El Mapa de Valores del Suelo en AL… presentado en sociedad!

La iniciativa “Valores del Suelo en América Latina” fue presentada en la “V Conferencia de la Red Interamericana de Catastro y Registro de la Propiedad”, realizada en la ciudad de Buenos Aires del 7 al 9 de octubre de 2019 (más info en http://5catastroregistro2019.gob.ar/). El evento fue organizado por la OEA, el Banco Mundial, el Consejo Federal del Catastro en Argentina y el OFeVI (Organismo Federal de Valuaciones de Inmuebles), del Ministerio del Interior, Obras Públicas y Vivienda de la Nación. Participaron representantes de 17 países y más de 400 personas.

Presentación de la iniciativa en la V Conferencia de Catastro

La Conferencia tuvo como propósito intercambiar conocimientos y experiencias para mejorar la gestión catastral y registral en la región. En la sección “Innovación Social en la valuación de Inmuebles” del programa del evento, fue invitado el Centro de Estudios Territoriales, de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba, con el fin de presentar la iniciativa y los avances obtenidos, plataforma de la que participan voluntarios, universidades y distintos organismos catastrales de América Latina y el Caribe.

En relación a la presentación, el coordinador de la iniciativa, Mario Piumetto, expresó: “Que las instituciones organizadoras consideraran nuestra iniciativa como caso valioso que difundir y transmitir, fue muy importante. Ayuda a dar más visibilidad y conocimiento de las tareas que se realizan, y a seguir ampliando la red de trabajo y la base de datos, que actualmente cuenta con más de 35.000 datos de valores del suelo urbano en toda la región…”. Y destacó el hecho de tratarse de una iniciativa sostenida 100% por voluntarios e instituciones que libremente se van incorporando.

Acceso en línea a la presentación en el siguiente link

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Vale la pena apostar en la contribución voluntaria!

por Diego Erba y Everton da Silva

La precariedad de los catastros económicos de América Latina es conocida. Gran parte de los administradores municipales de la región sabe que sus bases de datos de valor son inequitativas y aun así, no han avanzado con proyectos de reversión. Este comportamiento se debe básicamente a tres motivos: la falta de estrategias para la referenciación de los valores al mercado inmobiliario y la actualización inteligente, la falta de comprensión de las ventajas extrafiscales del procesos y el temor a los impactos políticos que pueden derivar de este proceso.

La iniciativa de Valores del Suelo de América Latina ha generado impresionantes volúmenes de datos de mercado inmobiliario en los últimos años. Sus resultados trascendieron el acúmulo de datos duros de las jurisdicciones participantes y se tornaron inspiradores e impulsores de planes similares, en otras escalas. La clave del proyecto ha sido apostar a las contribuciones voluntarias para generar información económica relativa al suelo urbano, y los resultados que arroja son prueba contundente de que es posible construir socialmente datos representativos del mercado inmobiliario de forma eficiente y eficaz.

La pregunta que nos surgió fue, ¿es posible construir datos de forma tan eficiente junto a grupos más acotados en cantidad y espacio geográfico?

El 5 de agosto del corriente año iniciamos un proyecto de formación junto a la Associação dos Municípios do Médio Vale do Itajaí – AMMVI de Brasil. Es un proceso académico más puesto en práctica por los miembros del Grupo de Observación y Transformación del Territorio – GOTT y de la Red Académica de Catastro Multifinalitario – RACAM

Forman parte de la AMMVI los municipios de Apiuna, Ascurra, Benedito Novo, Blumenau, Botuverá, Brusque, Doutor Pedrinho, Gaspar, Guabiruba, Indaial, Pomerode, Rio dos Cedros, Rodeio y Timbó ubicados al sur de Brasil, en el estado de Santa Catarina (Fig. 1).

Fig.1: Municipios que forman parte de la AMMVI

El curso puso en práctica la estrategia pedagógica de la escuela invertida, tomando como centro del proceso de aprendizaje al alumno, proponiendo la construcción del conocimiento a través de interacciones entre él y su entorno. Las actividades programadas invitaron a todos a construir nuevas formas de asimilar y diseminar conocimiento para encontrar soluciones creativas y específicas para sus realidades jurisdiccionales.

