influencia del recurso hídrico en la determinación de los

Universidad de La Salle Universidad de La Salle

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Ingeniería Ambiental y Sanitaria Facultad de Ingeniería

1-1-2016

Influencia del recurso hídrico en la determinación de los precios Influencia del recurso hídrico en la determinación de los precios

de los predios adjuntos a la subcuenca la Quebrada El Palo en el de los predios adjuntos a la subcuenca la Quebrada El Palo en el

municipio de Victoria, Caldas, a partir de la metodología de municipio de Victoria, Caldas, a partir de la metodología de

precios hedónicos precios hedónicos

Juan Guillermo Villegas Zuleta Universidad de La Salle, Bogotá

Santiago Andrés Barrera Sotelo Universidad de La Salle, Bogotá

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INFLUENCIA DEL RECURSO HÍDRICO EN LA DETERMINACIÓN DE LOS PRECIOS DE LOS PREDIOS ADJUNTOS A LA SUBCUENCA LA QUEBRADA EL PALO EN EL MUNICIPIO DE VICTORIA, CALDAS, A

PARTIR DE LA METODOLOGÍA DE PRECIOS HEDÓNICOS.

2016

1 SANTIAGO ANDRES BARRERA SOTELO | JUAN GUILLERMO VILLEGAS ZULETA

INFLUENCIA DEL RECURSO HÍDRICO EN LA DETERMINACIÓN DE LOS

PRECIOS DE LOS PREDIOS ADJUNTOS A LA SUBCUENCA LA QUEBRADA EL

PALO EN EL MUNICIPIO DE VICTORIA, CALDAS, A PARTIR DE LA

METODOLOGÍA DE PRECIOS HEDÓNICOS.

JUAN GUILLERMO VILLEGAS ZULETA

SANTIAGO ANDRES BARRERA SOTELO

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERIA

PROGRAMA INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÀ D.C.

2016



2016


INFLUENCIA DEL RECURSO HÍDRICO EN LA DETERMINACIÓN DE LOS PRECIOS DE

LOS PREDIOS ADJUNTOS A LA SUBCUENCA LA QUEBRADA EL PALO EN EL

MUNICIPIO DE VICTORIA, CALDAS, A PARTIR DE LA METODOLOGÍA DE PRECIOS

HEDÓNICOS.

JUAN GUILLERMO VILLEGAS ZULETA

SANTIAGO ANDRES BARRERA SOTELO

TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO

AMBIENTAL Y SANITARIO

DIRECTOR

JULIAN DAVID PUERTO SUAREZ

INGENIERO CIVIL – UNIVERSIDAD DE LA SALLE

–

Maestría/Magister Universidad De Los Andes

Estructuras Metálica.

–

Doctorado Universidad Nacional de Colombia

Doctorado en Ingeniería Civil

UNIVERSIDAD DE LA SALLE

FACULTAD DE INGENIERÌA

PROGRAMA INGENIERÍA AMBIENTAL Y SANITARIA

BOGOTÀ D.C.

2016



2016


Dedicatoria, Santiago Andrés Barrera Sotelo

Dedico este logro a mi Madre Nora Sotelo, quienes con su constante apoyo, esfuerzo y voz de aliento

han acompañado mi proceso de formación académica y personal, es mi mayor motivación y ejemplo de

perseverancia.

A mi hermano Juan Gabriel Barrera, quien es mi complemento fundamental en mi vida y con el que

espero compartir mis triunfos y alegrías profesionales.

Al Ingeniero Julián Puerto por su dedicación y su profesionalismo como Docente y Director, mi

profunda admiración y respeto.

A los jurados juan Vargas y Alejandro Parra por su apoyo y dedicación en la evaluación de este proyecto

Finalmente a Dios a quien siempre agradeceré mis éxitos y alegrías.

Dedicatoria, Juan Guillermo Villegas Zuleta

Desde el cariño y el amor de familia con el cual he crecido, quiero dedicar este gran logro inicialmente a

mis padres Guillermo Villegas y Nubia Esperanza por su tolerancia, colaboración y apoyo, además por

ese temple que nunca me dejo perder la fe.

A mi hermanos Alejandra Villegas y Felipe Villegas por estar presentes siempre y facilitarme los

caminos.

Quiero agradecer al ingeniero Julián Puerto, profesor Alejandro Parra y Juan Vargas, nuestros jurados

y director los cuales nos orientaron de la mejor forma para concretar este gran logro para nosotros, me

inspiran a mejorar como profesional.

Finalmente quiero agradecer a Tania Muñoz y a toda mi familia Villegas, tíos, abuelos, y primos por

compartir junto a mí este logro y pasar conmigo los momentos buenos y malos que viví.



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AGRADECIMIENTOS

Los autores expresan su agradecimiento a:

Al Ingeniero Julián Puerto, por su colaboración, acompañamiento y dedicación en el desarrollo

del proyecto.

Al señor Ariel Colorado Guardabosques y Esteban Chávez poblador de la zona de Victoria

Caldas, por sus conocimientos trasmitidos y acompañamiento durante el trabajo de campo.

Al Doctor Alejandro Parra por su asesoría, aporte de conocimientos y herramientas para el

desarrollo metodológico del documento.

Al Ingeniero Juan Vargas por los aportes intelectuales al desarrollo del proyecto y su dedicación

a la revisión del proyecto.

A nuestras madres por su tolerancia, acompañamiento, comprensión y apoyo incondicional en la

elaboración del documento.



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TABLA DE CONTENIDO

RESUMEN _________________________________________________________________________________ 8

ABSTRACT _______________________________________________________________________________ 10

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA _______________________________________________________ 11

JUSTIFICACIÓN ___________________________________________________________________________ 12

OBJETIVOS _______________________________________________________________________________ 13

OBJETIVO GENERAL ___________________________________________________________________ 13

OBJETIVOS ESPECÍFICOS _______________________________________________________________ 13

1. MARCO DE REFERENCIA _____________________________________________________________ 14

1.1 Marco Teórico ______________________________________________________________________ 14

1.1.1.Valoracion económica ambiental _______________________________________________________ 14

1.1.2.Clase de bienes o recursos naturales _____________________________________________________ 15

1.1.3.Valor de servicios ambientales _________________________________________________________ 15

1.1.4.Modelación econométrica _____________________________________________________________ 16

1.1.5 El modelo de regresion lineal multiple __________________________________________________ 16

1.1.6. Metodologías de valoración económica __________________________________________________ 17

1.1.7 Metodologías de precios hedónicos _____________________________________________________ 20

1.1.8 Forma funcional ___________________________________________________________________ 22

1.2 Marco legal __________________________________________________________________________ 23

2. ANTECEDENTES ________________________________________________________________________ 25

3. DESARROLLO METODOLÓGICO _________________________________________________________ 28

3.1. Delimitación de área del proyecto y estado inicial de la quebrada _________________________________ 28

3.2. Preparación del proyecto y elección de atributos o variables hedónicas ____________________________ 40

3.3 Recolección de información ______________________________________________________________ 41

3.4 Análisis de base de datos _________________________________________________________________ 42

3.5 Selección de variables y análisis del modelo econométrico. ______________________________________ 48

4. CONCLUSIONES ________________________________________________________________________ 63

5.RECOMENDACIONES ____________________________________________________________________ 64

6. GLOSARIO ______________________________________________________________________________ 65

7. BIBLIOGRAFÍA. _________________________________________________________________________ 66

Libros y Documentos ________________________________________________________________________ 66

Cibergrafía y normatividad _________________________________________________________________ 69

ANEXOS __________________________________________________________________________________ 70



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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla No. 1. Marco jurídico aplicable al proyecto ________________________________________________ 23

Tabla No. 2. Cordenadas e ilustración Gps gramin legend _________________________________________ 28

Tabla No. 3. Red de distribución acueducto veredal de la quebrada El Palo ___________________________ 32

Tabla No. 4. Especies arbóreas ,pastos y cultivos de la zona de la quebrada El Palo ____________________ 34

Tabla No. 5. Muestra de especies evidenciadas en la zona _________________________________________ 35

Tabla No. 6. Datos del muestreo _______________________________________________________________ 37

Tabla No. 7.Parámetros medidos en la quebrada el palo ___________________________________________ 38

Tabla No. 8. Situación en la zona de estudio y medios de trasporte __________________________________ 39

Tabla No. 9. Datos suministrados al programa Spss para alimentación del modelo econométrico ________ 42

Tabla No. 10. Atributos de los predios estudiados ________________________________________________ 48

Tabla No. 11. Correlación de variables escogidas _________________________________________________ 50

Tabla No. 12. Estimacion de la regresión _______________________________________________________ 51

Tabla No. 13. Impacto positivo o negativo de las variables independientes contra la dependiente _________ 53

Tabla No. 14. Bondad de ajuste del modelo _____________________________________________________ 54

Tabla No. 15. Análisis de varianza ANOVA _____________________________________________________ 54

Tabla No. 16. Supuestos de independencia Durbin y Watson _______________________________________ 57

Tabla No. 17. prueba de homogeneidad de varianza ______________________________________________ 58

Tabla No. 18. Prueba de kolmogorov-smirnov ___________________________________________________ 59

Tabla No. 19. Prueba de colinealidad __________________________________________________________ 60

Tabla No. 20. Diagnóstico de colinealidad _______________________________________________________ 60

Tabla No. 21. Pruebas de diagnóstico __________________________________________________________ 61

Tabla No. 22. Diagnóstico colinealidad _________________________________________________________ 61



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ÍNDICE DE IMÁGENES

Imagen No. 1. Ejemplo relación precio vs superficie ______________________________________________ 21

Imagen No. 2. Modelo econométrico lineal ______________________________________________________ 21

Imagen No. 3. Mapa aplicativo web geoportal IGAC y iluminación de la quebrada el palo ______________ 29

Imagen No. 4. Bocatima sumergida No 1 ________________________________________________________ 30

Imagen No. 5. Bocatoma sumergida No 2 _______________________________________________________ 31

Imagen No. 6. Cerca amarilla ________________________________________________________________ 33

Imagen No. 7. Relieve de la zona de la quebrada el palo ___________________________________________ 34

Imagen No. 8. Aplicativo web Map of Life especies localizadas _____________________________________ 35

Imagen No. 9. Recoleccción de muestras la quebrada el palo _______________________________________ 36

Imagen No. 10. Muestra de atributos prediales suministrados por el IGAC ___________________________ 41

ÍNDICE DE GRAFICAS

Grafica No. 1. Valoración Económica del predio _________________________________________________ 42

Grafica No. 2. Tamaño del predio _____________________________________________________________ 43

Grafica No. 3. Predios incluidos en el proyecto ___________________________________________________ 44

Grafica No. 4. Área de costruida ______________________________________________________________ 44

Grafica No. 5. Número de construcciones _______________________________________________________ 45

Grafica No. 6. La quebrada biseca o es límite con el predio ________________________________________ 46

Grafica No. 7. Estado de vías de Acceso al predio ________________________________________________ 46

Grafica No. 8. Distancia en metros del predio a la quebrada _______________________________________ 47

Grafica No. 9. Precio de avaluo comercial ______________________________________________________ 48

Grafica No. 10. Gráfica de dispersión avaluo comercial del predio __________________________________ 54

Grafica No. 11.Supuestos de linealidad _________________________________________________________ 56

Grafica No. 12. Prueba de homocedasticidad ____________________________________________________ 57

Grafica No. 13. Histograma de residuos y gráfico de distribución acumulada _________________________ 58



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RESUMEN

El municipio de Victoria Caldas hace parte de las principales áreas de interés para el equilibrio

ecosistémico de las zonas naturales del centro del país (Corpocaldas,2015), aun así la

deforestación, la falta de políticas claras del estado y la falta de compromiso de los dueños de

predios, ha contribuido al detrimiento de zonas boscosas durante el trascurso de los años,

afectando fuentes hídricas y zonas verdes del municipio, y más precisamente la subcuenca de la

quebrada El Palo, ubicada al Nororiente de la cabecera municipal, quebrada que abastece el

acueducto veredal de la zona de Marzala, con dos bocatomas en su trascurso. (Alcaldía de

Victoria Caldas, 2011), afectando de esta manera la calidad de vida de la población y el

ecosistema intrínseco de la zona de influencia de esta quebrada, a pesar de esto sigue vigente la

importancia de este recurso hídrico y en este estudio se analizara el estado actual de la quebrada

asi como su impacto favorable en el precio final de los predios adjuntos a su zona de influencia.

(ver Imagen 3)

El presente proyecto, busca demostrar la importancia económica que tiene el recurso hídrico,

específicamente la quebrada El Palo como característica no mercadeable asociada a bienes

inmuebles sujetos de mercadeo en este caso los predios rurales de su zona de influencia y la

necesidad de su conservación y protección, mediante la revisión incial de la subcuenca y la

metodología de precios hedónicos, esto con el fin de promover y exaltar la importancia que tiene

no sólo como proveedor de agua para el acueducto veredal de Marzala, sino como característica

fundamental en la conformación del precio de los predios.

