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FEDERACIÓN DE COLEGIOS DE VALUADORES, A.C. XLIX CONGRESO NACIONAL DE VALUACIÓN CIUDAD DE BOCA DEL RÍO, VERACRUZ, MÉXICO 31 DE OCTUBRE, 01 Y 02 DE NOVIEMBRE DE 2013 REFLEXIONES SOBRE LA LINEALIDAD DE LOS MODELOS EXPLICATIVOS DE LA CONFORMACIÓN DE PRECIOS INMOBILIARIOS Jacobs H., Ysamar [email protected] Arquitecto (UJMV Caracas). Especialista en Avalúo de Bienes Muebles e Inmuebles (UNEXPO 2013). Se desempeña como Arquitecto en la Unidad Regional de Planta Física del Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” de la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” Caracas, Venezuela. Con 18 años de experiencia profesional está iniciando su camino como investigadora en el área valuatoria. Centeno S., Raquel [email protected] Ing. Civil (IUPFAN Caracas). Especialista en Avalúo de Bienes (UNIMET Caracas). MSc en Gerencia de Proyectos (UCAB Caracas). Profesora Agregada a Dedicación Exclusiva del Departamento de Ingeniería Industrial en la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” Caracas, Venezuela, donde actualmente ejerce como Directora de Investigación y Postgrado. En la Universidad ha ocupado los cargos de Jefe del Área de Investigación Operativa, Coordinadora General Académica y Coordinadora General de Desarrollo Docente. En el ámbito profesional tiene amplia experiencia como avaluadora y es la miembro N° 628 de la Sociedad de Ingenieros Tasadores y Avaluadores de Venezuela (SOITAVE) donde ejerció la Presidencia de la Comisión de Educación. Investigadora Acreditada en el Nivel “A” del Programa de Estímulo a la Investigación e Innovación del Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e Innovación desde el 2010. Coordina la línea de investigación “Análisis y Mejora de Sistemas Organizacionales Complejos” donde ha sido tutora de trabajos de postgrado a nivel de especialización y maestría. Serafin P., Manuel [email protected] Ing. Químico (USB Caracas). MSc en Ing. Industrial (UNEXPO Caracas). Profesor Agregado a Dedicación Exclusiva del Departamento de Ciencias Básicas en la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” Caracas, Venezuela, donde ha ejercido como Coordinador General Académico y actualmente es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería Industrial. Investigador Acreditado en el Nivel “A” del Programa de Estímulo a la Investigación e Innovación del Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e Innovación desde el 2010. Realiza investigación en las áreas de: Enseñanza de la Ingeniería; Modelaje, Análisis y Mejoramiento de Sistemas Complejos y Toma de Decisiones Multicriterio en Entornos de Incertidumbre. Es árbitro en Revistas y Congresos Nacionales e Internacionales en sus áreas de experticia.

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31 DE OCTUBRE, 01 Y 02 DE NOVIEMBRE DE 2013

REFLEXIONES SOBRE LA LINEALIDAD DE LOS

MODELOS EXPLICATIVOS DE LA

CONFORMACIÓN DE PRECIOS INMOBILIARIOS Jacobs H., Ysamar [email protected]

Arquitecto (UJMV – Caracas). Especialista en Avalúo de Bienes Muebles e Inmuebles (UNEXPO – 2013). Se desempeña como Arquitecto en la Unidad Regional de Planta Física del Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” de la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” – Caracas, Venezuela. Con 18 años de experiencia profesional está iniciando su camino como investigadora en el área valuatoria.

Centeno S., Raquel [email protected]

Ing. Civil (IUPFAN – Caracas). Especialista en Avalúo de Bienes (UNIMET – Caracas). MSc en Gerencia de Proyectos (UCAB – Caracas). Profesora Agregada a Dedicación Exclusiva del Departamento de Ingeniería Industrial en la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” – Caracas, Venezuela, donde actualmente ejerce como Directora de Investigación y Postgrado. En la Universidad ha ocupado los cargos de Jefe del Área de Investigación Operativa, Coordinadora General Académica y Coordinadora General de Desarrollo Docente. En el ámbito profesional tiene amplia experiencia como avaluadora y es la miembro N° 628 de la Sociedad de Ingenieros Tasadores y Avaluadores de Venezuela (SOITAVE) donde ejerció la Presidencia de la Comisión de Educación. Investigadora Acreditada en el Nivel “A” del Programa de Estímulo a la Investigación e Innovación del Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e Innovación desde el 2010. Coordina la línea de investigación “Análisis y Mejora de Sistemas Organizacionales Complejos” donde ha sido tutora de trabajos de postgrado a nivel de especialización y maestría.

Serafin P., Manuel [email protected]

Ing. Químico (USB – Caracas). MSc en Ing. Industrial (UNEXPO – Caracas). Profesor Agregado a Dedicación Exclusiva del Departamento de Ciencias Básicas en la Universidad Nacional Experimental Politécnica “Antonio José de Sucre” Vicerrectorado “Luis Caballero Mejías” – Caracas, Venezuela, donde ha ejercido como Coordinador General Académico y actualmente es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería Industrial. Investigador Acreditado en el Nivel “A” del Programa de Estímulo a la Investigación e Innovación del Ministerio del Poder Popular para Ciencia, Tecnología e Innovación desde el 2010. Realiza investigación en las áreas de: Enseñanza de la Ingeniería; Modelaje, Análisis y Mejoramiento de Sistemas Complejos y Toma de Decisiones Multicriterio en Entornos de Incertidumbre. Es árbitro en Revistas y Congresos Nacionales e Internacionales en sus áreas de experticia.

