Propuesta metodológica para la valuación masiva del suelo urbano.
Aplicación espacial del algoritmo Quantile Regression Forest.
Palavras-chave:
valor de la tierra urbana, valuación masiva, aprendizaje automático, árbol de regresión cuantílicaResumo
El conocimiento y monitoreo de los precios del mercado inmobiliario se consideran necesarios para la implementación de políticas públicas y la gestión territorial, así como una fuente genuina de recursos para el Estado. Sin embargo, las diferentes características y dinámicas territoriales demandan procesos y técnicas que posibiliten la actualización adecuada y eficiente a cada realidad. El presente documento describe las técnicas y resultados obtenidos para la valuación masiva de la tierra de la provincia de Córdoba, particularmente en localidades serranas de perfil turístico. Se analiza el desempeño de la técnica de aprendizaje automático Quantile Regression Forest, en términos del nivel de precisión para predecir el valor de la tierra y se presentan las estructuras de valor resultantes. Además, la principal innovación de la técnica propuesta consiste en la posibilidad de generar un mapa de la consistencia de la predicción, en términos del coeficiente de dispersión en cada punto del espacio. Esta última característica se considera un insumo clave en la implementación de políticas públicas de actualización periódica de los valores fiscales de la tierra urbana, al informar sobre posibles áreas de la ciudad en donde los resultados son de mayor o menor calidad en relación al entorno.
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