Para realizar este proyecto se utilizaron fuentes de información del Instituto Agustín Codazzi

(IGAC) seccional Caldas, con fichas técnicas de los predios, cedulas catastrales y valores

catastrales de las fincas en la zona de influencia de la quebrada, con el fin de determinar el valor

comercial y catastral de los predios adjuntos a la subcuenca. No obstante se desarrolló el

recorrido por la zona de influencia en puntos estratégicos como lo son la parte alta, media y baja

de la quebrada, identificando la ubicación de cada predio con respecto al eje central (Quebrada

El Palo), con estas fuentes de información se realizó una valorización ambiental del recurso

hídrico de la quebrada El Palo, a partir del método de precios hedónicos, en el cual el valor

comercial del predio es calculado en función de diferentes atributos como son las características

estructurales, área todal del terreno en (Ha), conexión directa del predio con la quebrada El Palo,

la vocación del suelo, la lejanía del terreno con la fuente hídrica en (metros) el precio de los

predios o lotes, estado de vias y área construida del terreno. Todo esto tomado para dar respuesta

al objetivo principal determinando así que por la presencia de una fuente hídrica bisecando o



2016


siendo límite que se encuentre dentro del predio, el valor comercial del predio puede aumentar

hasta en 90.679.202 su precio haciendo que esta variable sea importante dentro de la

valorización de un predio en la zona rural de Victoria Caldas, de igual manera se ve determinante

en la variable distancia de la fuente de hidrica al predio en metros que se pudo evidenciar que

por cada metro de distancia que se aumente entre el predio y la fuente de agua, el valor comercial

disminuye en 7.773,78 el precio por cada metro de distancia. estas dos variables fueron tomadas

bajo la consideración del aumento o disminución de una unidad en la variable de estudio

mientras que las demás variables permanecen constantes. Se concluye entonces que el precio de

los terrenos en la vereda Marzala de este municipio, es influenciado por la accesibilidad al

recurso hídrico específicamente de la quebrada El Palo.



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ABSTRACT

The municipality of Victoria (Caldas) is part of the main interest area to keep the ecosystem

balance of natural areas of the centre of the country (Corpocaldas, 2015), but even so, the

deforestation, the lack of clear policies of the government and the idleness of population, have

contributed of the detriment of forest areas during the course of years, damaging water sources

and green areas of the municipality and more precisely the sub-basin of Quebrada “El Palo”,

located on the northwest of Victoria, this Quebrada supplies the aqueduct of the Marzala area

with two water intakes on its course.(Municipal council of Victoria Caldas, 2011), impacting

considerably the quality of life of population and the ecosystem of the influence area on this

Quebrada, despite of this, the importance of this water resource continues and on this study, we

analyzed its impact on the final cost of plots nearby its zone of influence ( see picture 3).

The current project seeks to demonstrate the economic importance to have a water resource,

specifically in this case, La Quebrada “El Palo” and the need of its preservation and protection as

characteristic not marketable associates to immovable properties linked to marketing, on this

case the rural plots of its influence area using the “Hedonistic Price Method”, one of the purpose

of this study is to promote and exalt the importance it has not only as water supplier of the

aqueduct of the Marzala area but as characteristic of the greatest importance on the formation of

the price of the plots.

For this project, we have used different sources of information from Instituto Agustín Codazzi

(IGAC) sectional Caldas, with technical data sheet of the plots, cadastral data and the cadastral

values of the farms located on the influence area of the Quebrada, in order to determine the cost

of the plots nearby the sub-basin. Nevertheless, we also visited several times all area around the

Quebrada, specifically, strategic points identifying the location of each plot in regards to the

central axis (Quebrada El Palo), with these sources of information an environmental evaluation

of the water resource the Quebrada El Palo was done from hedonic pricing methods, on this

method, the commercial value of the plot is interpreted as function of a dependent variable of

different features, such as structural characteristics, the accessibility to the Quebrada, utilization

of the soil, the price of the plots and lands, accessibility to transport arteries and areas of land.

All previous features help to answer to the main purpose of this analysis, determinate as follows,

for each water resource located within the plot, the commercial value decreases or increase in

90.679.202 price elasticity making this variable very important on the valorization of a plot in a

rural area of Victoria (Caldas), likewise, we realized that another crucial point for this analysis is

about the variable of the distance between the plot and the water resource in meters, we could

that for each meter of distance decreased or increased between the water resource and the plot,

the commercial value decrease in 7.773,78. Price elasticity, these two variables were taken under

the consideration that the other variables remain constants. As a conclusion, we could say that

the price of the grounds on the Vereda Marzala of this municipality is influenced by the

accessibility to the water resource of “Quebrada El Palo”.



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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La quebrada El Palo en el municipio de Victoria Caldas Vereda Marzala, es una fuente

importante de agua que abastece a más de 90 familias a lo largo de su recorrido y es uno de los

principales corredores hídricos que mantiene el equilibrio de fuentes bióticas y abióticas de la

vereda, esto sumado al aumento en la demanda del liquido, propiciado por proyectos

agropecuarios, asi como el aumento de la población rural del municipio de Victoria, respaldando

la hipótesis de que tan importante puede llegar a ser el valor del agua en esta zona. Sin embargo

en los recorridos se logro evidenciar situaciónes desfavorables como lo son, la descarga de aguas

residuales domesticas a solo 75 metros del nacimiento de la quebrada, presencia de empresas de

extracción de mármol, actividad de agricultura con usos normales de pesticidas o plaguicidas y

presencia de procesos erosivos por deforestación e intervención de la cobertura vegetal en la

ronda hídrica, todo esto propiciando impactos negativos a los recursos naturales, más aun hoy

que para el municipio de victoria el cambio climático con sus fenómenos del niño y la niña

tienen influencias tan funestas sobre terrenos que con vocación forestal, son dedicados a labores

diferentes como cultivos limpios y ganadería y no se ha propiciado en la población una

educación hacia el respeto, conservación y restauración de zonas bióticas imprescindibles para el

sostenimiento en el largo plazo de condiciones medianamente favorables para la protección del

recurso hídrico.

Es necesario un mayor interés o compromiso por parte de la administración local, habitantes de

la vereda Marzala y entes ambientales como Corpocaldas para la conservación de la quebrada,

por lo cual se plantea la necesidad de presentar este proyecto para demostrar el estado actual de

la quebrada El Palo, la importancia económica que tiene este recurso para la zona y la

valorización los predios circundantes, y de esta forma hacer tangible económicamente el

beneficio que trae consigo un atributo ambiental.



2016


JUSTIFICACIÓN

El proyecto tiene como objetivo determinar el valor cuantificable del recurso hídrico a partir

de la valoración de bienes y/o servicios ambientales, enfatizado en la variación de atributos de

cada uno de los predios que se encuentren en el área de influencia a la quebrada El Palo

ubicada en Victoria Caldas(ver imagen 3), con ello se estableció un valor monetario aproximado

a partir de la metodología de precios hedónicos teniendo los criterios del valor que se

establecerán en el proyecto. Con esta información se podrá establecer un soporte técnico para la

elaboración de un macro proyecto que tenga como finalidad determinar cuanto puede llegar a ser

el valor monetario del recurso hídrico en el valor de los predios para esta zona veredal de

Victoria Caldas y cómo deben actuar las autoridades competentes, en este caso, concretamente

la autoridad de licencias ambientales (ANLA) y la Corporación autónoma regional de Caldas que

son las encargadas de prevalecer el orden y la regulación del uso y explotación del recurso

hídrico.

Por otra parte el demostrar el valor significativo que tiene este recurso en cada uno de los

predios adyacentes a la subcuenca de la quebrada El Palo ya sea tanto monetario como de

preservación del mismo, y por la gran importancia que tienen estas zonas que se encuentran

regidas por el Programa de municipios verdes en Colombia, uno de los programas pioneros en

la preservación de zonas de conservación natural. Con esto se pretende tener el respaldo de los

entes gubernamentales con su participación, apoyando la formulación de agendas ambientales

locales e inclusión de la dimensión ambiental en los instrumentos de planificación local,

particularmente en los planes de desarrollo y de ordenamiento territorial mediante la Resolución

No 910 de 1997 de campañas en Municipios Verdes, como una estrategia para incentivar a las

alcaldías del país junto con sus poblaciones a vincularse activamente en el propósito de

desarrollo adecuado de sus territorios y sopesar la gran influencia que tiene en el valor de sus

predios mantener este recurso tan importante para nuestro país. (Ministerio de Ambiente,

Vivienda y Desarrollo Territorial [MADS], 2003)



2016


OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

Determinar la influencia en el precio de los predios que ocasiona la accesibilidad al recurso

hídrico de la subcuenca -la quebrada El Palo-, en la vereda Marzala, municipio de Victoria,

Caldas, a partir de la metodología de precios hedónicos.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Verificar el estado actual ambiental de la quebrada, así como, el uso de sus aguas.

Delimitar el área de influencia de la quebrada El Palo y los predios se incluyen en ella.

Establecer las características de cada uno de los predios, los cuales definan su precio.

Estimar el valor económico de los predios circundantes a la quebrada El Palo

Encontrar la función de precios hedónicos a través de la modelación econométrica.



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1. MARCO DE REFERENCIA

1.1 MARCO TEÓRICO

1.1.1. Valoración económica ambiental

La degradación del medio ambiente a llevado evaluar la importancia que estos tienen en cada

una de las áreas de influencia siendo así un recuso conocido también bajo el nombre de bienes y

servicios ambientales, estos han tenido un nivel de desarrollo económico excesivo pero con

muchas insuficiencia para la importancia que se debe tener el cual se ve influenciado en

factores de actividades antropogenicas a su medio, ya que a través de los tiempos el

crecimiento de la población, la extensión de los asentamientos; humanos y la industrialización

provocan una creciente contaminación en los recursos naturales de carácter biótico y abióticos

más importantes para la supervivencia del ser humano y el ciclo natural que se ha visto

fuertemente abrupto . Estos problemas son el resultado de un desarrollo inadecuado y parte de su

solución se encuentra en un crecimiento económico bien planificado para que pueda haber una

sostenibilidad entre el desarrollo de cada uno de estos factores. (Barzev, 2002)

A partir de esto la valoración económica al ambiente es basada en la asignación de valores

cuantitativos a los bienes y servicios proporcionados por los recursos naturales existentes dentro

de una zona de intervención de estos mismos, los cuales así no se encuentren dentro de un medio

de mercado existente o establecido se tienen en cuenta como un factor primordial para la

determinación de su función dentro de una actividad económica. El valor otorgado a un bien es

la cantidad de dinero que un individuo está dispuesto a pagar por obtener una cantidad de dicho

bien el cual genera un diferente nivel de satisfacción, también se puede decir que es la cantidad

de dinero que un individuo está dispuesto a recibir para entregar una cantidad del bien (Sinden y

Worrel, 1979).

1.1.2. Clase de bienes o recursos naturales

Se pueden definir los bienes o recursos naturales en dos tipos (Azqueta, 1994):

1. Bienes públicos: caracterizados por:

No exclusión: si se ofrece a una persona se ofrece a todas, el costo marginal de ofrecerlo

a una persona adicional es cero.

No rivalidad en el consumo: el hecho de consumir el bien no reduce su disponibilidad.

2. Recursos comunes: caracterizados por la libertad de acceso, su uso o disfrute no tiene costo.

Se puede determinar que estas características pueden ser indicadores del uso de algún

tipo de recurso, en el caso nuestro, es el manejo del recurso hídrico que puede ser

determinado por cualidades directas o indirectas de acuerdo a la disponibilidad y el uso



2016


que se le esté dando, con ello también se puede dar un valor económico en el cual puede

llegar a ser el valor de no uso.

1.1.3. Valor de servicios ambientales

Cuando se categoriza o se habla de valor de un uso directo se debe tener en cuenta que estos

pueden comprender actividades comerciales como también de carácter no comercial, como son

la pesca, la caza, la obtención de madera, la minería, recolección de alimentos entre otros, a

diferencia del valor de uso indirecto el cual dice que se aprovecha este bien ambiental pero sin

realizar la extracción o explotación, este valor se relaciona pocas veces con actividades

económicas dificultando su medición (MADS, 2003 ). Por otro lado, dentro del valor de no uso

se pueden distinguir el valor de opción, es decir, el precio que un individuo estaría dispuesto a

pagar por preservar algo para un uso futuro, mientras que el valor de existencia refleja la utilidad

de un individuo por preservar algo que aunque no lo está usando, no quiere que falte en el futuro,

ya sea que haga o no uso de él. Y también se encuentra el valor de legado que refleja la utilidad

del deseo de preservar un determinado bien para su disfrute por las generaciones futuras

(Sepúlveda, 2008).

El valor de un recurso natural se encuentra definido por el bienestar el cual se encuentra en

función de las preferencias individuales, teniendo en cuenta esto se puede suponer que se puede

representar con una función de utilidad ordinaria (Freeman, 1993).

Este valor depende también de las circunstancias en las cuales esta es valorada. Un bien puede

tener varios valores para diferentes propósitos, en diferentes momentos, para diferentes personas,

bajo ciertas condiciones y en diversas circunstancias personales, físicas, emocionales, sociales y

políticas del evaluador en el momento de hacer la valoración (Sinden y Worrel, 1979).

1.1.4. Modelación econométrica

La econometría es la aplicación de métodos estadísticos y matemáticos al análisis de datos

cuantitativos y cualitativos, a fin de otorgar un contenido empírico sobre las teorías y poder así

afirmarlas o refutarlas. El modelo de regresión lineal es el único escenario en econometría en el

cual se puede llegar a verificar este tipo de afirmaciones empíricas determinando la capacidad

de predicción de los modelos ajustados, mediante la aplicación de diversos test específicos.

Mediante un modelo de regresión lineal múltiple (RLM) tratamos de explicar el comportamiento

de una determinada variable que denominaremos variable a explicar, variable endógena o

variable dependiente, (y representaremos con la letra Y) en función de un conjunto de k variables

explicativas X1 X2 , ,....,X5 X6 X7. mediante una relación de dependencia.( Sullivan,Wicks y

Luxho .(2004).