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RESUMEN

En los modelos explicativos de la conformación de precios inmobiliarios con fines de valuación se suele utilizar la ecuación de regresión lineal múltiple ajustada a partir de los datos de operaciones comerciales, debidamente registradas, sobre la consideración que las operaciones seleccionadas representen referenciales comparables de los diferentes inmuebles respecto al inmueble objeto de valoración. Los modelos de regresión lineal múltiple presentan la ventaja metodológica del rigor estadístico que incluye la posibilidad de corroborar los supuestos del modelo. En todo caso la técnica de regresión múltiple presenta una fortaleza desde el punto de vista estadístico que potencialmente puede convertirse en una debilidad cuando se pretende su validez incuestionable como estimador de las opiniones de valor, específicamente el hecho de que al incrementar el número de variables también se incrementa el valor obtenido del coeficiente de regresión, con lo cual se justifica un potencial aumento del poder explicativo del modelo y, por tanto, de la bondad de la opinión de valor resultante.

En este trabajo se utilizaron datos reales del mercado inmobiliario venezolano, en particular se dispusieron de novecientas veintinueve (929) operaciones de compra-venta tanto del mercado secundario, como del mercado primario, que incluyen inmuebles de cuatro vecindarios urbanos ubicados en una de las treinta y dos (32) parroquias de la ciudad de Caracas, emplazadas en el sector suroeste de la ciudad. Los inmuebles tomados como población se transaron en el lapso 2000-2010. De estas operaciones se analizó una muestra de ciento sesenta y cinco operaciones (165) seleccionadas por conveniencia a partir de las restricciones metodológicas impuestas por la herramienta de análisis estadístico utilizada.

Dado que Venezuela está sometida a los efectos de la inflación que provocan distorsiones temporales en el valor de la moneda, en este sentido, los valores de compra-venta de cada inmueble se expresaron en Unidades Tributarias por metro cuadrado, con el objeto de deflactar los precios en años diferentes y hacerlos comparables. Esa variable dependiente se describió a partir de cuatro variables cuantitativas: área del inmueble, edad del inmueble, número de puestos de estacionamiento y distancia a las facilidades de transporte público. El análisis descriptivo de los datos de la población de operaciones de mercado permitió detectar que para cada una de las variables predictoras de interés, los inmuebles se agrupaban en tres clases o categorías. Esta observación provocó realizar el análisis estadístico sobre la base de las técnicas propias del Diseño Estadístico de Experimentos para los casos de Diseños Factoriales de tres niveles, en particular el diseño 34 (cuatro factores cada uno en tres niveles).

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Un análisis factorial completo requiere de ochenta y un (81) corridas experimentales, cada una con los valores de los niveles de los factores colocados en posiciones ortogonales entre sí, en este caso particular exige de unidades estadísticas (inmuebles) con las características correspondientes. Como el estudio es sobre inmuebles reales no es posible garantizar la existencia de las combinaciones demandadas de edad, área, número de puestos de estacionamiento y distancia a las facilidades de transporte público. Es más, por ser éste un estudio histórico se tienen perfectamente determinados los inmuebles disponibles para el análisis estadístico, corroborándose la inexistencia de algunas de las corridas necesarias para el utilizar el diseño factorial completo.

A la luz de las limitaciones de la data disponible se realizó el análisis sobre la base de dos diseños factoriales fraccionados, cada uno respondiendo a una fracción básica de un noveno del diseño completo, utilizando el software estadístico de fuente abierta “R”. De esta forma se determinó para los efectos principales una relación no lineal entre el precio del inmueble y su área, un comportamiento no lineal e irracional respecto a la edad del inmueble, el número de puestos de estacionamiento muestra un comportamiento no lineal pero ajustado a la racionalidad del mercado inmobiliario. De los efectos principales el único con comportamiento lineal es el asociado a la distancia al transporte público, el cual adicionalmente se corresponde con la racionalidad esperada del mercado. Así mismo se detectaron potenciales interacciones entre las variables que refuerzan el carácter presuntamente no lineal del comportamiento del precio del inmueble respecto a los cuatro factores cuantitativos seleccionados.

Estos resultados sirven para estimular el debate, la reflexión y la precaución del avaluador al utilizar modelos lineales para estimar los precios de los inmuebles en función de las variables explicativas seleccionadas. Así mismo abren una serie de oportunidades de investigación con el mismo abordaje metodológico para obtener conocimiento sobre aspectos habitualmente ignorados en la valoración inmobiliaria, y por ser específicamente presentados en un calificado Congreso como éste, promueven la réplica de la experiencia en otras zonas y latitudes que puedan incluso servir para la presentación conjunta, en un futuro mediato, de estudios comparativos en la región latinoamericana.

Palabras Clave: Avalúo Inmobiliario, Enfoque del Mercado, No Linealidad, Diseño Estadístico de Experimentos.

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INDICE INTRODUCCIÓN 5 OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN 6 OBJETO DE ESTUDIO 7 FIGURA 1: DELIMITACIÓN SOBRE IMAGEN SATELITAL DEL OBJETO DE ESTUDIO 7 ASPECTOS METODOLÓGICOS 8 FIGURA 2: COMPARACIÓN DE LOS HISTOGRAMAS DEL PRECIO POR M2 EN UNIDADES MONETARIAS Y DEFLACTADO MEDIANTE

UNIDADES TRIBUTARIAS 10 FIGURA 3: EJEMPLOS DE HISTOGRAMAS DE VARIABLES 11

TABLA 1: DESCRIPCIÓN DE LOS NIVELES PARA CADA FACTOR 12

TABLA 2: FRACCIONES DEL DISEÑO FACTORIAL 34 UTILIZADAS PARA EL ANÁLISIS 13 CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA 14 FIGURA 4: HISTOGRAMAS DE LA MUESTRA PARA LAS VARIABLES ÁREA Y EDAD 14 FIGURA 5: HISTOGRAMAS DE LA MUESTRA PARA LAS VARIABLES PUESTOS DE ESTACIONAMIENTO Y TRANSPORTE PÚBLICO 15 DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS 15 FIGURA 6: EFECTO DEL ÁREA EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 15 FIGURA 7: EFECTO DE LA EDAD EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 16 FIGURA 8: EFECTO DE LA DISPONIBILIDAD DE ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 17

FIGURA 9: EFECTO DEL FACTOR TRANSPORTE EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 18 FIGURA 10: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y EDAD EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 19 FIGURA 11: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y PUESTOS DE ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 20 FIGURA 12: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y SERVICIO DE TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 21 FIGURA 13: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES EDAD Y PUESTOS DE ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 22 FIGURA 14: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES EDAD Y LA CERCANÍA AL TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 24

FIGURA 15: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ESTACIONAMIENTO Y TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES 25 CONCLUSIONES 26 BIBLIOGRAFÍA 28

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Una de las formas tradicionales de estimar el valor de un inmueble es a través de la comparación del objeto de estudio con evidencia real y actual del mercado con el propósito de derivar el valor directamente de dicha comparación. Según Blackledge (2009) no sólo es el método más simple y confiable de valuación, sino que se usa siempre que sea posible en preferencia con cualquier otro método de valoración.