El formato teórico-práctico semipresencial tuvo como objetivo principal desarrollar capacidades para la elaboración del mapa valores genéricos del suelo urbano referido al mercado en cada uno de los municipios participantes. El objetivo secundario fueron evaluar la capacidad de estructurar un observatorio del mercado inmobiliario común a todos.

El segmento a distancia del curso fue estructurado en la plataforma diseñada por la Universidad Federal de Santa Catarina. Fue formada una comunidad virtual con los participantes y profesores quienes actuaron como asesores y directores del proceso. En todos los módulos la plataforma se garantizó la interactividad y la interacción permanente, permitiendo que el proceso de aprendizaje se lleve a cabo de manera efectiva.

El estímulo inicial fue dado a través de un encuentro presencial en el cual se propusieron reflexiones relacionados con las políticas tributarias, sus problemas, dilemas y alternativas para la mejora de la recaudación. A seguir, se desarrolló un segmento técnico compuesto por dos momentos, el primero de 5 semanas a distancia durante las cuales se plantearon conceptos de estadística y geoestadística, se delineó el desafío de investigación del mercado inmobiliario y se consolidó el observatorio, dándose inicio a los diagnósticos de la situación valuatoria de cada municipio. El segundo momento fue compuesto de tres segmentos presenciales, de dos días cada uno, donde se realizaron ejercicios introductorios a los sistemas de información geográfica – SIG libre y procesamiento de los datos propios del observatorio hasta la elaboración de los mapas de valores genéricos municipales.

Durante el desarrollo virtual de cada módulo hubo una primera etapa de distribución de material de lectura y multimedia, complementada por foros de discusión en los cuales los miembros de la comunidad virtual eran convocados a participar activamente. Los foros fueron programados en el ambiente de la plataforma virtual, no obstante, después de haber estructurado el “grupo whatsapp”, la gran mayoría de las interacciones se desarrollaron en este ámbito.

Los trabajos prácticos propuestos en el segmento presencial tenían previstos trabajos de campo, los cuales no fueron necesarios debido a la gran evolución del grupo cuyos miembros rápidamente desarrollaron sus capacidades de observadores.

Construyendo observadores

La construcción de capacidades a través de un proceso educativo basado en el trabajo cooperativo enfrenta varios desafíos. Mantener atentos, entusiasmados y comprometidos a los miembros del grupo es fundamental para el éxito de todos, para eso, es esencial conocer el perfil de cada uno. En este sentido fue propuesto al grupo un cuestionario a partir de cuyos resultados fue posible entender su nivel de conocimientos y formación. Las respuestas a las preguntas del cuestionario fueron muy elocuentes, permitieron trazar los perfiles de conocimientos previos y ajustar la estrategia pedagógica en consecuencia (Fig. 2).

Fig. 2: Perfil y conocimiento previo de los participantes

Los resultados mostraban un contexto de aparente debilidad del grupo puesto que solo 30% eran profesionales de las áreas técnicas, casi 70% tenía poca o ninguna experiencia con SIG y solo la mitad afirma entender el funcionamiento del mercado inmobiliario. La expectativa de desarrollo del observatorio a partir de orientaciones a distancia para llegar a elaborar los mapas de valores, no era muy alentadora.

La estructuración de observatorios que congregan a varias jurisdicciones unidas por el objetivo común de elaborar sus mapas de valores del suelo urbano, apunta a usar plataformas web para el levantamiento sistemático de datos. Ante la sintonía filosófica y tecnológica de este emprendimiento pedagógico con el Mapa de Valores de América Latina, los datos fueron lanzados en su plataforma atendiendo el doble propósito de generar nuevos datos locales y ampliar la base de datos internacionales. La capacidad contributiva evidenciada en la cantidad de datos sistematizados a lo largo de los años en ese proyecto acabó alentado a los participantes quienes rápidamente comprendieron el proceso de levantamiento de datos de mercado.