2016


1.1.5. El Modelo de regresión lineal múltiple

El modelo de regresión lineal múltiple es idéntico al modelo de regresión lineal simple, con la

única diferencia de que aparecen más variables explicativas (Wooldridge, 2006):

Modelo de regresión simple:

y = b0 + b1 ⋅ x + u (1)

Modelo de regresión múltiple:

Yi= b0+ b1 ⋅ x + b2 ⋅ x2 + b3 ⋅ x3 +…..bk ⋅xk + u (2)

Al igual que en regresión lineal simple, los coeficientes b (ver ecuación 1) van a indicar el

incremento en de una variable por el incremento unitario de la correspondiente variable

explicativa. Por lo tanto, estos coeficientes van a tener las correspondientes unidades de medida.

(Wooldridge, 2006).

A partir de la ecuación de modelo de regresión lineal simple se puede establecer que la

regresión lineal múltiple (ver ecuación 2) tiene puntos muy parecidos y dependencias de una

variable dependiente con las independientes, de la misma manera para dar un sustento a la

variable explicativa. (Wooldridge, 2006) .

Para realizar un análisis de regresión lineal múltiple se hacen las siguientes supuestos sobre los

datos (Rojo, 2007)

Linealidad: los valores de la variable dependiente están generados por el siguiente modelo

lineal:

( Y = X * B +U ) (3)

Homocedasticidad: todas las perturbaciones tienen las misma varianza:

V (ui) = σ c) (4)

Independencia: las perturbaciones aleatorias son independientes entre sí:

E (ui uj ) = 0,∀i ≠ j) (5)

Normalidad: la distribución de la perturbación aleatoria tiene distribución normal:

U ≈N( 0, σ2) (6)

Las variables explicativas Xk se obtienen sin errores de medida.

Si admitimos que los datos presentan estas hipótesis entonces el teorema de Gauss-Markov

establece que el método de estimación de mínimos cuadrados va a producir estimador lineal

insesgado, en el sentido que los parámetros estimados van a estar centrados y van a ser de

mínima varianza. (Rojo, 2007)



2016


1.1.6 Metodologías de valoración económica

La valoración económica de bienes y servicios ambientales desde el punto de vista de la

economía ambiental, se realiza desde la metodología del análisis costo-beneficio, partiendo de

dos métodos; el de valoración directo y valoración indirecto, en base a esto se ramifica en

submetodologias de valoración y se tipifican según los objetivos que se persiga y el tipo de

recurso que se esté valorando todo esto con el fin de precisar la forma mas precisa en la

evaluación y valoración de cada uno de los recursos bióticos y abióticos que se vayan a

determinar dentro del mercado.

•Método de Valoración Contingente: El cual se desarrolla al hacer preguntas sobre la

disponibilidad a pagar o a aceptar por un bien o servicio ambiental, con lo que se crea un

mercado hipotético y se busca la estimación de un precio para el bien o servicio en cuestión.

Otras metodologías son las indirectas la cual se basa en la observación del comportamiento de

los individuos en mercados convencionales que se encuentren relacionados con los bienes no

mercadeables para de esta manera poder inferir en la naturaleza de la demanda de un bien o

servicio ambiental. En esta metodología podemos encontrar los siguientes métodos (MADS,

2003):

•Método de Costo de Viaje: es utilizado para estimar los valores de uso de los ecosistemas que

son destinados a la recreación los cuales no poseen un mercado definido donde se obtenga

información sobre los precios y esta valoración se realiza a través de una forma indirecta por

medio de mercados relacionados o valores sustitutos del mercado (MADS, 2003).

•Enfoque Función de Daños ¨En Salud¨: Se utiliza para valorar el costo por la morbilidad

relacionada con la contaminación, teniendo en cuenta que el costo en que incurre una persona a

causa de una enfermedad se interpreta como una estimación de unos beneficios que se podrían

conseguir con acciones para prevenir el daño, es decir estima el valor económico de cambios en

la calidad ambiental a través de cambios en la salud de las personas (MADS, 2003).

•Método de los Precios Hedónicos: Este método se basa en el estudio de precios de las

propiedades, el valor de estas dependen, entre otras cosas, de los beneficios que se pueden

obtener como es el caso del beneficio del entorno en el cual se encuentre. Se supone que la

variación en los precios de los bienes se debe a las diferentes características de cada bien (Kunze

y Pardo, 1999), lo que se busca es desglosar el precio de un bien privado de mercado, en función

de sus características, dichas características poseen un precio implícito lo cual al sumarlos se

determina el precio del bien, de esta manera el precio de una vivienda se puede determinar por la



2016


agregación de los precios implícitos en las características y las del entorno en las que esté

ubicada. (Riera, García, Kriström. y Brännlund.2005)

Esta es una de las metodologías más precisas que se ajustan a el desarrollo del objetivo de

nuestro trabajo para determinar el valor aproximado de la influencia del recurso hídrico dentro

de una propiedad, en la cual hace parte de un factor determinante dentro del complemento

ecosistemico del área que se esté trabajando y más si es un área donde los recursos naturales

tienen tanta relevancia dentro del proceso económico. (zorrilla ,2012)

1.1.7 Metodologías de precios hedónicos

En el momento en que una persona compra un bien cómo es una vivienda, esta se encuentra

pagando por variables estructurales, características del entorno y atributos ambientales, algunos

de estos últimos son la calidad del aire, la cercanía a áreas verdes, la oferta hídrica, el nivel de

ruido, el paisaje, entre otros. Teniendo en cuenta esto, el Método de Precios Hedónicos (MPH),

permite valorar económicamente los atributos ambientales no mercadeables cuando se

encuentren asociadas a un bien como lo es la vivienda. (Uribe et al., 2003).

El termino de Hedónico se refiere al análisis de los precios y de la demanda por los distintos

atributos de un bien, los cuales generan distintos niveles de utilidad y cada uno de estos bienes

y/o inmuebles se pueden diferenciar unos de otros por las características o atributos que se

encuentren implícitos en estos. (Rosen, 1974).

En el modelo de precios hedónicos lo que se busca es desglosar el precio de un bien, en función

de sus diferentes características, estas poseen un precio implícito lo cual al sumarlos se

determina el precio total del bien, así el precio de una vivienda se puede determinar por la

sumatoria de los precios implícitos de las variables estructurales, características del entorno y

atributos ambientales. (Riera, 2005).

Las relaciones o regresiones hedónicas son relaciones entre el precio de un bien con sus

respectivas características, en los que se encuentran los atributos ambientales. En ciertas

circunstancias, es posible separar los efectos de esos atributos sobre la utilidad que ellos generan,

de esta manera se puede determinar cómo varia el precio de un bien cuando hay un cambio en

cada uno de los atributos. Esta es una herramienta que se puede utilizar para valorar

monetariamente los atributos como la calidad ambiental, la presencia de parques o de cuerpos de

agua y también se podría determinar la variación del precio por un cambio en estos atributos

(Uribe et al, 2003).



2016


Según Mendieta (2005),los objetivos de esta metodología son:

Identificar los atributos de un bien que explican su precio y a su vez darle una

importancia cuantitativa a cada una de ellas.

Determinar los precios implícitos de cada característica o atributo, con lo cual se obtiene

la disposición a pagar marginal (DAPMg) por una unidad adicional de atributo.

Estimación de los impactos, por ejemplo, de una externalidad sobre el precio de una

propiedad.

El método de precios hedónicos (MPH) posee diferentes supuestos estos son (Rosen, 1974):

El precio de los inmuebles es una función de las características o atributos ambientales de

su entorno.

El rango de las características o atributos de un bien es continuo.

La cantidad de una característica particular puede variar independientemente.

La escogencia de un inmueble, depende de las preferencias y de los ingresos del

individuo, de los precios y de los atributos ambientales de esos bienes.

•Se habla que un mercado es implícito cuando un consumidor adquiere un bien como es la

vivienda y esta posea diferentes características en esa transacción se le esta asignando

automáticamente, de manera implícita, un precio al conjunto de atributos que lo componen

(Uribe et al, 2003).

1.1.7 Modelo hedónico:

La metodología estándar proporciona una ecuación hedónica de precios que capta el efecto de los

distintos atributos individuales de un recurso en el cual la determinación de su valor de mercado

se ve reflejada.

Según lever (2002) la forma general del modelo utilizado es la siguiente:

La variable P corresponde a la variable dependiente, el cual se asume que está determinado por

los argumentos de la función f. Normalmente se tiende a privilegiar el uso de esta variable en ser

precisada el precio por metro cuadrado en lugar del precio total del inmueble, siguiendo la

indicación teórica (corroborada por la experiencia empírica) de que la superficie de éste ejerce

una fuerte influencia como variable explicativa. (Lever, 2002)

Los argumentos de la ecuación hedónica en la ecuación (8) se pueden agrupar dependiendo al

orden de importancia o significado.

Dentro del modelo hedónico se puede resaltar un ejemplo de ello donde se puede llevar a la

agrupación en seis categorías de estas que pueden llegar a ser (Lever, 2002):



2016


P = f (I,V,U,Z,S,E; w) (9)

I : características inherentes al inmueble (superficie construida, superficie del terreno, aptitud de

uso del suelo, aspectos de arquitectura y diseño interior, equipamiento interior, número de

habitaciones, calidad de los materiales, etc.)

V : características del vecindario (nivel socioeconómico, tipo de residentes, seguridad, etc.).

U : características de ubicación del bien raíz (área residencial, área industrial, distancia

geográfica y accesibilidad a centros de importancia, etc.).

Z : características determinadas por la ubicación del inmueble dentro del Plano Regulador de la

ciudad (densidad de la construcción, tipos de actividades y usos del suelo permitidos, etc.).

S: características determinadas por el nivel de equipamiento exterior, servicios e infraestructura

que recibe el inmueble (agua, alcantarillado, electricidad, pavimentación, etc.).

E: externalidades presentes en el entorno en que se encuentra el bien raíz (actividades

contaminantes, áreas verdes, vertederos de desperdicios, etc.)

W: conjunto de parámetros que acompañan a cada atributo y que constituyen los precios

implícitos (sombra) de cada característica del inmueble.

La ecuación (9) señala que el precio de mercado de un bien raíz está determinado por la canasta

de las cantidades de los distintos atributos (pertenecientes a los grupos I, V, U, Z, S y E) que

posee el inmueble y que lo caracteriza y la diferencia de otros bienes raíces de su tipo. (Lever,

2002)

Es posible explicitar la forma estimable del modelo en (9) de la siguiente manera;

(Lever, 2002)

Donde k=1, 2, ....., m ; i=1,2,.....,n ; las m variables xki corresponden a los argumentos de la

función f incorporados en los grupos de atributos I, V, U, Z, E y S de la ecuación (9); los

coeficientes β corresponden a los parámetros incluidos en el set w de (9), y m es un error

estocástico.

1.1.8 Forma funcional

La forma funcional f en (9) no necesariamente corresponde a una expresión lineal, debido a que

la relación entre el precio y las variables explicativas suele no serlo. Es decir, a medida que

aumenta la cantidad de un atributo, por ejemplo la superficie, la magnitud del impacto sobre el

precio final no se calcula como una razón constante. La experiencia empírica demuestra que la

relación entre el precio y las variables explicativas tiende a adoptar formas funcionales

logarítmicas por ejemplo, el impacto de cambios en la superficie sobre el precio tiende a decaer

a medida que aumenta significativamente la superficie. (Lever, 2002)



2016


Imagen 1: Ejemplo Relación precio vs superficie

Fuente: Lever (2002)

Imagen 2: Modelo econométrico lineal

Fuente: Lever (2002)

El modelo desarrollado por Box-Cox 1964 provee una herramienta teórica para determinar la

forma funcional exacta a partir de la siguiente expresión general. (Lever, 2002):

Pa= c + aX

a+ bY

a+ dZ

(11)

En la que a representa el coeficiente de la funcion Box-Cox y cuya determinación provee la

forma funcional buscada.



2016


La ecuación (11) adopta la forma lineal (recta) cuando a vale 1, y adopta la forma logarítmica

cuando a vale cero. (Lever ,2002).

Empíricamente, se ha descartado la hipótesis de relación lineal, encontrándose valores de a

cercanos a cero, lo que lleva a la conclusión de que la forma funcional "f" en (9) tiende a ser muy

aproximada a la logarítmica. (Lever ,2002).

Esta conclusión apoya la indicación de omitir, en la práctica, la aplicación del modelo Box-Cox,

y remplazarla por el uso directo de modelos semi-logarítmicos, que corresponden simplemente a

un modelo lineal tradicional, en el que las variables ‘precio’ y ‘superficie’ son remplazadas por

sus respectivos logaritmos naturales (este método conduce a obtener, como resultado final, el

logaritmo del precio de un inmueble, el que luego debe ser ‘re-convertido’ a precio aplicando el

antilogaritmo (o exponencial) . (Lever, 2002).



2016


1.2 MARCO LEGAL

NORMA CONTENIDO APLICACIÓN AL PROYECTO

Ley 99 de 1993

articulo 5

“ Ministerio del

Medio Ambiente”

Dentro de las funciones del ministerio

de Medio Ambiente y Desarrollo

Sostenible se debe establecer

metodologías de valoración de los

costos económicos del deterioro y de

la conservación de los recursos

naturales renovables

Se relacionan directamente con el desarrollo del

proyecto ya que atreves de esta ley se establecen

los métodos para el análisis y la elaboración del

uso de los recursos naturales en este caso el

recurso hídrico.