El método por comparación o método del mercado requiere del avaluador tanto las habilidades analíticas para tratar las evidencias del mercado y aplicarlas al objeto de estudio, como la comprensión de los factores físicos, económicos y legales que afectan el valor (Scarrett, 2008). Así mismo requiere identificar, registrar y documentar adecuadamente las operaciones de mercado reciente que se utilizarán como base para establecer la comparación.

Cuando se dispone de data suficiente y adecuada se puede confiar en las técnicas y herramientas estadísticas para realizar el análisis de los comparables o referenciales, una de esas posibilidades estadísticas es la regresión lineal. La intención es estimar el valor de una variable dependiente (en este caso el valor de inmueble) a partir de valores conocidos de una o más variables independientes (en este caso características del inmueble objeto de valoración).

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De acuerdo con Sayce y colaboradores (2006) la utilización de la regresión lineal múltiple presupone que la variable dependiente es una función lineal de las variables independientes más un término de error asociado. También se asume que las variables independientes no están perfectamente correlacionadas entre sí y que se dispone de un número de observaciones (referenciales o comparables) mayor que el número de variables independientes. Por otra parte, los errores o residuales1 deben ser aleatorios entre sí por lo cual no mostrarán tendencia alguna, y además la suma de todos ellos debe ser cero. Es un deber del avaluador verificar el cumplimiento de estos supuestos para validar el uso de la ecuación de regresión.

La regresión lineal múltiple es una técnica estadística de amplia aceptación, entre otras razones porque contiene estándares de evaluación sobre su validez, entre ellos el coeficiente de ajuste (R2) que revela la proporción de la variación en los datos que es explicada por el modelo y que es una señal que aporta confianza en las estimaciones de valor derivadas del modelo. Entre todas las suposiciones que subyacen a la aplicación de la regresión lineal múltiple la más difícil de establecer, directa y conclusivamente, es la afirmación relativa a la linealidad entre la variable dependiente y las variables independientes, al punto que por razones exclusivamente teóricas se puede prever la existencia de relaciones curvilíneas (The Appraisal Institute, 2008); por tales motivos, éste trabajo se propuso obtener evidencia cuantitativa que permita reflexionar sobre la linealidad que subyace en todos los modelos explicativos obtenidos a través de la regresión lineal múltiple.

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN

Este trabajo pretende evaluar las formas funcionales que relacionan algunas variables con la conformación del precio inmobiliario de apartamentos para un sector de características homogéneas a partir de datos históricos sobre transacciones reales.

La forma funcional de una relación entre variables se puede obtener por regresión de datos específicos de las variables de interés. A pesar de que el análisis de regresión ha sido utilizado en la valoración inmobiliaria desde 1924 (Kauko, 2004) su empleo careció de justificación teórica hasta la aparición del modelo de los precios hedónicos (Rosen, 1974). Usualmente los precios hedónicos se señalan como el enfoque teórico principal tanto para la estimación del precio inmobiliario 1 Se refieren a las diferencias entre el valor estimado por el modelo respecto al valor real del referencial.

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como del valor de la tierra, con lo cual reflexionar sobre el tema es un ejercicio valioso y plenamente justificado. En todo caso es relevante afirmar que el soporte teórico de los precios hedónicos no implica la linealidad de los modelos de conformación de precios.

OBJETO DE ESTUDIO

La ciudad de Caracas está políticamente divida en municipios y parroquias. Los datos y análisis que se emplean en este trabajo corresponden a la Parroquia San Pedro que es una de las 32 parroquias que forman parte de Caracas y una de las 22 que integran el Municipio Libertador.

FIGURA 1: DELIMITACIÓN SOBRE IMAGEN SATELITAL DEL OBJETO DE ESTUDIO

Según datos oficiales del Instituto Nacional de Estadísticas tenía una población de 62.833 habitantes para el año 2012. La parroquia presenta alta densidad poblacional asociada al desarrollo vertical de su estructura de vivienda comprendían un total de 14.906 apartamentos (84,13%) del total de 17.717 viviendas que abarcaba para el año 20012. De tal forma que presenta un promedio

2 Última cifra oficial disponible para el momento de realizar esta investigación.

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de 3,52 habitantes por vivienda menor al promedio municipal que es 4,57. En la Parroquia San Pedro se encuentran las urbanizaciones: Las Acacias, Colinas de Las Acacias, parte de Los Rosales, Valle Abajo, Los Chaguaramos, colinas de Los Chaguaramos, Santa Mónica, Colinas de Santa Mónica y parte de Bello Monte, entre otras.

Concentrar el objeto de estudio dentro de una entidad político-territorial es cónsono con la definición de sub-mercados inmobiliarios sobre la base de límites topográficos, lo cual según afirman Islam y Asami (2009) implica asumir que las viviendas dentro de esos límites poseen las mismas características. En todo caso lo que se aspira es a una similitud razonable entre los inmuebles lo cual se procura seleccionando las cuatro urbanizaciones, que en la opinión de los autores son las potencialmente más homogéneas de la Parroquia, específicamente: Las Acacias, Valle Abajo, Santa Mónica y Los Chaguaramos (ver Figura 1).