Los resultados fueron muy satisfactorios, el área de la AMMVI fue cubierta en 2 semanas por muestras de inmuebles con una excelente distribución geográfica (Fig. 3). Los participantes del curso se tornaron observadores del mercado en la práctica, aprendieron haciendo.

Fig. 3: Muestras de mercado levantada por los observadores

Ampliando la visión de los observadores

Los datos de mercado observados fueron transferidos a los participantes para que desarrollaran a distancia los primeros ejercicios de análisis de desempeño de sus catastros económicos a través de la determinación del nivel de las valuaciones.

Durante el primer encuentro presencial quedó en evidencia que, si bien los datos observados eran de calidad, el mapa de valores se vería fuertemente beneficiado si se incorporaran datos referentes al impuesto de transmisión de los bienes inmuebles – ITBI, denominados alcabalas en algunas jurisdicciones latinoamericanas. Estos datos están disponibles en los municipios brasileños, no obstante, su estructuración no siempre permite analizarlos espacialmente. En este sentido fueron realizados ejercicios de sistematización y adaptación de datos del ITBI en ambiente SIG, ampliando la visión de los observadores quienes, además de relevar datos de mercado, pasaron a mirar sus propios datos económicos de forma objetiva, integrando todos en una nueva base de datos que alimentaría al catastro económico.

El resultado más destacado del proyecto se materializa en los mapas de valores del suelo construidos por los participantes usando software libre. Algunos ejemplos pueden ser visualizados en la Fig. 4.

Fig. 4: Diferentes expresiones del mapa de valor del suelo en la ciudad de Brusque/SC – Brasil

Consideraciones Finales

Los resultados alcanzados permiten concluir que:

  • es posible formar observadores del mercado inmobiliario con capacidad técnica suficiente para sistematizar datos a través de cursos cortos semipresenciales
  • los procesos formativos son particularmente eficientes cuando la comunidad virtual se forma con miembros que desarrollan actividades en realidades geográficas próximas, con características físicas, económicas, ambientales y culturales similares, alineados bajo un mismo proyecto académico
  • es fundamental que los observadores vayan más allá del levantamiento de datos de mercado y completen su proceso formativo con la capacidad de desarrollar análisis de desempeño de las valuaciones catastrales, medir las distorsiones y orientar los procesos de actualización de forma eficiente, priorizando las áreas con peores niveles de valuación y uniformidad
  • los observadores del mercado deben ampliar su visión tornándose analistas de sus propios datos, principalmente los referidos al impuesto a la transmisión de inmuebles, para que se tornen analistas agudos del estado de sus bases catastrales y tributarias
  • el nivel de formación previa de los observadores no es determinante para el éxito de los proyectos técnicos, lo importante es el estímulo inicial que reciban a través del material de lectura y de los ejercicios desarrollados de forma conjunta con sus colegas vecinos para la elaboración de sus mapas de valores con continuidad territorial

La elaboración de mapas de valores del suelo más controlados y precisamente ajustados requiere incorporar más variables y técnicas de procesamiento que las consideradas en cursos de esta envergadura. No obstante, ocho semanas son suficientes para estimular a los funcionarios y técnicos municipales, tornarlos observadores, formarlos en la aplicación de técnicas geoestadísticas de nivel intermedio, en la elaboración de mapas de valores genéricos del valor del suelo de calidad suficiente, de gran impacto y visibilidad, trabajando con software y datos libres.

La precariedad de la información económica de los catastros latinoamericanos, que debería ser el principal motivo de preocupación de los administradores, puede ser revertida por sus propios técnicos al transformarlos en observadores del mercado y analistas de sus datos propios.

La inequidad de las valuaciones deriva en inequidad tributaria que acaba alimentando las desigualdades sociales. Poner en práctica procesos técnico-pedagógicos como el descriptos hace la diferencia en la región, las limitaciones existentes derivan de decisiones (o falta de decisiones) políticas pues esta más que demostrado que, como dice el título de este texto: vale la pena apostar en la contribución voluntaria.

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Florianópolis – Brasil se suma a la edición 2019!

Ya está disponible en la plataforma del mapa, nueva información actualizada de Florianópolis – Brasil, que en esta edición suma 498 datos!