Decreto 2041 de 2014

“Ministerio de Del

medio Ambiente ”

Este decreto el cual derroga al 2820

del 2010 estipula las pautas de

evaluación de impacto y uso de los

recursos naturales en caso de la

elaboración de un proyecto o

obtención de una licencia ambiental

por consiguiente se tiene en cuenta la

valoración del recurso natural.

Este decreto estipula que todo proyecto debe tener

un análisis de impacto ambiental en el cual tiene

que estar presente la evaluación de métodos de

valoración de las áreas a intervenir.

Resolución 1503 del

2010

“ Ministro de

Ambiente, Vivienda

y Desarrollo

Territorial”

habla sobre la inclusión dentro del

estudio de impacto ambiental la

valoración económica de los impactos

generados por el proyecto motivo del

estudio, además de esto el trasladar

los impactos ambientales a valores

monetarios facilitando la toma de

decisiones con respecto a si es

favorable o no, la realización de

cualquier actividad que afecte el

ambiente,

Esta es una de las bases principales para la

determinación de evaluación económica dentro de

la presentación de una licencia ambiental y la

viabilidad económica que puede tener este

proyecto trasformando el recurso natural en un

valor monetario.



2016


Tabla1: Marco jurídico aplicable al proyecto

Fuente: Elaboración Propia

Metodología general

para la presentación

de estudios

ambientales

2010

“Vice Ministerio de

Ambiente, Vivienda

y Desarrollo

Territorial”

Se establece la metodología para la

presentación de proyectos y estudios

ambientales y las características e

ítems para la presentación de este

estableciendo la valoración

económico ambiental como un ítem

principal dentro de esta metodología

Esta metodología nos permite evidenciar el

alcance de cada uno de los estudios que se hacen

actualmente para cada uno de nuestros recursos

naturaleza y como se ve evidenciado en los pasos

metodológicos para su elaboración y mas

concretamente el plan de monitoreo y

seguimiento y los planes de contingencia.

Guía de metodología

de valoración

económica de bienes,

servicios ambientales

y recursos naturales

Diciembre 2003

“Ministerio de

Ambiente, Vivienda

y Desarrollo

Se crea la primera guía metodológica

para la valoración de los recursos

naturales de nuestro país a partir de

diferentes métodos económico

ambientales de evaluación directo o

indirectos

Esta hace parte de uno de los pilares para la

elaboración y la verificación de métodos

establecidos para la evaluación y valoración de

los recursos en este caso la metodología de

precios hedónicos la cual es el método escogido

en el proyecto, el cual precisa sus alcances y

diferentes alternativas establecidas.



2016


2. ANTECEDENTES

Colombia se ha ido acomplando a las nuevas políticas internacionales de valoración de recursos

naturales y de esta manera incluirse como país que está haciendo gestión para la preservación de

los mismos, nuestro proyecto esta enfocado dentro de los objetivos de estas nuevas políticas de

análisis y evaluación de los recursos naturales pretende profundizar en esas áreas del

conocimiento y retomar problemáticas ambientales en la cuales no se tenían en cuenta en este

país. Partiendo de esto se establece una breve reseña de algunos estudios que se han realizado en

diferentes ciudades utilizando el metodo de precios hedónicos y como aportan estos estudios

para el desarrollo de este proyecto:

Una de las investigaciones realizada por el INSTITUTO HUMBOLDT, COLOMBIA a cargo de

María Fernández en el 2006 la cual se desarrolló una “VALORACIÓN ECONÓMICA DE LA

CALIDAD DEL AGUA DE LA CUENCA ALTA DEL RÍO CAMPOALEGRE” por en la cual

trata de la utilización de la metodología de precios hedónicos para el diseño de instrumentos

que permitan una utilización más eficiente del recursos hídrico y se vea reflejado en cuanto a la

calidad del mismo, de esta manera la aproximación del valor económico en la ausencia de valor

de mercado para esta variable de calidad de agua fue muy pequeña de 1.133.042,62 pesos al año

para una mejora de 1% la cual en conclusión quiere decir que a partir de esta metodología se

pudo establecer una mejora en la calidad del agua y promover la concientización de la población

en la parte alta de la cuenca del rio campoalegre.

Otra de las investigaciones más reconocidas dentro de estos criterios de elaboración de nuestro

proyecto es “LA CALIDAD DE LA VIVIENDA A PARTIR DE ENFOQUES HEDÓNICOS

INDIVIDUALES Y AGREGADOS ESPECIALES: UN CASO APLICADO A LA CIUDAD

DE BOGOTÁ” desarrollado por Leonardo Morales de la universidad del valle Colombia en el

2005 en el cual se realizó una valoración del área metropolitana de Bogotá teniendo en cuenta

cada una de las zonas y determinando cada uno de los atributos que puede llegar a tener una

vivienda dentro de su ubicación espacial con ello se miraron cada uno de los atributos por

individual de cada una de las zonas y sus tendencias en viviendas tomando como criterio la

metodología de precios hedónicos y arrojando como resultado La elasticidad del precio de la

vivienda ante variaciones porcentuales en el puntaje de calidad la cual se mantuvo en todas las

estimaciones realizadas en este proyecto siendo del 1.5% y 1.6%, es decir que ante una variación

del 1% en el puntaje de calidad, el arriendo se incrementa en 1.6% aproximadamente. Esto

permitirá encontrar un precio implícito y una disponibilidad a pagar promedio por incrementos

en los niveles de calidad en las viviendas en la ciudad de Bogotá.



2016


Otra investigación basada en el desarrollo de métodos hedónicos propuesta por Cristian

Mardones de la universidad de chile es el “IMPACTO DE LA PERCEPCIÓN DE LA

CALIDAD DEL AIRE SOBRE EL PRECIO DE LAS VIVIENDAS EN CONCEPCIÓN-

TALCAHUANO, CHILE” donde se hizo una evaluación en el 2006 del impacto que se genera

la contaminación del aire causado por los olores emitidos por diferentes empresas aledañas a la

población, provocando un efecto de cambio en el precio de las viviendas que arrojo a partir del

modelo hedónico una diferencia -26,76% el cual es significativo que desvaloriza una propiedad a

partir del impacto que puede tener el aporte de una fuente fija de emisión dentro del valor de una

vivienda circundante a él.

Una de las investigaciones que hacen alusión a la metodología de precios hedónicos es elaborada

en el 2012 por Jean Daniel Saphores y Wei Li llamada “ESTIMATING THE VALUE OF

URBAN GREEN AREAS: A HEDONIC PRICING ANALYSIS OF THE SINGLE FAMILY

HOUSING MARKET IN LOS ANGELES, CA” en el cual hacen un análisis de los informes de

ventas de viviendas en Los Ángeles para estimar los valores de las zonas verdes urbanas de esta

zona de estados unidos en el cual lograron determinar que por la cercanía a estas zonas verdes o

de gran contenido natural e incluyendo otros atributos le suman un 1% del valor de la propiedad

en el cual mucha de las personas por tener este atributo están dispuestas a pagar ya que para esa

población este tipo de recurso le da una gran riqueza al inmueble en el cual se va a comprar.

El siguiente tesis llamada “ESPECIFICACIÓN Y ESTIMACIÓN DE UN MODELO DE

PRECIOS HEDÓNICO ESPACIAL PARA EVALUAR EL IMPACTO DE TRANSMILENIO

SOBRE EL VALOR DE LA PROPIEDAD EN BOGOTÁ” desarrollado por Juan Carlos

Mendieta y Jorge Andrés Perdomo de la universidad de los andes en el cual trata sobre la

identificación y estimación de un modelo de precios hedónico-espacial que incluye la variable

distancia entre la propiedad y la estación más cercana al sistema de transporte masivo

Transmilenio (TM) en Bogotá, Colombia.. Los resultados muestran valores promedio para la

elasticidad del precio del predio de -0.36, -0.55 y -1.13 para la primera, segunda y tercera etapa

de Transmilenio respectivamente. Por un cambio en uno por ciento en la proximidad de la

propiedad a la estación más cercana de TM.

Otro teisis relacionada con la metodología de precios hedónicos es el “MODELO DE PRECIOS

HEDÓNICOS PARA VER EL IMPACTO DE LA CERCANÍA DE LOS CERROS DE SUBA

EN EL PRECIO DE LAS VIVIENDAS EN SUBA” elaborado por Daniela Botero de la

universidad de la Sabana en el 2014 en el cual la investigación se realizaron varias hipótesis de

modelos econométricos según el autor se encontraron que para las viviendas ubicadas en la

localidad de Suba que fueron analizadas, el estrato, el número de baños, el número de garajes, el

número de pisos y la cercanía a los Cerros de Suba como las variables a analizar estas fueron

determinantes en el precio de las viviendas. Particularmente, para el caso de la cercanía a los

https://www.infona.pl/contributor/[email protected]/tab/publications



2016


Cerros de Suba esto es significativo ya que se llega a pagar donde pagan cerca de 106,5637

millones de pesos por cada metro cuadrado. Así pues, la cercanía al cerro es un determinante

importante para la compra en el sector y los beneficios directos y indirectos que puede llegar a

traer el tener un inmueble en esta zona de la ciudad de bogota.

Uno de los trabajos hechos por Jesus Fitch de la universidad de Nuevo Leon Y Pilar Garcia de

la universidad de Cataluña llamado “LA INCIDENCIA DE LAS EXTERNALIDADES

AMBIENTALES EN LA FORMACIÓN ESPACIAL DE VALORES INMOBILIARIOS: EL

CASO DE LA REGIÓN METROPOLITANA DE BARCELONA” publicado en el 2007

utilizando la metodología de precios hedónicos para verificar la influencia que tiene las

externalidades ambientales dentro de un inmueble o terreno en la zona de Barcelona España

donde arrojo los resultados que permiteidentificar la importancia de los servicios ambientales

como factores de renta de localización en la Región Metropolitana de Barcelona a nivel de

municipios y dando a grueso modo la importancia que estas tiene sobre el valor a pagar dentro

de una propiedad para estas zonas dando que el modelo presenta un nivel de varianza explicada

del 91%.

Un trabajo realizado en China es el de “AMENITIES AND DISAMENITIES: A HEDONIC

ANALYSIS OF THE HETEROGENEOUS URBAN LANDSCAPE IN SHENZHEN (CHINA)”

realizado por Wendy Y CHEN,C Y JIM en el 2010 donde determinaron características del

paisaje influyen en los precios de los hogares analizando que la necesidad de los países asiáticos

por el crecimiento poblacopnal y la falta de espacios hacen que ese estudio demostrara que los

jardines residenciales fueran más valorado con un aumento de 17,2% en el precio de la vivienda,

al contrario de las aldeas urbanas que poseen un descenso en el precio del 3,72% en el cual

puede mostrar un enfoque social que a simple vista se puede evidenciar de la falta de zonas

naturales en las cuales no se encuentre sobrepoblado o se vean factores indirectos que afecten al

bienestar de la propiedad.

Una de la demostración de la metodología de precios hedónicos es la de Juan Zorrilla de la

universidad santo tomas en el 2012 donde realiza “APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA

DE PRECIOS HEDÓNICOS PARA LA VALORACIÓN AMBIENTAL DE LAS ÁREAS

VERDES URBANAS EN LA CIUDAD DE BOGOTÁ” y arroja los siguientes resultados para

la valorización de una vivienda por la presencia y cercanía de áreas verdes urbanas en Bogotá

concluye y dice que los bogotanos están dispuestos a pagar por un aumento en 1 m2 de área

verde urbana por habitante el 1,09% más del valor de sus viviendas, también se demostró el

precio de las viviendas varían en un 9,95% por área verde.



2016


3. DESARROLLO METODÓLOGICO

3.1. DELIMITACIÓN DE ÁREA DEL PROYECTO Y ESTADO INICIAL DE LA

QUEBRADA

Para poder analizar el beneficio económico que un atributo ambiental le otorga a un predio se

debe realizar la verificación del estado actual de tal recurso en este del cuerpo hídrico.

La quebrada el palo hace parte de la subcuenca del rio Doña Juana, esta tiene su inicio en el

punto denominado San Mateo, y finaliza al caer a la quebrada Doña Juana, en el punto “El

Aguador”, en su recorrido llegan como tributarios las quebradas: Santa Isabel, La Castaña, La

Castañita, Caño Cristales, La Pítala, El Rayo, San Antonio y La Gallineta.

La Q. el palo es de flujo constante ya que en las épocas del año no pierde totalmente su caudal.

La zona que recorre la quebrada presenta baja torrencialidad y alta infiltración según estudios del

(plan de desarrollo municipal Victoria Caldas 2012-2015). La quebrada El Palo cuenta con una

distancia o recorrido aproximado de 13.8 kilómetros medidos a pie con ayuda del Gps Garmin,

las coordenadas arrojadas fueron las siguientes:

Tabla 2: Coordenadas e ilustración Gps Garmin Legend Etrex


Al momento de la toma de los puntos, el GPS estaba trabajando con señal de mínimo 7 satélites

lo cual nos asegura una mejor exactitud en la ubicación espacial de los puntos o las distancias

recorridas, e idoneidad en la toma de datos.

Se trazo el área de influencia de la microcuenca quebrada el palo, con colaboración de los planos

topográficos solicitados al Instituto Geografico Agustin Codazzi (IGAC), los predios

COORDENADAS: MODELO Gps: Garmin Legend Etrex

Longitud: -74°52´ 44,58”

Latitud: 5° 23´ 55,63”

Elevación: 282 msnm



2016


circundantes (137 aproximadamente) fueron identificados con el aplicativo Geoportal en la

pagina web del IGAC, estos se encuentran entre los 200 msnm y 900 msnm. El listado de los

predios así como el mapa se pueden consultar en (Anexo5).