Desde sus inicios, originados por la acción de políticas públicas a partir de mediados del siglo veinte, este grupo de urbanizaciones se conceptualizaron como una zona residencial destinada a la clase media trabajadora y a las colonias italianas, españolas y portuguesas establecidas en esa época en el país sobre la base de edificios modernos de pocas plantas. La zona está dotada ampliamente de servicios educativos (incluyendo dos universidades, entre ellas la histórica y emblemática Universidad Central de Venezuela), centros asistenciales y una zona comercial importante. Está atravesada por varios corredores viales y es servida por la principal autopista de la capital (Autopista Francisco Fajardo). Posee diversidad de aspectos recreacionales y culturales, así mismo presenta servicio de transporte público masivo que incluye las facilidades del sistema subterráneo Metro de Caracas y su red de alimentación complementaria de autobuses (Metrobús).

ASPECTOS METODOLÓGICOS

Esta investigación se fundamenta en presumir la existencia de una relación funcional entre el precio efectivo de compra-venta por metro cuadrado de unidades inmobiliarias y un conjunto diverso de variables de interés. En tal sentido, se planificó la investigación a través de tres etapas, inicialmente se estableció un conjunto vasto de variables con amplia aceptación como influyentes en el establecimiento del precio inmobiliario en Venezuela.

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En esta primera etapa se consultó con valuadores venezolanos de reconocida experiencia determinando un conjunto inicial de dieciséis variables que pueden incidir en la conformación de los precios inmobiliarios. Dicho conjunto quedó conformado por las variables: (1) área de construcción del inmueble, (2) número de puestos de estacionamiento, (3) antigüedad del inmueble, (4) fecha de la transacción, (5) servicios de transporte masivo, (6) accesibilidad, (7) áreas verdes y recreativas, (8) calidad urbana, (9) servicios públicos, (10) acabados en fachadas del edificio, (11) áreas exteriores del edificio, (12) servicios educacionales, (13) servicios comerciales, (14) servicios médicos y asistenciales, (15) nivel socioeconómico de los habitantes, y (16) otras características.

Las primeras cuatro variables forman un subconjunto que corresponde a características intrínsecas del inmueble. De ellas, la primera se expresa mediante una escala de medición de proporción o razón y es en esencia una variable continua, sin embargo toma – en la práctica – un conjunto de valores con dos decimales de precisión. Las restantes variables del subconjunto intrínseco que se miden también mediante una escala de proporción o razón pero toman generalmente valores discretos expresados mediante números enteros positivos. Las segundas doce variables conforman el subconjunto de características extrínsecas al inmueble. Para su cuantificación se utilizó una escala numérica apreciativa comprendida entre cero y la unidad, con cinco niveles de espaciado uniforme (0.00, 0.25, 0.50, 0.75, 1.00); no obstante, su escala de medición es de carácter únicamente ordinal y reviste una funcionalidad taxonómica. El conjunto inicial se redujo separando las variables cuyo constructo se consideró particularmente complejo para la asignación de valores en la escala de medición propuesta (calidad urbana y otras características).

Una vez identificadas y definidas3 las potenciales variables de interés se procedió en la segunda etapa a la recolección de un conjunto amplio de operaciones de compra-venta de inmuebles (referenciales) a partir de los datos de transacciones contenidos en el Registro Público en el lapso comprendido entre los años 2000 y 2010, de las cuales se seleccionaron novecientas veintiséis (926) transacciones agrupadas específicamente en los años 2000, 2005 y 2010. Dado que la economía Venezolana está sometida a importantes efectos inflacionarios que provocan distorsiones temporales en el valor de la moneda, se hizo necesario el ajuste de los valores de compra-venta de cada inmueble por lo cual se expresaron

3 La definición concreta de cada una de las variables se omite porque como se verá más delante del conjunto inicial propuesto se utilizaron para este estudio sólo cuatro de ellas cuyas definiciones serán establecidas oportunamente.

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en Unidades Tributarias4 por metro cuadrado, con el objeto de deflactar los precios en años diferentes y hacerlos comparables. El efecto del ajuste se puede apreciar gráficamente en la Figura 2 donde se constata que de una distribución sumamente sesgada hacia los valores más pequeños con una larguísima cola derecha (asimetría positiva), se obtiene luego de la transformación una distribución que asemeja la curva normal aun cuando mantiene una importante desviación - cola derecha.

Para cada uno de los referenciales seleccionados se estableció el valor de cada una de las dieciséis variables independientes del conjunto inicial, a partir de lo cual se aplicó estadística descriptiva al conjunto y se redujo el conjunto inicial de variables eliminando tres de ellas para las cuales la totalidad o casi la totalidad de las operaciones de compra-venta y los inmuebles correspondientes quedaban agrupados en una sola clase o categoría, haciendo imposible de hecho la discriminación de las unidades estadísticas según el valor de tales variables (accesibilidad, calidad de los servicios públicos y nivel socioeconómico). Este hecho es un aspecto que valida la homogeneidad de la segmentación propuesta al conformar el objeto de estudio con las cuatro urbanizaciones escogidas.

(a) Original en Unidades Monetarias(Bs)

(b) Deflactado en Unidades

Tributarias FIGURA 2: COMPARACIÓN DE LOS HISTOGRAMAS DEL PRECIO POR M2 EN UNIDADES

MONETARIAS Y DEFLACTADO MEDIANTE UNIDADES TRIBUTARIAS 4 La unidad tributaria es la medida de valor creada a los efectos tributarios como una medida que permite equiparar y actualizar a la realidad inflacionaria, los montos de las bases de imposición, exenciones y sanciones, entre otros, con fundamento en la variación del Índice de Precios al Consumidor (Servicio Nacional Integrado de Administración Tributaria, 2013). La unidad tributaria se ajusta desde la fecha de su creación (1994) en el primer trimestre de cada año.