El aporte fue realizado por Felipe Pilleggi de Souza junto a la colaboración de Tiago Pazolini, profesionales relacionados con políticas y estudios urbanos. Tiago destaca por haber colaborado en todas las ediciones del mapa, mejorando su participación año tras año. Actualmente es referente de su ciudad y también suma a la difusión de la iniciativa en sus redes académicas y profesionales.

El mapa de valores del suelo Latam es sostenida edición tras edición, por la participación de voluntarios e instituciones que aportan información valiosa de sus mercados de suelo…súmate!

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Cómo vamos en la Edición 2019?

A un mes del inicio de la Edición 2019 del Mapa de Valores del Suelo en América Latina… tenemos datos más que interesante por destacar y compartir!

  • Los aportes 2019 ya superaron la cantidad de 1.800 datos en el mapa.
  • Las ciudades que se destacan hasta ahora, por volumen, son: Medellin – Colombia con más de 1.000 datosCuritiba – Brasil con 320 datosBlumenau – Brasil con 149 datos.

  • Otra novedad es la recepción de conjuntos de datos provenientes de los voluntarios Tiago Pazolini y Felipe Pillegi de Souza , que enviaron casi 500 datos de Florianópolis – Brasil, aporte que en breve será subido a la plataforma.

La participación de voluntarios e instituciones nos permite disponer de datos abiertos de valores de suelo de nuestras ciudades, para uso de todos. Cómo ser parte? … aportando datos, difundiendo la iniciativa o conectando con instituciones que posean información y quieran compartirla.

Súmate al mapa socialmente construido!

El Equipo del Mapa

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Aportes Institucionales (IV)

El Observatorio Inmobiliario de Medellín (OIME), Colombia, dependiente de la Subsecretaría de Catastro de dicha ciudad, acabo de sumarse a la iniciativa de Valores del Suelo en América Latina, aportando casi 900 datos de 2019. Agradecemos la gestión y compromiso de Juan Pablo Barrero Velez (Coordinador) y Juliette Eliana Loaiza Alvarez (Revisora), ambos del OIME Medellín.

El mapa actualizado puede consultarse en http://valorsueloamericalatina.giscloud.com/ y continúa recibiendo información territorial de voluntarios e instituciones públicas, privadas y de investigación, relacionada con el funcionamiento de los mercados de suelo. Para conocer más sobre como participar, en forma individual o tu institución, acceder a los siguientes links:

https://valorsueloamericalatina.org/voluntarios/

https://valorsueloamericalatina.org/instituciones/

Súmate y se parte del mapa!

Fig. 1: Aporte de información territorial – Observatorio Inmobiliario de Medellín / OIME, Colombia.
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Es posible estimar el Valor del Suelo Urbano con datos abiertos?

Por Juan Pablo Carranza

Los procesos de actualización masiva del valor del suelo urbano pueden llegar a ser de magnitud considerable y requerir la generación de grandes volúmenes de datos y la intervención de profesionales especializados. Sin embargo, es mucho lo que puede hacerse con información libre y gratuita disponible en la web, para lograr resultados útiles en ciudades donde hay poca o deficiente información sobre el  catastro económico, el mercado inmobiliario local o la performance del impuesto predial.

En la presente nota se aplican algunos de los conocimientos y lecciones aprendidas durante el revalúo masivo de la tierra en la Provincia de Córdoba, realizado en 2019, que además de innovar en aspectos metodológicos, aplicando técnicas de inteligencia artificial en la estimación del valor del suelo urbano y rural, priorizó la utilización de datos libres y software de código abierto. Un excelente resumen de la experiencia mencionada puede consultarse en los siguientes links:

Determinación de valores del suelo urbano – Córdoba, Argentina

Determinación de valores del suelo rural – Córdoba, Argentina

El objetivo de la presente exploración es analizar la calidad de los resultados de una estimación del valor del suelo que sólo utilice datos libres disponibles en el Mapa de Valores del Suelo de América Latina en conjunto con otras fuentes gratuitas de información, como datos de Open Street Maps o imágenes satelitales Sentinel 2. Todos los análisis desarrollados en este escrito fueron realizados en el software libre y de código abierto R, utilizando el IDE de descarga gratuita R-Studio.