A continuación se puede apreciar el recorrido de la quebrada El Palo desde su nacimiento hasta

desembocar en el rio Doña Juana:

Imagen 3: Mapa aplicativo web Geoportal (IGAC), iluminación de la Quebrada

El Palo (Victoria, Caldas)

Fuente: Elaboración Propia y Alcaldía de Victoria Caldas sitio Web (2016)



2016


El área es de difícil acceso puesto en su mayoría son caminos sin pavimentar, utilizados

principalmente por dueños de los terrenos para acceder a sus fincas y sacar algunos de sus

productos agrícolas y agropecuarios. Con lo cual fue imperativo conseguir transporte en la zona

como lo fueron motocicletas y camperos, acordes al terreno agreste, el recorrido fue acompañado

en parte por el guardabosque de la zona (Fabián Giraldo), idóneo del terreno y conocedor por

más de 30 años de la vereda Marzala y sus alrededores.

En el recorrido a pie por la cuenca de la quebrada se evidencian dos bocatomas, una abastece a la

comunidad de la vereda Márzala y la otra a la población del casco urbano. Otra parte del recurso

es para uso directo de fincas, explotación piscícola, ganadera y para la recreación. (Alcaldía de

Victoria Caldas, 2011).

Imagen 4: Bocatoma sumergida N°1

Fuente: Elaboracion propia



2016


Imagen 5: Bocatoma sumergida N°2


Es de recalcar la época en que se realizaron las visitas era de sequia, y aun así la quebrada El

Palo mantenía un flujo considerable, como se puede apreciar en las anteriores imágenes (Imagen

4 y 5), este recurso hídrico supone un importante sustento para las fincas aledañas así como para

las 58 familias suscriptoras al acueducto veredal que de allí obtiene sus aguas.

Realizamos visitas para verificar las líneas de distribución de agua del acueducto veredal,

verificamos que cuentan con unas pequeñas unidades sedimentadoras luego de las bocatomas, de

allí el agua pasa a un tanque de almacenamiento circular y posteriormente a un tanque de

distribución rectangular del cual por tuberías de 2 pulgadas y finalmente en pulgada y cuarto se

distribuye a las fincas y casas que tienen conexión al acueducto veredal y pagando por este

servicio entre 8 mil a 20 mil pesos colombianos aproximadamente. Cabe resaltar que la red de

distribución no cuenta con más tratamientos primarios secundarios o terciarios, y por tal razón el

agua puede presentar valores no recomendables para consumo humano.



2016


Tanque de almacenamiento circular Entrada al tanque de distribución

Interior tanque de distribución Tanque para distribución a la red

Tabla 3: Red de distribución acueducto veredal quebrada el palo


Por otro lado es de resaltar esfuerzos para conservar y salvaguardar los bosques primarios y

secundarios así como las rondas del rio, con la implementación de varios kilómetros de Cerca

amarilla con la cual la alcaldía y los entes ambientales proponen dar un limite a la explotación

forestal y a la indiscriminada ampliación de los limites prediales, lo cual representa un riesgo

para la subcuenca de la quebrada el Palo. Dicha cerca amarilla debe de respetar una ronda hídrica

aproximada de 25 metros a lado y lado de la quebrada, sin embargo, no en todos los terrenos se

cumple esta norma, como se evidencio en los recorridos por la ronda de la quebrada, esto debido

tal vez al desconocimiento de la función de la cerca amarilla por parte de los propietarios de las

fincas o simplemente a la falta de conciencia ambiental y sentido de pertenencia por los recursos

naturales.



2016


Imagen 6: Cerca amarilla


La biodiversidad y relieve encontrado en la zona concuerda en gran parte con lo descrito en el

plan de desarrollo para Victoria, Caldas (2012-2015), se evidencia una gran área boscosa, zonas

de diferentes altitudes, presencia de corredores montañosos, zonas pequeñas de bosque seco

tropical y zonas de bosque seco pluvial, algunos sectores dan presencia de procesos erosivos, sin

embargo se evidencia cantidad significativa de reptiles, aves, mamíferos, esto en parte a la

cercanía con importantes corredores ecológicos como la cuchilla de bellavista y a la buena

disposición de recursos hídricos de la zona.



2016


Imagen 7: Relieve de la zona y Quebrada el Palo


En la tabla a continuación se encuentran algunas de las especies de pastos, árboles y cultivos que

se identificaron en el recorrido por las rondas de la quebrada y los predios aledaños en sus

nombres comunes:

ARBOLES CULTIVOS PASTOS

Caracolí Café Estrella

Higuerón Cacao Puntero

Chido Caucho

Guadua Plátano

Tortolero Aguacate

Guayabos Arazá

Flor morada Mandarina

Carboneros Naranja

Guayacan Caña

Punta de lanza Frijol

Seiba Maíz

Tabla 4: Especies arbóreas, pastos y cultivos de la zona quebrada el Palo


Por otra parte se identifico diversidad de especies de flora y fauna principalmente aves, esto se

corroboro con el aplicativo mundial Map of Life el cual ofrece un estimativo de las especies



2016


presentes en una localización exacta y estos fueron los resultados:

Imagen 8: Aplicativo web Map of life, especies por localización

Fuente: Sitio web aplicativo Map of Life (2016)

Los resultados descritos en la tabla significan un gran precedente y apoyo a la afirmación de la

importancia ecológica que tiene esta zona en el país.

Cultivos de Café Cultivos de Cítricos Cultivos de Plátano

Guayaba Ganado cebú Mico titi gris (Saguinus

Leucopus)

Tabla 5: Muestra de especies encontradas en la zona




2016


En los recorridos por la quebrada se pudo evidenciar que cerca al nacimiento se construyeron

casas las cuales en su mayoría vierten sus residuos sin conexión al alcantarillado, exactamente

sobre la zona alta en el nacimiento de la quebrada, además se tiene en la zona presencia de

empresas de extracción de mármol, esto sumado a procesos erosivos por zonas de deforestación,

y el posible uso de fertilizantes o pesticidas en los cultivos hacen posible la contaminación

parcial del cuerpo hídrico.

Por tal razón con el fin de verificar la calidad de agua se realizo un muestreo en febrero del año

2016 tiempo de verano y estiaje. Se eligieron dos puntos de muestreo uno a 5 kilómetros del

nacimiento de la quebrada El Palo y el segundo punto a aproximadamente 9 kilómetros, los

resultados fueron los siguientes:

Imagen 9: Recolección de muestras de la quebrada el palo




2016


Los muestreos fueron realizados entre las 1 pm y 3 pm del mismo día, las condiciones climáticas

para ese día fueron adecuadas sin ninguna precipitación, La noche anterior al muestreo tampoco

se registraron lluvias, según los pobladores.

Tabla 6 : Datos del muestreo




2016


Tabla 7: Parámetros medidos en la quebrada el palo febrero 2016




2016


Los resultados de los análisis a las muestras, indican que el agua de la quebrada el palo no

implica gran riesgo a la salud al consumirla, sin embargo Es imperativo realizar pruebas como

metales pesados, DBO, DQO, fluoruros, nitritos, nitratos y pruebas microbiológicas, para tener

mayor certeza en esta problemática, debido a denuncias de la comunidad de enfermedades como

diarreas, sarpullidos y vómitos producto del posible consumo del liquido esto acarreando un

deterioro en la calidad de vida de los habitantes.

Conexiones ilegales Transporte

Descargas ilegales al rio, nuevas casas Mina de mármol

Tabla 8: Situaciones en la zona de estudio y medios de transporte




2016


3.2 PREPARACION DEL PROYECTO Y ELECCIÓN DE ATRIBUTOS O VARIABLES

HEDONICAS

Se establecieron los criterios a evaluar dentro del modelo escogido en este caso la metodología

de precios hedónicos, en el cual primeramente se realizó un levantamiento informativo de este

método a nivel nacional e internacional tomando como referente el funcionamiento de esta

misma y que factores pueden influir dentro del desarrollo de la metodología propuesta, partiendo

de estos criterios observamos que las variables tanto dependientes como independientes es la

base fundamental para alimentar este modelo se llevó a consideración el tipo de variables que

más podían estar acordes al objetivo propuesto por nuestro proyecto basados en estos

antecedentes y fuentes bibliográficas encontradas se fueron descartando diferentes hipótesis que

se tenían frente al modelo econométrico y como se iba a establecer esas variables como lo

demuestra la ecuación (8) que se estableció como un ejemplo del método de precios hedónicos.

Basados en el modelo de precios hedónicos se llevó a consideración que el fundamento dentro

de cada una de las variables posibles se podría corroborar con fuentes de evaluación de

información cuantitativas para que se diera más precisión a la elaboración del modelo y poder

tener así mejor resultados, todo esto tomando el seguimiento de nuestras fuentes bibliográficas y

antecedentes de los mismos.

Para la corroboración de esta información y su importancia en el modelo econométrico fueron

llevados a el contraste con el centro de información IGAC en el cual mostraba la delimitación de

cada uno de los predios y poder así abarcar la información de cada uno de ellos, al método de

precios hedónicos basa su información en fuentes de información secundarias se debe tener

previo conocimiento del método o la función que se va a trabajar de modelo hedónico.

• Área del terreno

• Accesibilidad al agua

• Zona geoeconómica

• Zona geofísica

• Valor comercial del predio

• Infraestructura o número de construcciones

• Presencia y estado de vías de acceso

• Presencia de Cerca amarilla

• Acceso a servicios públicos

• Presencia de contaminación atmosférica



2016


• Presencia de contaminación por ruido

Con esta información se lleva a la búsqueda de antecedentes basado en métodos de precios

hedónicos los cuales nos den una idea de cómo desarrollar nuestro modelo y de que manera

podemos adquirir la información de algunas de las variables a trabajar para llegar a cumplir con

el objetivo principal.

3.3 RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN

Se llevó a cabo la busque da de información en entidades donde nos pudieron proporcionar esta

información se estipulo según nuestra revisión de antecedentes. El Instituto Agustín Codazzi

Bogotá nos proporcionó la delimitación de cada uno de los predios y la información de las

cedulas catastrales analizando cada uno de los principales atributos que puede llegar a tener cada

uno del inmueble escogido después de ello se es corroborada esta información trasladándonos a

la ciudad de Manizales donde en el catastro de esta ciudad son corroborados estos valores y su

compaginación con las variables independientes y dependientes a trabajar para nuestro modelo

econométrico, se estableció contacto con la Alcaldía de Victoria, Caldas para analizar los

factores bióticos y abióticos de la zona de estudio, lo cual es una parte fundamental de nuestro

proyecto. Con la base de datos que posee el DANE y FINDETER se determinaron cuales eran

las posibles variables independientes, las cuales se tienen como base en el proceso de selección

dentro de la validez de nuestro modelo, siendo las mas importantes la distancia en metros a la

quebrada y la conexión directa con el cuerpo hídrico. Esta información además corroborada por

la población endémica de la zona rural de Victoria, Caldas específicamente la vereda de Marzala.

Imagen 10: Muestra de atributos prediales subministrados por el IGAC

Fuente: Aplicativo Geoportal pagina web IGAC (2016)



2016


3.4 ANÁLISIS DE BASE DE DATOS

Después de obtener la información y definir las variables, estas se organizaron y se tabularon

mostrando cuadros característicos y graficas que generen una información general de cada uno

de los atributos de la zona. Para evitar errores estadísticos se debe utilizar un tamaño optimo de

muestra en este caso se uso el 96% de la cantidad total de datos siendo estos 142 y tomando para

a base de datos 137 predios en total, pues se debio obviar 5 predios o inmuebles los cuales

carecían de información completa para el análisis en la base de datos.

Tabla 9: Datos subministrados al programa SPSS para alimentación del modelo econométrico


Para poder representar de forma eficiente los resultados y el análisis de los atributos obtenidos de

los predios, se graficaron de la siguiente forma:

Vocación del terreno:

Gráfica 1: Vocación económica del predio


78%

20%

2%

VOCACIÓN ECONÓMICA DEL PREDIO

AGROPECUARIO

PECUARIO

FORESTAL

NRO PREDIO CEDULA CATASTRAL

AREA

(has)

AREA

CONSTR

. (m2)

ZONA

FISICA

ZONA

GEOEC DESTINO AGROP PECUA FORES # CONST.

AGUA POR

Q, EL PALO

VIA DE

ACCESO

DISTANCIA

A LA

QUEBRAD

A (M)

AVALUO

CATASTRAL

1 SAN MATEO 00-01-00030-156-000 161,0338 224 15 ´04 Agrop 1 0 0 0 1 1 100 768.657.000$



2016


Dentro de las variables escogidas se tuvieron en cuentan diferentes características de cada

terreno ya que no toda la geomorfología y geografía de la ubicación de cada uno de los

inmuebles a trabajar era la misma, se representaron tres tipos de categorías de vocación de los

terrenos que influían en nuestro proyecto, una de estas es el desarrollo agropecuario en el cual se

representa la gran mayoría de la vocación de los terrenos según en el informe de la Corporación

Autónoma Regional de Caldas (2015) el municipio de Victoria es catalogado como uno de los

mas ricos en calidad de suelos en el cual se puede corroborar con la (gráfica1) mostrando el

78% de actividad agropecuaria para esta zona. Encambio la actividad forestal y pecuaria ocupan

el 22% restante.