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Los datos de las variables restantes se pueden separar en dos grupos, uno de ellos comprende a las variables que permiten identificar a los inmuebles en dos clases o categorías a partir de la inspección de los histogramas correspondientes, y un segundo grupo que discrimina los inmuebles visualmente en tres clases o categorías (pueden observarse dos ejemplos específicos de la discriminación gráfica en la Figura 3).

(a) Servicios de Transporte

(b) Servicios Comerciales

FIGURA 3: EJEMPLOS DE HISTOGRAMAS DE VARIABLES

En el grupo de variables, conformado por área, edad, transporte público y puestos de estacionamiento, se concentra el interés de éste trabajo, dado que las relaciones que pueden establecerse cuando los factores de interés se expresan en dos niveles son de índole lineal, mientras que en aquellos casos donde existen factores expresados en más de dos niveles se pueden obtener relaciones que muestran o no curvatura. Para el presente trabajo los niveles quedaron expresados según se detalla en la Tabla 1.

En la tercera etapa de la investigación se realizó el análisis estadístico inferencial de una muestra de los comparables sobre la base de las técnicas propias del Diseño Estadístico de Experimentos, particularmente la correspondiente a Diseños Factoriales de tres niveles, en específico el diseño 34 (cuatro factores cada uno en tres niveles). Un análisis factorial completo del diseño 34 requiere de ochenta y un (81) corridas experimentales, cada una con los valores de los niveles de los factores colocados en posiciones ortogonales entre sí (Montgomery, 2001).

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TABLA 1: DESCRIPCIÓN DE LOS NIVELES PARA CADA FACTOR

Nivel Área de Construcción [m2]

Edad [años de construcción]

Transporte [adimensional]5

# Estacionamientos [adimensional]

0 0<A≤84,00 0<E≤14 0<FT≤0,50 0

1 84<A≤110,00 14<E≤32 0,50<FT≤0,75 1

2 A>110,00 E>32 0,75<FT≤1,00 PE≥2

Como el estudio se lleva a cabo sobre datos de compra-venta correspondientes a inmuebles reales y a operaciones efectivamente ejecutadas no es posible garantizar la existencia de las combinaciones demandadas de edad, área, número de puestos de estacionamiento y distancia a las facilidades de transporte público que el diseño experimental factorial completo de cuatro factores en tres niveles exige, que en el caso particular de éste trabajo exigiría disponer de al menos ochenta y un unidades estadísticas (inmuebles) con determinadas características particulares. Asimismo, por ser éste un estudio histórico se tenían perfectamente determinados desde el principio los inmuebles disponibles para el análisis estadístico, corroborándose la inexistencia de algunos de los inmuebles característicos de las corridas necesarias para utilizar el diseño factorial completo.

A la luz de las limitaciones de la data disponible se completó está etapa de la investigación realizando el análisis sobre la base de dos diseños factoriales fraccionados, cada uno de ellos respondiendo a una fracción básica de un noveno del diseño completo. Para estos fines se optó por el apoyo del computador utilizando el software estadístico de fuente abierta: “R” específicamente a partir del paquete “RcmdrPlugin.DOE” (Grömping, 2011).

Existen nueve fracciones ortogonales o básicas para un diseño factorial 34 completo. Las nueve bases ortogonales se pueden consultar en la Figura 9.8 del Libro de Montgomery (2001, pág. 378). Para analizar el experimento relacionado con esta investigación se pudieron tomar las bases I y II, las cuales se muestran en la Tabla 2 incluyendo el número de referenciales disponibles para cada caso. 5 En este caso se convino que lo mejor era una ubicación próxima a los servicios de transporte masivo, en tal sentido la escala refiere a los inmuebles que están a lo sumo a tres cuadras (400 m) de los servicios de transporte con el valor 1.00, a los que se encuentran entre tres y seis cuadras (400 – 900 m) con el valor 0.75, a los que están separados por una distancia entre seis y nueve cuadras (900 – 1400 m) con el valor 0.50, aquellos cuya distancia está entre nueve y 12 cuadras (1400 – 1900 m) con el valor 0.25 y finalmente con el valor 0.00 a los inmuebles que están separados de las facilidades de transporte masivo por más de 12 cuadras (1900 m).

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TABLA 2: FRACCIONES DEL DISEÑO FACTORIAL 34 UTILIZADAS PARA EL ANÁLISIS

Corrida Experimental

Bloque I Bloque II

Niveles Nro. Aptos

Precio Promedio [UT/m2] Niveles Nro.

Aptos Precio Promedio

[UT/m2] 1 0000 17 54,62 0001 7 68,01 2 0122 2 175,85 0120 20 60,43 3 0211 14 75,34 0212 1 52,64 4 1021 11 50,22 1022 4 72,51 5 1110 16 55,97 1111 14 70,12 6 1202 1 47,62 1200 23 75,97 7 2012 10 69,53 2010 2 75,00 8 2101 16 38,40 2012 10 69,53 9 2220 5 31,66 2221 2 79,38

En la Tabla 2 cada corrida experimental señala el nivel en que se fija cada uno de los factores a estudiar. El orden de los factores es siempre: área, edad, transporte y puestos de estacionamiento. Esto quiere decir que la corrida experimental 5 del Bloque I (1110) hace referencia a inmuebles con áreas de construcción entre 84,10 y 110,00 m2, más de 14 y hasta 32 años de construidos, separados de las facilidades de transporte entre seis y doce cuadras (400 – 1400 m) y que no poseen puestos de estacionamiento. Del mismo modo la corrida experimental 9 del Bloque II (2221) corresponde a referenciales cuyas características son áreas de construcción superiores a los 110 m2, con más de 32 años de haber sido construidos, a tres cuadras (400 m) o menos de distancia a las facilidades de transporte y que tienen un puesto de estacionamiento.

Tal como se muestra en la Tabla 2, existen corridas experimentales para las cuales se disponen de múltiples inmuebles mientras que en otras hay sólo uno disponible en la base de datos recabada. Al existir corridas experimentales con sólo un referencial se hace imposible hacer réplicas del experimento por lo cual se realizó sin réplicas y se utilizó el valor promedio de la variable dependiente como resumen de la data en aquellos casos en los cuales se dispone de un número de dos o más inmuebles con las características requeridas.