En el proceso de estimación del valor del suelo se escogió aleatoriamente a la ciudad de Cochabamba (Bolivia) donde se registran 108 datos. Éstos fueron introducidos al proceso de estimación sin ningún tipo de control previo. Esta aclaración es importante ya que frecuentemente se suelen filtrar las observaciones, por ejemplo, mediante la aplicación de algún índice de auto-correlación espacial para identificar valores atípicos en el entorno. Sin embargo, nos interesa puntualmente evaluar la calidad de la información tal cual están incorporados al Mapa y su potencial en la predicción del valor del suelo.

Fig. 1: Distribución espacial de la muestra.
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina

Sobre los datos abiertos extraídos de Open Street Maps fueron calculadas, para cada dato muestral, las siguientes variables independientes:

  • dist_bancos, distancia al banco comercial más próximo.
  • dist_vias_prin, distancia a la vía principal más próxima.
  • dist_iglesias, distancia a la iglesia más próxima.
  • dist_vias_sec, distancia a la vía secundaria más próxima.
  • dist_escuela, distancia a la escuela más próxima.

Con la imagen satelital Sentinel 2 se realizó un proceso de clasificación, entrenando el algoritmo “Random Forest” para discernir en el mapa las áreas construidas de las no construidas. El proceso de entrenamiento para la clasificación de la imagen satelital es un modelo predictivo en sí mismo y no hace al tema principal de este escrito. La metodología aplicada se puede replicar paso a paso, siguiendo las pautas detalladas en la IDE de la Provincia de Córdoba, en el siguiente link. Una vez identificadas las zonas construidas, se realizó, para cada punto muestral, un análisis de entorno para construir la variable perc_edif, que informa la cantidad de píxeles construidos sobre la cantidad total de píxeles dentro de un radio de 500 metros lineales. Se sumaron además, las variables dist_max y dist_min, que informan sobre las distancias entre cada observación en la muestra y el dato de mayor y menor valor, respectivamente. Por último, se incorporaron las coordenadas al análisis para intentar dar cuenta de la dependencia espacial residual en la muestra e identificar algún tipo de tendencia geográfica.

Todos los cálculos realizados para estas 10 variables independientes fueron replicados sobre una grilla cuadrangular de puntos separados cada 100 metros lineales, sobre la cual se realizó la estimación del valor del suelo. Una vez conformadas las bases de datos de muestra y de predicción, se procedió al entrenamiento de tres algoritmos diferentes para evaluar la calidad de sus estimaciones: Random Forest, Support Vector Machine y Kernel K-nearest Neighbor. Para ello, se aplicó un proceso de validación cruzada en 10 grupos. El proceso de validación cruzada implica subdividir la muestra en 10 grupos de igual tamaño, sacar uno de los grupos, estimar los modelos utilizando los datos de los 9 grupos restantes y medir su capacidad predictiva en el grupo extraído. El procedimiento continúa de manera iterativa hasta que cada uno de los 10 grupos sea evaluado fuera de la muestra.

Este procedimiento es relevante ya que permite evaluar la calidad de las estimaciones cuando los datos se encuentran fuera de la muestra. El promedio de los errores de estimación de los 10 grupos permite conocer cuál será el error de los modelos en aquellas zonas de la ciudad en donde no hay observaciones. Si, por el contrario, se evaluara la calidad de las estimaciones con los mismos datos utilizados en la construcción de los modelos, el error sería muy bajo, pero no se conocería cuál es la situación en aquellos lugares en donde no hay observaciones muestrales. Para medir el nivel de precisión de cada modelo se utilizó una métrica usualmente aplicada en la bibliografía; el error relativo promedio en valor absoluto (más conocido como mape por sus siglas en inglés: mean absolute percentage error)

donde:

