Valuación masiva de la tierra urbana mediante inteligencia artificial. El caso de la ciudad de San Francisco, Córdoba, Argentina.
El mercado inmobiliario desempeña un papel importante en la economía y la sociedad, por lo tanto, la desactualización de las valuaciones catastrales, en particular del suelo urbano, tiene efectos nocivos sobre las políticas públicas impositivas, territoriales y de vivienda, como en la estabilidad d...
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Format: | Article |
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Published: |
Universidad Nacional de Córdoba, Argentina
2019-12-01
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Series: | Vivienda y Ciudad |
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author | Juan Pablo Carranza Mario Andrés Piumetto Micael Jeremías Salomón Federico Monzani Marcos Gaspar Montenegro Mariano Augusto Córdoba |
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El mercado inmobiliario desempeña un papel importante en la economía y la sociedad, por lo tanto, la desactualización de las valuaciones catastrales, en particular del suelo urbano, tiene efectos nocivos sobre las políticas públicas impositivas, territoriales y de vivienda, como en la estabilidad del sistema financiero. Por tal motivo, los catastros afrontan el desafío de desarrollar valuaciones masivas de una jurisdicción con el fin de proveer datos actualizados y de calidad, de manera rápida y eficiente. Dado el avance tecnológico, la generación de grandes volúmenes de información y los progresos asociados a las ciencias de la computación. Los resultados obtenidos permiten resaltar la ventaja de la capacidad predictiva en la estimación del valor del suelo urbano mediante la aplicación de una técnica algorítmica de aprendizaje automático, conocida como Random Forest, en combinación con una técnica geo-estadística llamada Kriging Ordinario para el tratamiento de los residuos frente a un método econométrico clásico, regresión lineal.
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institution | Directory Open Access Journal |
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publisher | Universidad Nacional de Córdoba, Argentina |
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spelling | doaj.art-b800fd20a532462e9c3fcacdfd2730032022-12-21T18:20:27ZengUniversidad Nacional de Córdoba, ArgentinaVivienda y Ciudad2422-670X2019-12-016Valuación masiva de la tierra urbana mediante inteligencia artificial. El caso de la ciudad de San Francisco, Córdoba, Argentina.Juan Pablo CarranzaMario Andrés Piumetto0Micael Jeremías Salomón1Federico Monzani2Marcos Gaspar Montenegro3Mariano Augusto Córdoba4Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Centro de Estudios TerritorialesUniversidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias EconómicasUniversidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas, Instituto de Economía y Finanzas.Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas, Instituto de Economía y FinanzasUniversidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. CONICET El mercado inmobiliario desempeña un papel importante en la economía y la sociedad, por lo tanto, la desactualización de las valuaciones catastrales, en particular del suelo urbano, tiene efectos nocivos sobre las políticas públicas impositivas, territoriales y de vivienda, como en la estabilidad del sistema financiero. Por tal motivo, los catastros afrontan el desafío de desarrollar valuaciones masivas de una jurisdicción con el fin de proveer datos actualizados y de calidad, de manera rápida y eficiente. Dado el avance tecnológico, la generación de grandes volúmenes de información y los progresos asociados a las ciencias de la computación. Los resultados obtenidos permiten resaltar la ventaja de la capacidad predictiva en la estimación del valor del suelo urbano mediante la aplicación de una técnica algorítmica de aprendizaje automático, conocida como Random Forest, en combinación con una técnica geo-estadística llamada Kriging Ordinario para el tratamiento de los residuos frente a un método econométrico clásico, regresión lineal. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/ReViyCi/article/view/27090Valor del SueloValuación masivaMachine LearningRandom ForestKriging Ordinario |
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