Al usar los promedios como descriptores de la variable dependiente (valor del inmueble en Unidades Tributarias por metro cuadrado de área de construcción) se pudiera revisar la presencia de puntos extraños que potencialmente modifiquen significativamente el valor del promedio debido a tener un valor sustancialmente diferente a las demás unidades. Estos puntos extraños (outliers) se pueden

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detectar por inspección en una gráfica de dispersión del valor del inmueble respecto al orden de los referenciales en la base de datos. El síntoma característico que enuncia la presencia de puntos anómalos es una variabilidad muy grande de la data, al eliminar los outliers los valores se concentran alrededor del promedio haciendo de éste una medida de mayor representatividad de las operaciones comerciales. Como indicador de la variabilidad de los datos se optó por el coeficiente de variación6 obteniendo valores que oscilan entre 9.7% y el 113.9%. No se determinó ningún valor como punto extraño y por lo tanto no se descartaron ninguno de los inmuebles que cumplen con las condiciones de las diferentes corridas experimentales ya que el mayor coeficiente de variación corresponde a la corrida 2 del Bloque I que tiene sólo dos valores, haciendo imposible descartar ninguno de ellos por falta de criterio para establecer cuál es el representativo.

CARACTERIZACIÓN DE LA MUESTRA

En este trabajo se utilizaron datos reales del mercado inmobiliario venezolano, en particular se dispusieron de novecientas veintinueve (929) operaciones de compra-venta tanto del mercado secundario, como del mercado primario, que incluyen inmuebles de cuatro vecindarios urbanos ubicados en una de las treinta y dos (32) parroquias de la ciudad de Caracas, emplazadas en el sector suroeste Los inmuebles tomados como población se transaron en el lapso 2000-2010.

(a) Área

(b) Edad

FIGURA 4: HISTOGRAMAS DE LA MUESTRA PARA LAS VARIABLES ÁREA Y EDAD

6 Corresponde al cociente que se obtiene al dividir la desviación estándar de los datos entre su valor promedio.

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(c) Puestos de Estacionamiento

(d) Distancia a Servicios de Transporte

FIGURA 5: HISTOGRAMAS DE LA MUESTRA PARA LAS VARIABLES PUESTOS DE ESTACIONAMIENTO Y TRANSPORTE PÚBLICO

DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS

Los efectos principales, presentados en forma gráfica en lo sucesivo, denotan los cambios en la respuesta individual de cada factor, es decir, describen la relación de variación entre la variable dependiente (precio en Unidades Tributarias por metro cuadrado de construcción) respecto a cada una de las variables independientes. En la Figura 6 se observa el comportamiento del valor del inmueble con respecto al área de construcción:

FIGURA 6: EFECTO DEL ÁREA EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

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En la Figura 6 se aprecia una curvatura suave y decreciente de donde se infiere que a medida que el área es mayor el precio por metro cuadrado es menor. Esto es consistente con la teoría económica de los rendimientos decrecientes, la cual establece que si la cantidad de un insumo aumenta y la de los demás permanece constante, se alcanza un punto a partir del cual el producto marginal, en términos monetarios, del insumo variable disminuye (Cleaver, 2004).

FIGURA 7: EFECTO DE LA EDAD EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

Se puede observar en la Figura 7 que en los inmuebles de mayor edad el precio disminuye, es decir, los apartamentos más viejos tienen menor valor, lo cual es consistente en un mercado racional. Para los apartamentos con edades intermedias, entre 14 y 32 años de construidos, una explicación potencial respecto al valor más alto puede atribuirse al uso de materiales de construcción de mayor calidad y más duraderos, y amplitud en los espacios (área de las habitaciones y salas de baño). En estos inmuebles de edades intermedias, el comportamiento aparentemente irracional del mercado, corroborado con el contraste que presentan respecto al precio de los apartamentos más jóvenes, nos indica que los usuarios no atribuyen suficiente importancia a la antigüedad de los inmuebles, es decir, están pagando por otros factores, tales como urbanismo y deseabilidad.

La consideración inmediata anterior se valida en el deseo exhibido por los compradores reales y potenciales de vivir en esos vecindarios. Entre los elementos atrayentes se encuentran la proximidad a la más importante universidad del país (Universidad Central de Venezuela) así como de la Academia Militar, instituciones que provocan que muchos estudiantes pertenecientes a familias con poder adquisitivo, que migran desde la provincia para estudiar en estos lugares, valoren con mayor ponderación la comodidad relegando la antigüedad, es decir pagan por el punto o ubicación. La comodidad para ese

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sector poblacional no sólo está representada en la cercanía a las casas de estudio, sino también a diversos centros hospitalarios, farmacias, tres estaciones del Metro (Los Símbolos, Ciudad Universitaria y La Bandera – la cual sirve al terminal de transporte terrestre hacia el occidente del país), el fácil acceso a las principales autopistas y vías, así como la presencia de lugares de distracción, centros comerciales y áreas de recreación. Esta realidad de mercado también es cónsona con el comportamiento habitual de los habitantes típicos e históricos de las urbanizaciones estudiadas: la clase media trabajadora. Es notorio que en otras zonas cuyos habitantes pertenecen al segmento descrito como de alto nivel socioeconómico, tienda a ocurrir lo contrario, es decir, se paga por un target especial y los edificios nuevos son más costosos porque ofrecen la mayor novedad arquitectónica, calidad y materiales de construcción innovadores así como acabados de primera.

También es característico de los vecindarios objeto de éste estudio la ausencia de terrenos disponibles para la construcción de nuevos desarrollos inmobiliarios, la falta de oferta y el exceso de demanda han operado entonces para revalorar los apartamentos. En un futuro las pocas viviendas unifamiliares del sector (13% para 2001 según cifras oficiales del Instituto Nacional de Estadística) abrirán paso a nuevas construcciones inmobiliarias por encontrarse al final de su ciclo de vida.

