Ingeniero Agrimensor graduado de la Universidad Nacional del Litoral de Argentina y actualmente Maestrando en Minería de Datos en la Universidad Tecnológica Nacional. Su trayectoria académica incluye un Diplomado Superior en Catastro Aplicado al Desarrollo Urbano por la Universidad Nacional de Córdoba.

Posee una destacada experiencia laboral en las provincias argentinas de Córdoba, Mendoza y Tucumán, así como en diversos países de Latinoamérica, incluyendo Perú, Costa Rica, República Dominicana y El Salvador. Ha realizado consultorías en valuaciones masivas de inmuebles, sistemas de información geográfica e infraestructura de datos espaciales. Utiliza herramientas estadísticas, geoestadísticas e inteligencia artificial para abordar desafíos complejos en el ámbito de la ingeniería, la minería de datos y la gestión territorial.

Métodos de valuación masiva de inmuebles en Escazú, Costa Rica

Viernes 20 de Setiembre de 2024 / 17:25 PM - 18:00 PM

Polo, Renzo

Erba, Diego

Alberdi, Ramiro

Morales, Julián

 

Las políticas públicas han manifestado sus intenciones de gravar más a los bienes inmuebles de mayor valor, tanto en la normativa que las materializa cuando en la verbalización de quienes las ejecutan. En general este principio no se discute, las dudas permanecen en el “cómo”, es decir, con qué métodos se pueden llevar a la práctica. Inexorablemente el análisis recae sobre dos líneas: por un lado, la estrictamente tributaria que refiere al cálculo del impuesto de base territorial, y por otro, la determinación de la base imponible que, particularmente para los bienes inmuebles, está estrechamente vinculada a la información que registran y generan los catastros al aplicar diferentes métodos para valuar dichos inmuebles. Este trabajo se enfoca en el último aspecto por la filiación temática con el catastro, área con la que los autores tienen un vínculo estrecho, pero además por la importancia que en los últimos años ha tomado la actualización tecnológica y conceptual del proceso de la valuación masiva de inmuebles (VMI en adelante) en América Latina. Los métodos de VMI más modernos, apoyados en estadística e inteligencia artificial, se popularizan, se usan cada vez más y consecuentemente han tenido impacto en un gran número de políticas territoriales y tributarias dado que como resultado de su aplicación se pueden realizar evaluaciones de impactos económicos de grandes obras urbanas, definir estrategias de recupero de plusvalía, acelerar el desarrollo de planes de ordenamiento territorial, entre muchas otras.

El gran salto conceptual y técnico apuntado está dado por el cambio de paradigma que implica evolucionar de los sistemas tradicionales de valuación basados en tabulaciones, coeficientes, parámetros estáticos y mediciones en cartografía analógica, hacia los métodos modernos que se basan en la consideración de los valores de mercado de los inmuebles para construir un mapa continuo del territorio que muestre los matices económicos, apoyados en TIG y en la potencia de cálculo que ofrecen las técnicas estadísticas actuales. Este nuevo paradigma, en el contexto del libre mercado de inmuebles que funciona en la región con pocas restricciones, tiene la ventaja de poder registrar la riqueza real que representan las propiedades inmuebles, dado que, en términos ideales, se tiene en cuenta el valor al que el inmueble efectivamente se comercializa. Frente a los modelos tradicionales, este método incluye muchas variables que en general son difíciles de medir o representar pero que de una u otra manera están impresos en el valor final de transferencia (preferencias del comprador, urgencias del vendedor, expectativas, conocimiento territorial, etc.).

Trabajar con valores de mercado implica usar muestras compuestas por precios de oferta que en general corresponden a un número reducido del conjunto de inmuebles existentes. Por esta razón, los métodos de VMI basados en precios de mercado deben recurrir a técnicas estadísticas que permitan asignar un valor a cada uno de los inmuebles dentro del territorio, a través de casos testigo o tipo, y esto siempre conlleva un grado o nivel de precisión que es necesario conocer.

Dichas técnicas estadísticas se han visto notablemente beneficiadas por el avance tecnológico en lo que a software libre y hardware accesible se refiere, reduciendo tiempos de cálculo, incorporando estrategias de aprendizaje autónomo o machine learning, en sus diferentes variantes. A su vez, la posibilidad que brindan las Tecnologías de Información Geográfica de obtener representaciones tanto variadas como detalladas del territorio, en diferentes aspectos y a través de numerosas fuentes, hizo posible que las aplicaciones estadísticas adquieran más insumos y controles para la generación masiva de valores.

El talón de Aquiles de los métodos actuales suele ser, justamente, la captura de datos de mercado desde diferentes fuentes. Los requisitos que las muestras deben cumplir para que resulten adecuadas en la corrida de modelos informáticos no son pocas y, frecuentemente, los datos desperdiciados son inevitables. Más aún, considerando que una de las estrategias de obtención de información es la recorrida en campo, puede advertirse que los principales desafíos se ubican en esta etapa del proceso.

En ese contexto, este trabajo muestra los resultados obtenidos con la generación, aplicación y evaluación de un método de VMI de suelo urbano basada en valores de mercado, la cual pone de manifiesto todas las ventajas y desafíos antes mencionadas, junto a estrategias para potenciarlas y superarlas, respectivamente. A través de la presentación del caso de éxito en el municipio de Escazú en Costa Rica, se materializan los postulados teóricos que abonan por un sistema de valuación más equitativo al registrar la riqueza real del territorio analizado.

Si bien estos mecanismos no están exentos de errores, la precisión es cuantificable, puede determinarse y mitigarse por arreglos informáticos o bien reducirse mejorando la calidad del proceso (introduciendo más datos, por ejemplo). En resumen, la posibilidad de determinar la riqueza real del territorio es un horizonte al que se pueden dirigir las políticas de VMI, tomando los mejores aspectos de los métodos tradicionales, pero sin perder de vista el funcionamiento real del mercado. Los resultados presentados en este trabajo muestran que la refinación de los métodos a través de la densificación de datos, ampliación y/o jerarquización de variables geográficas, junto a la actualización o testeo de nuevos parámetros de calibración de modelos de cálculo, permiten proponer nuevos métodos de VMI a diferentes escalas, a relativo bajo coste y menores tiempos de ejecución, pero con mayor fidelidad y captación de los efectos de políticas territoriales que generan riqueza.

Las conclusiones principales de esta ponencia apuntan a la necesidad de profundizar en el desarrollo y aplicación de estos métodos, ajustando sus características a las del entorno y evaluando los resultados en procesos iterativos y evolutivos.