Tamaño del Predio (Ha):

Gráfica 2: Tamaño del predio (Ha)


El tamaño del predio es una variable que tiene gran importancia dentro de la influencia del valor

del terreno ya que su magnitud se puede ver representada en que un 41% de los inmuebles

presentes en la zona de estudio mantienen un promedio de 5,99 a 2 hectáreas mostrando a ser el

mas representativo, también se pudo demostrar que el 25% de predios en la zona maneja una

gran cantidad de área equivalente entre 18.99 a 6 Ha, el 24 % de 500 a 19 Ha y finalmente el

10% de 1.99 a 0.2 Ha esto nos indica que aproximadamente la mitad de la zona del proyecto la

conforman fincas o predios de gran extención.

24%

25% 41%

10%

TAMAÑO DEL PREDIO (Ha)

500 ha - 19 ha

18.99 ha - 6 ha

5.99 ha - 2 ha

1.99 ha - 0.2 ha



2016


Predios incluidos en el proyecto:

Gráfica 3: Predios incluidos en el proyecto (Ha)


Esta gráfica denota que se tuvieron en cuenta dentro del análisis del proyecto mas del 96% de los

predios presentes dentro del área de influencia de la subcuenca de la quebrada El Palo, asi mismo

asegurando el mayor margen muestreal.

Área construida (m²):

Gráfica 4: Área construida (m²)


96%

4%

PREDIOS INCLUIDOS EN EL PROYECTO

INCLUIDAS

EXCLUIDAS

25%

24% 12%

39%

AREA CONSTRUIDA (m²)

1200 m² - 113 m²

112.99 m² - 50 m²

49.99 m² - 21 m²

sin m² construidos



2016


39% de los predios no cuenta con construcciones o área construida, pero eso no quiere decir que

sea un gran porcentaje dentro de la gráfica puesto que más de la mitad de predios cuentan con

áreas construidas. El 12% de los terrenos cuenta con un área construida entre 49.99 a 21m2, por

otro lado el 24% de los terrenos presentan áreas construidas entre 112.99 a 50m2 , además el

25% de los terrenos cuentan con un área construida entre 12000 a 113m2

esto implica que una

gran parte de los terrenos tiene área construida y por ende este parámetro podría modificar

sustancialmente el valor comercial de los predios.

Número de construcciones:

Gráfica 5 : Numero de construcciones (m²)


El número de construcciones se puede relacionar directamente con el área construida de los

terrenos pues a mayor número de construcciones por predio mayor es el área construida de este.

pueden encontrar que el 54% de los 137 predios poseen entre 1 a 4 construcciones, sin embargo

misma manera el 41% de estas no cuentan con ninguna de ellas. por último el 5% de los predios

registran entre 5 a 7 construcciones.

41%

54%

5%

NÚMERO DE CONSTRUCCIONES

SIN CONSTRUCCIONES

1 A 4

5 A 7



2016


La quebrada biseca o es límite del predio:

Gráfica 6: La quebrada biseca o es límite del predio


Esta gráfica nos explica como la gran mayoría de los terrenos dentro del área de influencia de la

quebrada no limitan directamente con nuestra quebrada. demostrando así que el 82% de los

terrenos no son bisecados o tienene como límite la quebdada El Palo y el restante 18% si tiene

relación directa con la quebrada, esta bisecando el terreno o limitándolo.

Estado de vías de acceso a los predios:

Gráfica 7: Estado de vías de acceso a los predios


18%

82%

LA QUEBRADA BISECA O ES LÍMTE DEL TERRENO

CUMPLE

NO CUMPLE

38%

62%

VÍAS DE ACCESO

VIAS MAL ESTADO

VIAS REGULARES



2016


Las vías de acceso hacen que un terreno se desarrolle o valorice ya que facilitan la entrada a este

así como la salida de los productos agropecuarios que este produce, dentro de esto el 62% de los

predios cuentan con vías de acceso regulares y el 38% no, por lo consiguiente puede ser una

variable interesante al momento del análisis econométrico.

Distancia en metros a del predio a la quebrada:

Gráfica 8: Distancia en metros del predio a la quebrada


La distancia en metros del predio a la quebrada es una variable que se encuentra proporcional en

diferentes distancias, las cuales van entre 3000 metros a 15000 metros con una representación

del 33% esto implicando que aproximadamente 45 predios se encuentran lejanos a la quebrada,

además el 23% de los predios se encuentran de 1499 metros a 1000 metros siendo esto aun un

valor alto frente a la cercanía de un cuerpo de agua y el 25% de la muestra se encuentra entre

499 a 50 metros, esto significando que aproximandamente 35 predios se encuentran colindando

con la quebrada.

33%

23%

19%

25%

DISTANCIA EN METROS DEL PREDIO A LA QUEBRADA

3000 m - 1500 m

1499 m - 1000 m

999 m - 500 m

499 m - 50 m



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Precio del avaluó comercial:

Gráfica 9: Precio de avaluó comercial


El avaluó comercial presentó una proporcionalidad en sus rangos de acuerdo a las diferentes

cualidades del terreno pero esto puede no ser tan preciso, ya que el valor de avaluo comercial fue

obtenido del promedio calculado con los parámetros catastrales del IGAC y el mercado actual de

la zona. El 27% de los predios que pueden llegar a costar entre 3 mil millones de pesos a 130

millones un rango bastante significativo, para el 26% de la muestra se encuentran precios de

33.99 millones a 2.5 millones, por otro lado el 24% va desde 129.999 millones hasta 60 millones

y finalmente el 23% de los predios cuenta con valores entre los 59.999 millones a 34 millones

cabe resaltar que el precio de los terrenos no están directamente relacionados con el valor de una

sola variable.

3.5 SELECCIÓN DE LAS VARIABLES Y ANÁLISIS DEL MODELO

ECONOMÉTRICO

El modelo inicialmente es considerado con las siguientes variables para ser llevado al programa

estadístico spss versión 22.0 en español, el cual nos permite realizar los análisis econométricos

pertinentes para la comprobación de nuestros objetivos del proyecto, el modelo inicialmente es

considerado con las siguientes variables.

Código Especificación de la variable

Predio Nombre del Predio

Areathec Área Total del Predio en Ha

Areaconst Área Construida del Predio en M2

numconst Número de Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.)

27%

24% 23%

26%

PRECIO DEL AVALUO COMERCIAL

3 mil millones -130millones

129.999 millones - 60millones

59.999 millones - 34millones

33.999 millones - 2.5millones



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Vocapred Vocación Económica del Predio (agropecuario, pecuario, forestal)

Sinoagua La quebrada divide, biseca o es limite del terreno

Sinovias Vías de Acceso en el Predio

quebradam Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros.

Avalcatas Avaluó Catastral del Predio

Avalccial Avaluó Comercial del Predio

Prhectar Valor por Hectárea del Predio

Tabla 10: Atributos de los predios estudiados


Consideraciones:

1. Las variables de vocación del predio que eran binarias dentro del modelo, se redujeron a una

sola que se llama Vocación del predio, clasificada, así: 1-Agropecuario, 2-Pecuario y 3-Forestal.

Lo anterior debido a dos consideraciones principales:

A. No existe una correlación lineal entre la variable dependiente y la vocación de los predios, ya

que una de ella es ordinal y la siguiente es categorica.

B. Se justifica utilizar variables binarias, si es estrictamente necesario y en caso de ser variables

cualitativas dependientes, en cuyo caso se utiliza otra clase de modelos; por ejemplo, logit.

2. Cuando se hace el análisis de correlación entre variables, encontramos que:

A. Las variables Área Total del Predio en Ha, Área Construida del Predio en M2, Número de

Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.), Vertientes de Agua en el Predio y Avaluó

Catastral del Predio tienen una correlación significativa al 0,01 (bilateral) con la variable

dependiente. (Ver tabla11)

Ahora bien la variable Avaluó Catastral se excluyó del modelo porque si se considera el R2 es

igual a 1. Según la teoría de econometría se tiene que un R2 mayor que 0,85 es sospechoso,

aunque de todas formas siempre se busca que este valor sea alto para demostrar una mayor

explicación de la variable dependiente por parte de las independientes. Lo que pasa es que si su

valor es 1, entonces la explicación de la variable dependiente es perfecta por parte de las

variables independientes.

B. Las variables Vías de Acceso en el Predio y Distancia de Fuentes de Agua al Predio en

Metros. Tienen una correlación significativa al 0,05 (bilateral) con la variable dependiente. Por

eso cuando corremos el modelo Sig. o P-Valor es mayor que 0,05 para ambas.



2016


Tabla 11: Correlaciones de las variables escogidas


3. La variable Precio por Hectárea no se tiene en cuenta porque no existe una correlación

significativa con la variable dependiente y además se deriva de la división entre la variable

dependiente y el número total de Hectáreas del predio.

En resumen el modelo para demostrar el objetivo principal, queda de la siguiente manera:

Variable dependiente:

1. Avaluó comercial del predio (avalccial)

Variables independientes:

1. Área Total del Predio en Ha (areathec)

2. Área Construida del Predio en M2 (areaconst)

3. Número de Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.) (numconst)

4. Vertientes de Agua en el Predio (sinoagua)

5. Vías de Acceso en el Predio (sinovias)

6. Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros. (quebradam)

Área Total del

Predio en Ha

Área Construida

del Predio en M2

No. de Construcc.

en el Predio (Casas,

Corrales, Etc.)

Vertientes de Agua

en el Predio

Vías de Acceso en

el Predio

Distancia de

Fuentes de Agua

al Predio en Mts.

Avaluó Comercial

del Predio

Correlación de

Pearson1 ,400

**,317

**,448

**,181

*-,262

**,971

**

Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 0,034 0,002 0,000N 137 137 137 137 137 137 137Correlación de

Pearson ,400** 1 ,849

** 0,102 ,224** -0,009 ,507

**


Pearson ,317**

,849** 1 0,071 ,240

** 0,003 ,380**


Pearson ,448** 0,102 0,071 1 0,163 -,644

**,369

**


Pearson ,181*

,224**

,240** 0,163 1 -,240

**,203

*


Pearson -,262** -0,009 0,003 -,644

**-,240

** 1 -,215*


Pearson ,971**

,507**

,380**

,369**

,203*

-,215* 1

Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,017 0,012N 137 137 137 137 137 137 137

Vías de Acceso en

el Predio

Distancia de

Fuentes de Agua

al Predio en Mts.

Avaluó Comercial

del Predio

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).

*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral).

Vertientes de Agua

en el Predio

Correlaciones

Área Total del

Predio en Ha

Área Construida

del Predio en M2

No. de Construcc.

en el Predio

(Casas, Corrales,

Etc.)



2016


ECUACIÓN DEL MODELO

Pronostico del Avaluó comercial del predio (avalccial) = β0 + β1×Área Total del Predio en Ha

(areathec) + β2×Área Construida del Predio en M2 (areaconst) + β3×Número de Construcciones

en el Predio (Casas, Corrales, Etc.) (numconst) + β4×Vertientes de Agua en el Predio (sinoagua)

+ β5×Vías de Acceso en el Predio (sinovias) + β6×Distancia de Fuentes de Agua al Predio en

Metros. (quebradam) + U (12)

U = Representa las variables que no hemos tomado en cuenta.

Es pertinente mencionar que la existencia de U, permite mencionar y distinguir dos conceptos en

econometría:

Los errores: Son cantidades desconocidas y aleatorias. Miden el efecto de las variables que no

hemos tomado en cuenta. (Escuela Superior De Informática [ESI])

Los residuos: Son valores conocidos. Miden las diferencias entre los valores observados y los

valores estimados de la variable dependiente. (ESI)

Estimación de la regresión

Coeficientesa

Modelo Coeficientes no estandarizados

Coeficientes

estandarizados t Sig.

B Error estándar Beta

1

(Constante) 5754803,255 21104626,120 ,273 ,786

Área Total del Predio en Ha 7729844,162 157965,389 ,945 48,934 ,000

Área Construida del Predio en M2 664400,576 91282,047 ,226 7,279 ,000

Número de Construcciones en el Predio

(Casas, Corrales, Etc.) -31678480,370 8697826,188 -,110 -3,642 ,000

Vertientes de Agua en el Predio -90679202,970 25072360,550 -,081 -3,617 ,000

Vías de Acceso en el Predio 15677565,810 14797470,350 ,018 1,059 ,291

Distancia de Fuentes de Agua al Predio

en Metros. -7773,781 12801,678 -,013 -,607 ,545

a. Variable dependiente: Avaluó Comercial del Predio

Tabla 12: Estimación de la regresión


La ecuación del modelo de regresión lineal múltiple es:

Pronostico del Avaluó comercial del predio (avalccial) = 5.754.803,25 + 7.729.844,16×areathec +

664.400,58×areaconst - 31.678.480,37×numconst - 90.679.202,97×sinoagua + 15.677.565,81×sinovias –

7.773,78×quebradam. (13)

Es de anotar que se utilizó el método introducir, porque inicialmente se quiere considerar

simultáneamente todas la variables especificadas. Si bien este no es el procedimiento más

aconsejable, es la manera de asegurar que se demuestre el objetivo principal, tomando el riesgo



2016


que la variable objetivo no aporte mucho a la explicación del modelo desde el punto de vista de

la validación y depuración del mismo. La anterior consideración desde el punto de vista teórico,

se fundamenta en que existen otros procedimientos para seleccionar variables, tales como:

Pasos sucesivos (stepwise), procedimiento más frecuentemente usado, que consiste en ir

elaborando sucesivas ecuaciones de regresión en las que se va añadiendo cada vez una variable

independiente más. (Aguayo, 2007)

Hacia delante (forward), es equivalente al anterior excepto en el sentido que no existe ninguna

revaluación, y se van incluyendo, por tanto en el modelo las variables según su importancia.