FIGURA 8: EFECTO DE LA DISPONIBILIDAD DE ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS

INMUEBLES

La relación observada entre el valor del inmueble y el número de puestos de estacionamiento disponibles por vivienda se muestra en la Figura 8. La gráfica refleja una curvatura suave creciente, implicando que a medida que el inmueble posee un mayor número de puestos de estacionamiento se refleja en un mayor

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valor. El cambio entre no tener puestos de estacionamiento y tener uno sólo representa muy poca diferencia en cuanto al valor promedio por metro cuadrado de construcción, en cambio pasar de tener un solo puesto de estacionamiento a tener dos o más significa una gran diferencia en valor por metro cuadrado de construcción. Por supuesto las personas con mayor poder adquisitivo, que se traduce en la posesión de varios vehículos, van a pagar por obtener mayor cantidad de puestos de estacionamiento.

FIGURA 9: EFECTO DEL FACTOR TRANSPORTE EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

Finalmente, el cuarto efecto principal está representado en la Figura 9. Allí se aprecia que la relación entre el precio del inmueble y la distancia a los servicios de transporte es lineal (siendo la única variable dentro del conjunto de variables analizadas que presenta dicho comportamiento). La línea muestra adicionalmente una tendencia directamente proporcional entre el valor del inmueble y la distancia que lo separa de las facilidades de transporte masivo, es decir, los inmuebles que se ubican lejos de los medios de transporte y de la estación del Metro (FT=0) tienen menor valor, incrementándose el precio por metro cuadrado de construcción a medida que se acercan al transporte público.

Esta observación es consistente con la descripción del objeto de estudio y de los habitantes del sector, siendo presumiblemente al contrario en un vecindario donde residan habitantes de nivel socioeconómico elevado, donde los inmuebles que se ubican más lejos de las facilidades de transporte público y servicios comerciales masivos suelen tener mayor valor porque al estar apartados del ruido, la contaminación y ser susceptibles de una mayor protección para la seguridad de bienes y personas, provoca que los habitantes de este tipo de vecindario prioricen su tranquilidad y paguen un mayor precio a cambio de una mejor calidad de vida.

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Una de las ventajas de modelar y estudiar fenómenos como al que a éste trabajo ocupa a través de las técnicas propias del análisis y diseño de experimentos, estriba en que puede determinarse si dos factores cualesquiera interactúan sobre la variable de respuesta, es decir, si el efecto de uno de ellos depende del nivel en el cual se encuentra el otro factor (Gutiérrez & de la Vara, 2012, pág. 117). En esta investigación al existir cuatro factores principales se pueden explorar hasta seis interacciones dobles7.

FIGURA 10: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y EDAD EN EL PRECIO DE

LOS INMUEBLES

En la Figura 10 se observa el efecto de interacción entre los factores área y edad. Los inmuebles de edades más jóvenes se mantienen con un comportamiento lineal, siempre que las áreas se mantengan en los niveles bajo (0) o intermedio (1), un comportamiento que es muy similar al mostrado por los inmuebles más antiguos. Sin embargo, en el caso de los apartamentos con edades más jóvenes se verifica que exhiben un mayor precio por metro cuadrado de construcción cuando poseen mayor área, lo cual es contrario a la racionalidad teórica expresada en la Ley de los Rendimientos Decrecientes.

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En cambio la lógica valuatoria del mercado se verifica para los inmuebles de edades intermedias (Factor Edad en el Nivel 1 – entre 15 y 32 años de construidos), mostrando una caída pronunciada del precio por metro cuadrado de construcción con respecto al área del inmueble.

Una observación interesante en el estudio de la interacción resulta cuando el precio por metro cuadrado de los inmuebles con edades más antiguas es prácticamente insensible al área de construcción alcanzando un valor aproximado de 60 Unidades Tributarias por metro cuadrado, lo que muestra que existen otros factores percibidos distintos al área de construcción para estos inmuebles. Una especulación razonable puede soportarse en un argumento adelantado anteriormente en este trabajo: la calidad actual de los materiales de construcción en viviendas orientadas a la clase media es apreciada pobremente por los compradores, al punto que su valor se hace comparable con la depreciación del valor por el deterioro de los elementos constructivos de los inmuebles con 33 y más años de construidos; no obstante, justificar estos comportamientos está más allá del objetivo de ésta investigación cuyo propósito se restringe a reflexionar sobre las no linealidades del mercado inmobiliario. En conclusión, existe una interacción entre estos dos factores lo cual debilita la suposición de una relación lineal entre el precio por metro cuadrado de construcción y cada uno de éstos factores a título individual.

FIGURA 11: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y PUESTOS DE

ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

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En la Figura 11 se muestra el efecto de la interacción entre los factores área de construcción y número de puestos de estacionamiento en el precio por metro cuadrado de construcción de los inmuebles. En los apartamentos sin puesto de estacionamiento el valor muestra una curvatura con un máximo en el nivel intermedio del factor área (más de 84 y hasta 110 m2 de construcción). Cuando las áreas son las más pequeñas, o las más grandes, el precio cae por debajo de las 60 [UT/m2]. Este comportamiento se distancia de la racionalidad del mercado.

También se observa que si el inmueble cuenta con un puesto de estacionamiento el precio por metro cuadrado de construcción va cayendo conforme va aumentando el área. Esta observación tiene sentido si se asume que por las características de la zona los inmuebles de mayor área se destinan a familias más numerosas, lo cual en una ciudad como Caracas representa una mayor necesidad de aparcamiento para tales familias. Con dos o más puestos de estacionamiento se concretaron en general precios mayores, siendo el mínimo 60 [UT/m2] que se evidencia para los apartamentos de cuya área corresponde al nivel 1 (intermedio). El valor por metro cuadrado de construcción de los apartamentos pequeños es sensiblemente superior al de los apartamentos grandes cuando ambos tienen dos o más puestos de estacionamiento. En síntesis, salvo por la desviación que ocurre con los inmuebles de área intermedia en el caso de apartamentos sin puesto de estacionamiento, la interacción de estos dos factores no es muy importante y en general el precio por metro cuadrado de construcción es inversamente proporcional al área constructiva y es mayor a mayor disponibilidad de aparcamiento.