El proceso de validación cruzada indicó que el algoritmo que mejor predijo los valores del suelo fue Random Forest, con un mape de 31.8%. El algoritmo Support Vector Machine arrojó un mape de 37.16%, seguido del modelo Kernel K-nearest Neighbor con 37.63%. Sin embargo, si en lugar de considerar el error relativo promedio en valor absoluto se considera el error relativo mediano en valor absoluto, el nivel de error del algoritmo Random Forest baja considerablemente, llegando a 7.29%. Los niveles de error logrados son aceptables, más aún teniendo en cuenta de que se trata sólo de una prueba piloto y que hay mucha información adicional en Open Street Maps que no fue incluida en la estimación. La importancia relativa de las variables utilizadas se resume en la Fig. 2, en donde puede apreciarse un elevado nivel de dependencia espacial en torno a los datos de mayor valor del suelo y que la distancia a los bancos comerciales juega un rol preponderante. Además de la posición absoluta de los lotes en venta, se aprecia que las características del entorno son relevantes, ya que la variable que mide el nivel de consolidación del entorno mediante la clasificación de imágenes satelitales Sentinel 2 ocupa el cuarto puesto de importancia relativa en la determinación del modelo.

Fig. 2: Importancia relativa de las variables utilizadas en el modelo “Random Forest”
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina

Una vez identificado el modelo que arrojó un menor nivel de error, se procede a entrenar nuevamente este algoritmo (Random Forest) con la totalidad de los datos muestrales y a la estimación del valor del suelo en la base de datos de predicción (la grilla de puntos separados cada 100 metros). Si se rasteriza esta grilla de puntos se puede apreciar, en la Fig. 3, como queda determinada la estructura de valores del suelo estimados para la ciudad de Cochabamba, Bolivia, con valores que inician en 200 u$d/m2 en la periferia hasta 1.000 u$d/m2 en las zonas más caras de la ciudad.

Este breve ejercicio muestra el potencial de las técnicas de inteligencia artificial en los procesos de actualización masiva del suelo urbano y es un indicador de la importancia de las iniciativas de construcción colaborativa de datos abiertos, que ponen la información a disposición de la comunidad para lograr resultados que no hubieran sido posibles de otra forma. Si bien existen fuentes de datos georreferenciados abiertos, como Open Street Maps o la descarga libre de imágenes satelitales Landsat o Sentinel, la disponibilidad de información abierta relacionada a los mercados de suelo es escasa. Esta situación realza la utilidad del Mapa de Valores de América Latina para ciudades o regiones que requieran desarrollar mapas de valores preliminares o estimaciones sobre el impuesto predial.

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Fig. 3: Estimación del valor del suelo para Cochabamba, Bolivia, zona central de la ciudad
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina
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Experiencias en Valuaciones Masivas / Caso Córdoba, Argentina

Conforme a la Ley de Catastro de la Provincia de Córdoba (10.454) y el Consenso Fiscal firmado entre la Nación y las provincias a fines de 2017, una de las atribuciones y responsabilidades de los Catastros es determinar el valor de los inmuebles en su jurisdicción y corresponderse con valores de mercado. En la provincia de Córdoba, la última valuación masiva de la tierra urbana se remitía a 1987. Esta situación se correspondía, antes del inicio del proyecto, con valuaciones catastrales alejadas de la estructura actual de mercado de la tierra, traduciéndose en un deficiente funcionamiento del impuesto inmobiliario urbano, generando inequidades sociales.

El Ministerio de Finanzas dispuso a mediados de 2017 la realización del “Estudio Territorial Inmobiliario” con el fin de estudiar los mercados de suelo y determinar nuevos valores de la tierra urbana y rural. Los trabajos fueron llevados adelante por un equipo multidisciplinario de más de 30 personas, entre profesionales contratados ad-hoc y personal de la Dirección General de Catastro. También tuvo participación la Universidad Nacional de Córdoba (a través del Centro de Estudios Territoriales de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales), CONICET Córdoba, la Dirección de Catastro de la Municipalidad de Córdoba, el Consejo de Tasaciones de la Provincia y el Banco de Córdoba. Se incluyó, además, una red de más de 40 profesionales en el interior provincial.