Frecuentemente este método coincide con el anterior cuando no hay que extraer ninguna de las

variables introducidas. (Aguayo, 2007)

Hacia atrás (backward), es justamente el contrario del anterior. Se comienza incluyendo todas

las variables en el modelo de regresión y se van eliminando las variables independientes

progresivamente de menor a mayor contribución específica hasta que ésta sea lo suficientemente

significativa como para no poder ser eliminada. (Aguayo, 2007)

Eliminar (remove), permite cuando se ensayan diferentes modelos de regresión (con la

especificación de bloques) eliminar en cada uno de estos ensayos las variables que nos interese.

Es una forma manual, de ir probando distintos modelos. (Aguayo, 2007)

Interpretación de los coeficientes:

Intercepto o constante (β0): si todas las variables independientes fueran cero, el valor comercial

tendría un valor pomedio de $5.754.803,25.

Área Total del Predio en Ha (β1 – areathec): Por cada hectárea que aumente el predio, el valor

comercial aumenta en promedio $7.729.844,16. Si las demás variables permanecen constantes.

Concepto económico de “Ceteris paribus”

Área Construida del Predio en M2 (β2 – areaconst): Por cada metro cuadrado que aumente el

área construida en el predio, el valor comercial aumenta en promedio $664.400,58. Si las demás

variables permanecen constantes. Concepto económico de “Ceteris paribus”

No. de Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.) (β3 – numconst): Por cada número

(unidad) de construcciones que disminuye, el valor comercial disminuye en promedio

$31.678.480,37. Si las demás variables permanecen constantes. Concepto económico de “Ceteris

paribus” este error sustentado en las recomendaciones.

Vertientes de Agua en el Predio (β4 – sinoagua): Por el hecho de contar con una fuente hídrica

directamente en el terreno aumenta su valor comercial en promedio $90.679.202,97. Si las demás

variables permanecen constantes. Concepto económico de “Ceteris paribus”



2016


Vías de Acceso en el Predio (β5 – sinovias): Por el hecho de tener vías de acceso aceptables el

valor comercial del predio aumenta en promedio $15.677.565,81. Si las demás variables

permanecen constantes. Concepto económico de “Ceteris paribus”

Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros. (β6 – quebradam): Por cada metro de

distancia que se aumente entre el predio y una fuente de agua, el valor comercial disminuye en

promedio $7.773,78. Si las demás variables permanecen constantes. Concepto económico de

“Ceteris paribus”

Coeficientes de regresión estandarizados

Los coeficientes están basados en las puntuaciones típicas y, por tanto, se pueden comparar

directamente entre sí. Indican la cantidad de cambio que se producirá en la variable dependiente

por cada cambio de una unidad en la correspondiente variable independiente (manteniendo

constantes el resto de variables independientes). Estos coeficientes sirven para dar una pista muy

útil sobre la importancia relativa de cada variable independiente en la ecuación de regresión. En

general, una variable tiene tanto más peso (importancia) en el modelo, cuanto menor (en valor

absoluto) es su coeficiente de regresión estandarizado. Observando los coeficientes Beta de la

tabla No. 2, vemos que las variables en orden acendente de importancia son: Área Total del

Predio en Ha; 0,945, Área Construida del Predio en M2; 0,226, Vías de Acceso en el Predio;

0,018, Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros.; -0,013, Vertientes de Agua en el

Predio; -0,081 y Número de Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.); -0,110

Variables independientes con la dependiente según el signo de los coeficientes.

Impacto positivo o negativo de las variables independientes

contra la variable dependiente POSITIVA NEGATIVA

Área Total del Predio en Ha +

Área Construida del Predio en M2 +

Número de Construcciones en el Predio (Casas, Corrales, Etc.) -

Vertientes de Agua en el Predio -

Vías de Acceso en el Predio +

Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros. -

Tabla 13: Impacto positivo o negativo de las variables independientes contra la variable dependiente




2016


Bondad del ajuste del modelo

Resumen del modelob

Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado Error estándar de la estimación Durbin-Watson

1 ,984a ,968 ,966 78880811,63000 1,972

a. Predictores: (Constante), Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros., Número de Construcciones en el Predio

(Casas, Corrales, Etc.), Vías de Acceso en el Predio, Área Total del Predio en Ha, Vertientes de Agua en el Predio, Área

Construida del Predio en M2

b. Variable dependiente: Avaluó Comercial del Predio

Tabla 14: Bondad de ajuste del modelo


El que se usa en regresión lineal múltiple es el R2 ajustado, que en este caso: 0,966. Ver tabla

No. 14

Este coeficiente nos indica que las variables usadas en el modelo explican en un 96,6% la

variabilidad total del valor comercial de los predios.

ANOVAa

Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig.

1 Regresión 24096272090000000000,000 6 4016045348000000000,000 645,440 ,000b

Residuo 808883717700000000,000 130 6222182444000000,000

Total 24905155800000000000,000 136


b. Predictores: (Constante), Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros., Número de Construcciones en el Predio



Tabla 15: Análisis de varianza ANOVA


El estadístico F (Ver tabla No. 15) contrasta la hipótesis nula de que el valor de R es cero y

permite decidir si existe relación lineal significativa entre la variable dependiente y el conjunto

de variables independientes tomadas juntas. El valor del nivel crítico Sig. = 0,000 indica que sí

existe una relación lineal significativa. Por tanto, se admite que hay algún tipo de asociación

entre la variable dependiente y las independientes tomadas juntas. Se puede concluir, que la

ecuación de regresión ofrece un buen ajuste a la nube de puntos.

Gráfica 10: Gráfico de dispersión avaluó comercial del predio




2016


Pruebas de significación

Las pruebas t y sus niveles críticos (últimas dos columnas de la tabla No. 2) sirven para

contrastar la hipótesis nula de que un coeficiente de regresión vale cero en la muestra. Niveles

críticos (Sig.) muy pequeños (menores que 0,05) indican que se debe rechazar esa hipótesis nula.

Un coeficiente de cero indica ausencia de relación lineal, de modo que los coeficientes

significativamente distintos de cero nos informan sobre qué variables son relevantes en la

ecuación de regresión. Observando el nivel crítico asociado a cada prueba t (tabla No. 2), vemos

que algunas variables utilizadas poseen coeficientes significativamente distintos de cero y el Sig.

= 0,000; todas ellas, por tanto, contribuyen de forma significativa a explicar lo que ocurre con la

variable dependiente. Sin embargo, notamos que las variables Vías de acceso al predio y

Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros en referencia a la prueba t tienen valores muy

cercanos a cero y el Sig. Es 0,291 y 0,545 respectivamente, lo cual indica que esas dos variables

no son muy significativas dentro de la estimación econometrica.

Supuestos del modelo de regresión lineal

Los supuestos de un modelo estadístico se refieren a una serie de condiciones que deben darse

para garantizar la validez del modelo. Al efectuar aplicaciones prácticas del modelo de regresión,

nos veremos en la necesidad de examinar muchos de estos supuestos.

1. Linealidad.

2. Independencia.

3. Homocedasticidad.

4. Normalidad.

5. No-colinealidad.

Cumplimiento de los supuestos básicos del modelo de regresión

Linealidad. Esta se detecta bien a través de los diagramas de dispersión de cada uno de los

predictores con la variable dependiente, eliminando el efecto del resto de predictores. Estos

diagramas no están basados en las puntuaciones originales de las variables escogidas, sino en los

residuos de la regresión que se efectúa con el resto de predictores. A continuación se presentan

todos los gráficos:



2016


Gráfica 11: Supuestos de linealidad


Al revisar estos gráficos se nota que existe la relación entre la variable dependiente y las

independientes es lineal.

Independencia. Para contrastar este supuesto se calcula el estadístico de Durbin-Watson. Oscila

entre 0 y 4 y toma el valor 2 cuando los residuos son independientes.

Valores menores que 2 indican auto-correlación positiva y los mayores que 2 auto-correlación

negativa. No obstante, se asume independencia con valores entre 1,5 y 2,5. En este modelo,

observando la tabla No. 3, tiene un valor de 1,972, que está entre 1,5 y 2,5.



2016


Resumen del modelob

Modelo R R2 R

2 ajustado

Error estándar

de la estimación

Estadísticos de cambio

Durbin-

Watson

Cambio

en R2

Cambio

en F gl1 gl2

Sig. Cambio

en F

1 ,984a

,968 ,966 78880811,63 ,968 645,440 6 130 ,000 1,972

a. Predictores: (Constante), Distancia de Fuentes de Agua al Predio en Metros., Número de Construcciones en el Predio



b. Variable dependiente: Avaluó Comercial del Predio

Tabla 16: Supuesto de independencia Durbin-Watson


Por lo tanto se asume que no existe autocorrelacion.

Homocedasticidad. Para cada valor de la variable independiente (o combinación de valores de

las variables independientes), la varianza de los residuos es constante. La mejor forma de

determinar la homocedasticidad de los residuos es acudir al gráfico de dispersión entre los

residuos estandarizados y el valor pronosticado estandarizado, tal como se muestra en siguiente

cuadro:

Gráfica 12: Prueba de homocedasticidad




2016


Como no podemos determinar claramente, entonces aplicamos el estadístico de LEVENE y nos

arroja un Sig. Menor que 0,05 por lo tanto no se cumple este supuesto y las varianzas no son

iguales

Prueba de homogeneidad de varianzas Avaluó Comercial del Predio

Estadístico de Levene gl1 gl2 Sig.

41,537 1 135 ,000

Tabla 17 : Prueba de homogeneidad de varianzas


Normalidad. En el mismo cuadro de Gráficos de residuos tipificados, se puede obtener dos

gráficos que permiten evaluar la normalidad de los residuos, los cuales se presentan a

continuación.

El primero es un Histograma de los residuos, con la curva normal superpuesta. Se observa que la

distribución es aproximadamente normal. El segundo es un gráfico de probabilidad normal, que

compara la probabilidad acumulada observada, frente a la probabilidad acumulada esperada en

caso de que la distribución fuera normal. También se ve en este gráfico que la distribución

acumulada observada coincide con la distribución acumulada esperada.

Gráfica 13: Histograma de residuos y grafico de distribución acumulada




2016


Para efecto de comprobar la normalidad se efectuó la prueba Kolmogorov-Smirnov, que se

utiliza para muestras con más de 30 datos. Para ello se determinó las hipótesis a confrontar y se

evaluó a partir de las condiciones de aprobación y rechazo.

H0: Los datos analizados siguen una distribución M.

H1: Los datos analizados no siguen una distribución M.

Por tanto, el criterio para la toma de la decisión entre las dos hipótesis será de la forma:

Si D≤Dα ⇒ Aceptar H0

Si D>Dα ⇒ Rechazar H0

Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra

Avaluó Comercial del Predio

N 137

Parámetros normalesa,b Media 183848471,7000

Desviación estándar 427932407,80000

Máximas diferencias extremas Absoluta ,339

Positivo ,339

Negativo -,336

Estadístico de prueba ,339

Sig. asintótica (bilateral) ,000c

a. La distribución de prueba es normal.

b. Se calcula a partir de datos.

c. Corrección de significación de Lilliefors.

Tabla 18 : Prueba de kolmogorov-smirnov


En este caso, el Sig. (,000) es menor que P-valor (0.05) por lo tanto se rechaza la hipótesis nula y

se acepta que no existe normalidad en los datos.

Colinealidad. Cuando una de las variables independientes se relaciona de forma perfectamente

lineal con una o más del resto de las variables independientes de la ecuación. O cuando entre las

variables independientes de una ecuación existen correlaciones altas.

Eso es un problema porque en el caso que la colinealidad sea perfecta, no es posible estimar los

coeficientes de la ecuación de regresión; y en el caso que sea parcial, aumenta el tamaño de los

residuos tipificados y esto produce coeficientes de regresión muy inestables (pequeños cambios

en los datos, como quitar o añadir un caso, produce cambios muy grandes en los coeficientes de

regresión). Por lo tanto en el modelo se debe verificar la existencia o no de multicolinealidad.

Dentro de la investigación se utilizan dos criterios:

1. Factores de inflación de la varianza (FIV): Como regla general nos deberán preocupar

valores de FIV mayores de 10.



2016


Coeficientesa

Modelo Coef. no estand.

Coef.

Estand. T Sig.

Estadísticas de

colinealidad

B Error estándar Beta Tolerancia VIF

1

(Constante) 5754803,255 21104626,120 ,273 ,786 Área Total del Predio en

Ha 7729844,162 157965,389 ,945 48,934 ,000 ,670 1,493

Área Construida del

Predio en M2 664400,576 91282,047 ,226 7,279 ,000 ,259 3,866

Número de

Construcciones en el

Predio (Casas, Corrales,

Etc.)

-31678480,370 8697826,188 -,110 -3,642 ,000 ,275 3,636

Vertientes de Agua en el

Predio -90679202,970 25072360,550 -,081 -3,617 ,000 ,500 2,000

Vías de Acceso en el

Predio 15677565,810 14797470,350 ,018 1,059 ,291 ,881 1,135

Distancia de Fuentes de

Agua al Predio en

Metros.

-7773,781 12801,678 -,013 -,607 ,545 ,558 1,793


Tabla 19 : Prueba de colinealidad


Se observa en el cuadro que los valores de (VIF), son significativamente menores que 10, o sea

no existe colinealidad.

2. Índice de condición: Si no hay multicolinealidad, estos índices no deben superar el valor 15.

Índices mayores que 15 indican posible existencia de multicolinealidad.

Si los índices superan en valor 30, hay un problema severo de multicolinealidad.

