Técnicas algorítmicas y Machine Learning para la Valuación Masiva de la Tierra de la provincia de Córdoba
Palabras clave:
Valuación Masiva de la Tierra, algoritmos de aprendizaje automático, CatastroResumen
Este documento aborda los resultados obtenidos del trabajo conjunto entre el Centro de Estudios Territoriales de la FCEFyN-UNC, el Gobierno de la Provincia de Córdoba a través del Ministerio de Finanzas y el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Este “Estudio territorial y del mercado inmobiliario de la provincia de Córdoba” tuvo como objetivos determinar las valuaciones de todos los inmuebles urbanos y rurales, conforme valores de mercado.Metodológicamente se implementaron Modelos de Valuación Masiva Automatizada y utilizaron herramientas geomáticas (SIG, procesamiento de imágenes, análisis espaciales, etc.), en la construcción de variables territoriales y a los fines de calcular valores a partir de algoritmos y modelos matemáticos. El estudio resultó en la determinación de las nuevas valuaciones para aproximadamente 2.000.000 de inmuebles que posee la provincia de Córdoba.
La actualización de los valores catastrales así como la implementación de metodologías que colaboran en acelerar los procesos de valuaciones masivas y permiten asignar el valor más probable y próximo al mercado, de manera objetiva, eficiente y eficaz, contribuyen a un mejor conocimiento de la riqueza territorial de una región, a una menor distorsión impositiva y menores pérdidas económicas en la aplicación de los impuestos; entre otros.
Descargas
Referencias
[1] BONET, J.; MUÑOZ, A.; Manhein, C (2015) “El potencial oculto, Factores determinantes y oportunidades del impuesto a la propiedad inmobiliaria en América Latina”. Banco Internacional de Desarrollo (BID).
[2] CARRANZA J.P., SALOMÓN M.J., PIUMETTO M.A., MONZANI F., MONTENEGRO CALVIMONTE M.G., CÓRDOBA M.A. “Random forest como técnica de valuación masiva del valor del suelo urbano: una aplicación para la ciudad de Río Cuarto, Córdoba, Argentina”. COBRAC 2018
http://ocs.cobrac.ufsc.br/index.php/cobrac/cobrac2018/paper/view/608
[3] DE CESARE, C (2015): “Mejoramiento del desempeño del impuesto sobre la propiedad inmobiliaria en América Latina” Lincoln Institute of Land Policy.
[4] ERBA, D. (2007): “Catastro Multifinalitario aplicado a las políticas de suelo urbano” Lincoln Institute of Land Policy.
[5] INFRAESTRUCTURA DE DATOS ESPACIALES DE CÓRDOBA (IDECOR) www.idecor.cba.gov.ar
[6] PIUMETTO M.A. (2016) “Diagnósticos catastros provinciales e impuesto inmobiliario, en Proyecto Modernización de los Sistemas de Gestión Financiera Pública Provincial, Argentina”. Banco Internacional de Desarrollo (BID). Ministerio del Interior, IERAL de Fundación Mediterránea (Mimeo).
[7] PIUMETTO M.A. y ERBA, D. (2012) “Catastro territorial Multifinalitario”. Documento de trabajo del Lincoln Institute of land Policy
[8] SABATINI, F. (1990): “Precios del suelo y edificación de viviendas (4 conclusiones sobre Santiago relevantes para políticas urbanas)” Revista EURE N°49 Vol 16 pág. 63-72.
[9] SMOLKA M. y MULLAHY L. (2007): “Perspectivas urbanas. Temas críticos en políticas de suelo en América Latina”. Lincoln Institute of land Policy Ed. Cambridge, Massachusetts.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
Los autores conservan los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de la primera publicación.
Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
Se permite y se anima a los autores a difundir sus trabajos electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) antes y durante el proceso de envío, ya que puede dar lugar a intercambios productivos, así como a una citación más temprana y mayor de los trabajos publicados (Véase The Effect of Open Access) (en inglés).