Notas metodológicas y resultados obtenidos

Se determinaron Valores Unitarios de la Tierra (VUT) en más de 332.000 cuadras en las 460 localidades de la provincia. Los resultados están expresados en $/m2, para un lote tipo y válidos para el mes de mayo de 2018. El proyecto implementó Modelos de Valuación Masiva Automatizada a los fines de predecir valores a partir de algoritmos y modelos matemáticos. Se utilizaron más de 12 técnicas alternativas geoestadísticas y de aprendizaje automático (machine learning). En base a una instancia de validación cruzada y la construcción de indicadores de desempeño, se seleccionó el modelo con mejor calidad predictiva para cada localidad, esto constituyó una innovación a nivel provincial y nacional. Se implementó además un Observatorio del Mercado Inmobiliario (OMI) donde se sistematizaron más de 13.000 datos en toda la provincia.

Fig. 1: Observatorio del Mercado Inmobiliario / OMI / Gobierno de Córdoba

Los datos del OMI fueron relevados por agentes especializados en las distintas zonas de la provincia quienes consideraron valores de oferta y ventas de inmuebles, edificados y baldíos, provenientes de publicaciones web, periódicos, inmobiliarias, relevamientos in situ, entre otras fuentes. La base de conocimiento global utilizada en los distintos procesamientos alcanzó un total de 8.500 datos de mercado, seleccionados de la base del Observatorio.

Por otra parte, fue igualmente necesaria la construcción de variables independientes de carácter territorial, que posibilitaran los estudios de modelización. Se utilizaron herramientas geomáticas (SIG, procesamiento de imágenes, análisis espaciales, etc.) para el desarrollo de dos tipos de variables principales, por un lado las de “entorno”, construidas en base a datos catastrales o normativos (como promedio edificado del sector, promedio del tamaño de lotes, porcentaje edificado y/o baldío, etc.) y en base a procesamiento de imágenes satelitales (como niveles de fragmentación urbana, presencia de vegetación, entre otros). Por otra parte, variables de “distancia”, como a rutas o vías principales, a zonas comerciales, cursos y espejos de agua, zonas de mayor o menor categoría edilicia y/o ambiental, etc. Algunos de estos datos, forman parte de la IDE provincial, lo que constituye un aporte significativo para la aplicación y el mantenimiento de los procesos valuatorios a futuro.

Para mayor información puede consultar documentación detallada de los trabajos realizados para Córdoba capital y para el Interior de la provincia.

Fig. 2: Carta de Valores Unitarios de la Tierra – Localidad Alta Gracia, Córdoba, Argentina

Extracto de nota realizada por Virginia Monayar para IDECOR

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Descarga los datos de la edición 2018!

Por Camila Garmendia

Queremos anunciar que se encuentran disponibles para su libre descarga los datos correspondientes a la edición 2018, haz click en el siguiente link.  Durante el segundo semestre el mapa culminó con más de 13.000 datos provenientes de aportes voluntarios y lotes de información brindados por distintas instituciones localizadas a lo largo de América Latina.

Teniendo en cuenta la participación de voluntarios, las principales ciudades de la edición están representadas por Barranquilla, Colombia con 180 datos, El Alto/La Paz, Bolivia con 123 datos, Aguascalientes, México con 116 datos, Escazú, Costa Rica con 108 datos y Puebla, México con 90 datos.

La colaboración institucional también fue un insumo clave y significativo al momento de registrar información. Las instituciones que participaron  son las siguientes: Ministerio de Finanzas del Gobierno de la Provincia de Córdoba, Argentina con 5.646 datos; Municipalidad de Córdoba, Argentina con 2.058 datos; Universidad Técnica Particular de Loja, Ecuador con 948 datos; Oficina de Planificación del Área Metropolitana de San Salvador, El Salvador con 801 datos; Prefeitura de Belo Horizonte, Brasil con 626 datos; Administracion Gubernamental de Ingresos Públicos de Buenos Aires ciudad, Argentina con 388 datos, Prefeitura de Fortaleza, Brasil con 377 datos; Universidad Mayor de San Simón, Cochabamba, Bolivia con 311 datos.