Diagnósticos de colinealidada

Mo

del

o

Dim

ensi

ón

Au

to v

alo

r

Índ

ice

de

con

dic

ión

Proporciones de varianza

(Co

nst

ante

)

Áre

a T

ota

l d

el

Pre

dio

en

Ha

Áre

a C

on

stru

ida

del

Pre

dio

en

M2

No

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Co

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rucc

ion

es e

n

el P

red

io (

Cas

as,

Co

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es,

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.)

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tes

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Ag

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l P

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Vía

s d

e A

cces

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n

el P

red

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Dis

tan

cia

de

Fu

ente

s d

e A

gu

a

al P

red

io e

n

Met

ros.

1

1 4,023 1,000 ,00 ,01 ,01 ,01 ,01 ,01 ,01

2 1,220 1,816 ,01 ,12 ,00 ,00 ,12 ,00 ,04

3 ,843 2,184 ,02 ,00 ,08 ,05 ,10 ,03 ,01

4 ,446 3,003 ,00 ,76 ,01 ,02 ,12 ,05 ,04

5 ,307 3,620 ,01 ,06 ,00 ,01 ,23 ,68 ,06

6 ,099 6,389 ,00 ,04 ,88 ,90 ,01 ,02 ,02

7 ,062 8,061 ,96 ,00 ,02 ,02 ,40 ,20 ,82


Tabla 20: Diagnóstico de colinealidad




2016


Ninguno de los índices de condición es mayor de 15, por lo tanto no existe multicolinealidad.

En conclusión el modelo cumple el supuesto de no-colinealidad o multicolinealidad.

En resumen el modelo econométrico aplicado cumple parcialmente con los supuestos del modelo

de regresión lineal múltiple.

Supuesto Si cumple No cumple

1. Linealidad. X

2. Independencia. X

3. Homocedasticidad. X

4. Normalidad. X

5. No-colinealidad X

Tabla 21: Pruebas diagnostico


Ese hecho sugiere que se haga un ajuste del modelo para rechazar las variables que no aportan

significativamente al mejoramiento del pronóstico del valor del predio. Lo cual no se hace

porque no es objetivo del presente trabajo.

Comprobación de la interpretación de los parámetros del modelo

Tabla 22: Diagnostico de colinealidad


(Constante)

Área Total

del Predio en

Ha

Área

Construida del

Predio en M2

No. de

Construcciones

en el Predio

(Casas,

Corrales, Etc.)

Vertientes de

Agua en el Predio

Vías de Acceso

en el Predio

Distancia

de Fuentes

de Agua al

Predio en

Mts.

Vr. Pronosticado

del avaluó

Comercial

Variación por

cada +/- de

cada variable

5.754.803,25 7.729.844,16 664.400,58 -31.678.480,37 -90.679.202,97 15.677.565,81 -7.773,78

161,0338 224 0 1 1 88 1.323.660.981,13

Área Total del

Predio en Ha162,0338 224 0 1 1 88 1.331.390.825,29 7.729.844,16

Área Construida

del Predio en M2161,0338 225 0 1 1 88 1.324.325.381,70 664.400,58

Número de

Construcciones

en el Predio

(Casas, Corrales,

Etc.)

161,0338 224 1 1 1 88 1.291.982.500,76 -31.678.480,37

Vertientes de

Agua en el

Predio

161,0338 224 0 2 1 88 1.232.981.778,16 -90.679.202,97

Vías de Acceso

en el Predio161,0338 224 0 1 2 88 1.339.338.546,94 15.677.565,81

Distancia de

Fuentes de Agua

al Predio en Mts.

161,0338 224 0 1 1 89 1.323.653.207,35 -7.773,78



2016


Supuestos del modelo de regresión lineal

Los supuestos de un modelo estadístico se refieren a una serie de condiciones que deben darse

para garantizar la validez del modelo. Al efectuar aplicaciones prácticas del modelo de regresión,

nos veremos en la necesidad de examinar muchos de estos supuestos.

1. Linealidad: La ecuación de regresión adopta una forma particular. En concreto, la variable

dependiente es la suma de un conjunto de elementos: el origen de la recta, una combinación

lineal de variables independientes o predictoras y los residuos. El incumplimiento del supuesto

de linealidad suele denominarse error de especificación. Algunos ejemplos son: omisión de

variables independientes importantes, inclusión de variables independientes irrelevantes, no

linealidad (la relación entre las variables independientes y la dependiente no es lineal),

parámetros cambiantes (los parámetros no permanecen constantes durante el tiempo que dura la

recogida de datos), no aditividad (el efecto de alguna variable independiente es sensible a los

niveles de alguna otra variable independiente),(ESI).

2. Independencia: Los residuos son independientes entre sí, es decir, los residuos constituyen

una variable aleatoria (recordemos que los residuos son las diferencias entre los valores

observados y los pronosticados). Es frecuente encontrarse con residuos auto correlacionados

cuando se trabaja con series temporales. (ESI)

3. Homocedasticidad: Para cada valor de la variable independiente (o combinación de valores

de las variables independientes), la varianza de los residuos es constante. (ESI).

4. Normalidad: Para cada valor de la variable independiente (o combinación de valores de las

variables independientes), los residuos se distribuyen normalmente con media cero. (ESI)

5. No-colinealidad: No existe relación lineal exacta entre ninguna de las variables

independientes. El incumplimiento de este supuesto da origen a colinealidad o multicolinealidad.

(ESI)



2016


4. CONCLUSIONES

1. En el área rural de Victoria, Caldas exactamente vereda Marzala se deprecia

aproximadamente $7.770.90 mil pesos al precio total del terreno por cada metro de

lejanía a un cuerpo hídrico.

2. Con la estimación econométrica se evidenció que un terreno que no es bisecado o no es

limite de la quebrada El Palo puede depreciar su valor comercial aproximadamente en

$90.679.202,97 por el solo hecho de no contar con este atributo.

3. Aunque todos aceptamos que nuestro bienestar cotidiano se fundamenta en recursos

provenientes de la naturaleza, el sistema económico aun no reconoce totalmente la

importancia de la conservación de éstos en función de la economía de compra y venta de

bienes que se encuentran en áreas de alto nivel ecosistemico.

4. La estimación econométrica realizada puede servir como fundamento para el

mejoramiento en las políticas u manejos locales de conservación de los recursos naturales

(reforestación, cuidado a las rondas hídricas, manejo y control de la erosión a nivel de

planes en alcaldia).

5. La quebrada El Palo presta unos servicios ambientales importantes como lo son: la

irrigación de cultivos, el consumo hídrico humano y animal, parte fundamental del

habitad de especies animales y vegetales, así como, la existencia de biodiversidad de la

zona, recreación, paisajismo o hedonismo, así como, valor de legado para futuras

generaciones, servicios de los cuales se beneficia el comprador de un terreno o predio en

esta zona.

6. La valoración ambiental es una de las principales herramientas de la economía ambiental,

la cual se ha venido abriendo paso en nuestro país; esto se puede apreciar en las normas y

metodologías que el (MADS, 2010) ha expedido, un ejemplo de esto es el decreto 2820

de 2010 uno de los mas influyentes para que se tuviera en consideración la afectación al

bienestar social a causa del desarrolló proyectos que puedan modificar las características

ambiental.

7. Esta investigación sirve como apoyo o respaldo empirico a la importancia que tienen los

atributos ambientales o de entorno en la influencia del valor económico de un terreno, y

puede ser utilizado como apoyo a nuevas negociaciones de compra y venta de predios en

la zona de la vereda Marzala o similares.



2016


5. RECOMENDACIONES

1. Para mejorar los resultados de la proyección econométrica, seria recomendable usar una

base de datos mas amplia y replicada en diferentes sectores de caldas asi como procurar

datos de precios mas homogéneos, pues esta dispersión de datos puede crear un sesgo en

la estimacion e incluso crear errores en las comprobaciones.

2. Para próximas investigaciones relacionadas, es recomendable poder contar con una base

de datos de precios comerciales, muy ajustados a el valor actual del mercado, ya que

estos al ser calculados con el valor de las zonas físicas y zonas geoeconómicas, pueden

presentar un valor mas bajo que el real y aumentar el error o sesgo de la estimacion.

3. Para nuevos estudios seria recomendable trabajar con el valor catastral del terreno, puesto

que este valor descarta el aumento de precio del terreno por la existencia de cultivos,

maquinaria fija y construcciones, las cuales pueden modificar bastante el valor final del

predio.

4. Se debe realizar un estudio exhaustivo para la adecuada elección de las variables a incluir

en el proyecto de tal manera de no excluir alguna característica significativa del terreno,

que pueda crear un sesgo entre el valor económico calculado y el real.



2016


6. GLOSARIO

Map of life: programa encargado de la identificación de especies animales y botánicas ya

sea por su morfología o taxonomía en cualquier zona del mundo.

Coeficiente de correlación de PEARSON: es un índice que mide el grado de

covariación entre distintas variables relacionadas linealmente. Adviértase que decimos

"variables relacionadas linealmente". Esto significa que puede haber variables

fuertemente relacionadas, pero no de forma lineal.

Test de KOLMOGOROV-SMIRNOV: test estadísticos que nos evalúan la normalidad

cuya hipótesis nula, H0, es equivalente a: Si Sig. (p-valor) > 0.05 aceptamos H0

(hipótesis nula) > distribución normal. Si Sig. (p-valor) < 0.05 rechazamos H0 (hipótesis

nula) > distribución no normal.

El procedimiento Prueba T: supone que las varianzas poblacionales son iguales y otra

versión que no asume esto último. Para decidir si se puede suponer o no la igualdad de

varianza en las dos poblaciones.

Colinealidad: Cuando una de las variables independientes se relaciona de forma

perfectamente lineal con una o más del resto de las variables independientes de la

ecuación. O cuando entre las variables independientes de una ecuación existen

correlaciones altas.

CETERIS PARIBUS: designa el hecho de considerar constantes todas las variables que

influyen en una función excepto una cuyo efecto se desea aislar para demostrar su

independencia.

Linealidad.: Un estudio de linealidad y sesgo del sistema de medición determina si su

sistema de medición está realizando las mediciones con precisión.

MADS: Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de Colombia.

MPH: Metodología de precios hedónicos.

IGAC: Instituto geográfico Agustín Codazzi.

Instituto Humboldt: institución que promueve, coordina y realiza investigaciones que

contribuya al conocimiento, la conservación y el uso sostenible de la biodiversidad como

un factor de desarrollo y bienestar de la población colombiana.



2016


7. BIBLIOGRAFÍA.

Libros y Documentos

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Madrid. España.

ALCALDIA MUNICIPAL DE VICTORIA CALDAS. Plan de desarrollo municipal 2008-

2011.

BOTERO, D. (2014). "Modelo de precios hedónicos para ver el impacto de la cercanía de

los cerros de Suba en el precio de las viviendas en Suba “Universidad de la Sabana.

CORPORACIÓN AUTÓNOMA REGIONAL DE CALDAS. Diagnóstico ambiental de

caldas plan de acción 2013 – 2015

FERNÁNDEZ, M .(2006) “Valoración económica de la calidad del agua de la cuenca alta

del rio campoalegre”.Instituto Alexander Von Humboldt.

FITCH, J; GARCIA, P (2007)."Externalidades ambientales en la formación espacial de

valores inmobiliarios: el caso de la región metropolitana de Barcelona"

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viviendas en Concepción-Talcahuano, Chile". Cuadernos de economía universidad de Chile.

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MENDIETA, J. (2007). "Especificación y estimación de un modelo de precio hedónico

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2016


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SULLIVAN, G.; WICKS, M. y LUXHO, J. (2004) Ingeniería económica de DeGarmo

Duodécima edición PEARSON EDUCACIÓN, México.

SINDEN J., WORREL A. (1979). Unpriced values: Decisions without market prices. New

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ZURITA ,L.(2005). “La calidad de la vivienda a partir de enfoques hedónicos individuales y

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2016


|Cibergrafía

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https://www.uclm.es/profesorado/raulmmartin/Estadistica/PracticasSPSS/REGRESION_LIN

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http://www.fabis.org/html/archivos/docuweb/Regres_log_1r.pdf

Normatividad

Ley N°99 de 1993(22 de diciembre) Creación del Ministerio de Medio Ambiente y se

reglamentan las políticas Ambientales. Congreso de la Republica.

Decreto N°2041 de 2014(15 de octubre) Reglamentación de licencias Ambientales,

Ministerio de Medio Ambiente. Presidente de la Republica.

Resolución N°1503 de 2010 (04 de agosto) Metodología Para la presentación de estudios

Ambientales. Ministerio De Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial



2016


ANEXOS



2016


CRONOGRAMA

El cronograma con sus 17 actividades se cumplió satisfactoriamente.



2016


INDICADORES DE CUMPLIMIENTO

Los indicadores dan una medida del progreso o cumplimiento de los objetivos trazados al inicio del proyecto.

1-(IVCR) Indicador de visitas de campo realizadas:

*100 =100 % de cumplimiento

2-(ICPP) Indicador de cobertura de predios en el proyecto:

*100 =96.5 % de cumplimiento

3- (IPA) Indicador de parámetros ambientales:

*100

*100 =87.5 % de cumplimiento

4-(ICPTQI) Indicador de cubrimiento parcial o total de la quebrada investigada:

*100

*100 =100 % de cumplimento



2016


PRESUPUESTO DEL PROYECTO



2016


MAPA QUEBRADA EL PALO



2016


LISTADO DE PREDIOS INCLUIDOS EN EL PROYECTO



2016


influencia del recurso hídrico en la determinación de los

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