El control sobre la calidad de los datos se basó en el análisis de consistencia topológica, identificando puntos erróneamente posicionados, puntos duplicados o sin extensión. También, se realizó el análisis de consistencia lógica, identificando errores de carga en la información. Asimismo, se verificó la pertenencia de las muestras a las respectivas ciudades a partir de un análisis de proximidad de la distancia al centro físico de la localidad, información que se puede encontrar en la tabla de atributos. En una segunda etapa, se depurarán los datos teniendo en cuenta un análisis estadístico.

Agradecemos a todos por su colaboración y los invitamos a que se sumen a esta nueva edición del Mapa de América Latina.

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Comienza la Edición 2019!

Tenemos el agrado de anunciar el inicio de la Edición 2019 del Mapa de Valores del Suelo de América Latina. El Proyecto busca sistematizar valores de suelo de nuestras ciudades en forma colaborativa (crowdsourcing). Más de 22.000 datos georreferenciados de 16 países generados en las ediciones 2016, 2017 y 2018 nos ayudan a conocer mejor nuestros mercados de suelo. Visita el mapa y descarga los datos desde el siguiente link.

A lo largo de la región encontramos información de los mercados inmobiliarios, pero la accesibilidad a los datos para desarrollar estudios comparados se dificulta por la diversidad de fuentes. La disposición libre de una base de datos sobre mercados de suelo y su evolución es significativa para investigaciones y el diseño de políticas públicas.

La invitación a participar de manera libre y voluntaria está dirigida a estudiantes, académicos, profesionales y funcionarios públicos como también a instituciones públicas y privadas vinculadas a la gestión de políticas de suelo. Ingresa al menú  en “Cómo participar” y comienza a aportar datos desde hoy al Mapa de Valores del Suelo, un “mapa socialmente construido”.

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Barranquilla, dinámica y actual

Por Rafael Tovar Vanegas

La ciudad de Barranquilla, cuarta en cantidad de población de Colombia, cuenta con un mercado de suelos muy dinámico. Es una ciudad segregada con mayores valores al Norte y Noreste variando entre 132 usd/m2 a 770 usd/m2, en áreas donde la normativa permite mayor ocupación y altura. Barranquilla refleja desigualdades sociales  muy marcadas, donde se puede observar que el centro, sur-oriente,  sur y Nor-occidente son áreas ocupadas por personas de ingresos medios y bajos donde los valores del suelo urbanizado oscilan entre los 62 y 154 usd/m2.

El centro de la ciudad, deteriorado y en proceso de mejoras de calles y reubicación de vendedores ambulantes, continúa teniendo una gran dinámica de ventas y el valor del suelo urbanizado superaría los 308 usd/m2 (si hubiera tierra disponible). El Nor-oriente se caracteriza por sus zonas industriales frente al río Magdalena, en proceso de mejora y relocalización de fuentes contaminantes, renovación urbana con un fuerte componente especulativo, donde los precios del suelo se sitúan entre 231 y 924 usd/m2 urbanizado.

Fig.1 – Barranquilla: zonas de valor de referencia usd/m2. Fuente: Rafael Tovar Vanegas – 2018

La evolución del mercado se movió en crecimiento en los valores de suelo urbanizado durante muchos años, con altibajos en cada ciclo económico, marcado por procesos recesivos de los años 1999 y 2008. Los precios del suelo se contraen para luego recuperar valores anteriores a estos impactos económicos (ver papel Garza-Tovar de esa época) durante el periodo 2003-2008. Posteriormente entre 2010-2018 los valores del suelo evolucionan en una ciudad que se compacta y gana altura y que hoy ha recuperado su acceso al río – Malecón en la orilla occidental. La dinámica está marcada por la construcción de vivienda orientada a todos los niveles socio económicos, con acento en la vivienda de interés social y el desarrollo de una zona de expansión dirigida al crecimiento de parques logísticos y zonas francas.

Rafael Tovar lleva 38 años ligado a la actividad valuatoria, habiendo construido bases de datos formales desde el año ’85. Desde el año ’93 colabora con el Instituto Geográfico Agustín Codazzi, encargado de formar el catastro Municipal y Nacional en Colombia, conformando precios de suelo, clave en cada actualización catastral de la ciudad.

 

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