FIGURA 12: EFECTO DE INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ÁREA Y SERVICIO DE

TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

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El caso de la interacción entre los factores área y transporte se visualiza en la Figura 12. Si se observan las curvas de los extremos para el factor transporte (FT=0 lejanos, línea con marcadores circulares y FT=2 cercanos, línea con marcadores en cruz) se constata un paralelismo en el sentido de que en ambos casos el valor por metro cuadrado de construcción es sustancialmente mayor cuando el área de los apartamentos es a lo sumo de 84 m2 y marcadamente menor cuando el área de los apartamentos es al menos 110 m2.

Otra observación interesante es que el precio por metro cuadrado de construcción es insensible al cambio en el factor área desde el nivel más bajo al nivel intermedio, independientemente de que los apartamentos estén muy alejados (FT=0) o medianamente alejados (FT=1) de las facilidades de transporte, es decir, sólo hace diferencia el factor transporte, en éste caso particular, cuando los servicios están en la proximidad de 3 cuadras o menos (400 m). Sólo para aquellos apartamentos ubicados a una distancia que oscila entre tres y seis cuadras (400 – 900 m) existe un incremento en el precio siempre y cuando su área de construcción corresponda a más de 110 m2. Finalmente este análisis permite señalar que se aprecia la interacción entre los componentes.

FIGURA 13: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES EDAD Y PUESTOS DE

ESTACIONAMIENTO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

En la Figura 13 se observa como el valor promedio por metro cuadrado de construcción de los apartamentos está afectado por la edad del inmueble de forma

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diferente en función del número de puestos de estacionamiento que el referido inmueble posea. En el caso de no tener puestos de estacionamiento se observa como el valor decrece muy suavemente con la antigüedad, como se esperaría racionalmente; sin embargo, es notorio que el precio de realización de los inmuebles sin estacionamiento es en general bajo (60 [UT/m2]).

Un comportamiento similar se manifiesta para los inmuebles que tienen un puesto de estacionamiento, especialmente si el inmueble tiene hasta 32 años de haber sido construido. De hecho, el precio de las transacciones ronda las 60 [UT/m2] en los dos niveles menores del factor edad cuando los apartamentos tienen un solo puesto de estacionamiento; no obstante, sube marcadamente cuando el inmueble es de gran antigüedad. Esta última característica podría hacer presumir que poseer estacionamiento es un factor diferenciador en la apreciación de inmuebles antiguos; sin embargo, cuando se observa el comportamiento de los inmuebles con dos o más puestos de estacionamiento, cuyo precio decrece hacia ambos extremos de la antigüedad pero de forma tal que un apartamento antiguo con dos o más puestos de estacionamiento cuesta menos que aquel inmueble que tenga un solo aparcamiento, se aprecia una inconsistencia en el comportamiento observado del mercado.

En el caso de los inmuebles que tienen dos o más puestos de estacionamiento se verifica una marcada curvatura cuyo valor máximo ocurre cuando la edad de los inmuebles está comprendida entre 15 y 32 años, lo cual es una anomalía de difícil explicación. Si no se contempla esa anomalía se podría concluir que no hay un efecto importante en el precio de los inmuebles debido a la interacción entre los factores edad y número de puestos de estacionamiento, al punto que sólo ella tiene un elevado precio de realización. Los otros ocho puntos representados en la Figura 13 se encuentran con precios por debajo de las 80 [UT/m2].

Otra característica que pareciera revelar la Figura 13 es que para los inmuebles jóvenes (hasta 14 años de haber sido construidos) no hay efecto del número de puestos de estacionamiento en el precio por metro cuadrado de construcción, hipótesis que se constituye en un reto para las explicaciones económicas racionales.

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FIGURA 14: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES EDAD Y LA CERCANÍA AL

TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

En la Figura 14 se aprecia que los inmuebles que se ubican cerca de la estación del metro o parada de autobús y de edades intermedias son los mejor valorados mostrando una relación cóncava que es opuesta (en el sentido de imagen especular) a la mostrada por los inmuebles que se ubican lejos de las facilidades de transporte público. Los inmuebles de edades intermedias alejados de las facilidades de transporte se realizan al mínimo precio por metro cuadrado de construcción.

En el caso de los inmuebles que están ubicados a una distancia intermedia del transporte público, el precio por metro cuadrado de construcción decrece muy levemente con respecto a la antigüedad del inmueble, tal como lo indicaría la lógica. No obstante, el precio de los inmuebles es poco sensible al efecto de la edad cuando dicho inmueble se encuentra emplazado a una distancia del transporte público entre tres y seis cuadras.

Otra característica relevante es que cuando los inmuebles son muy antiguos, 33 o más años de construidos, su precio de realización es insensible a la distancia que guardan respecto a las facilidades de transporte público, porque como se muestra en la Figura 14 para todos los niveles del factor transporte, los precios por metro cuadrado de construcción de los inmuebles antiguos rondan las 60 UT.

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FIGURA 15: EFECTO DE LA INTERACCIÓN ENTRE LOS FACTORES ESTACIONAMIENTO Y

TRANSPORTE PÚBLICO EN EL PRECIO DE LOS INMUEBLES

La Figura 15 muestra que mientras más cerca se encuentran ubicados los inmuebles, que poseen dos o más puestos de estacionamiento, mayor será el precio por metro cuadrado de construcción. Este comportamiento no refleja una relación local previsible referida a la necesidad de transporte público cuando la vivienda, por carecer de lugar donde aparcar, afecte negativamente la predisposición a poseer vehículo. En Caracas en particular, y en Venezuela en general, el uso del vehículo propio como medio de transporte es alentado por la accesibilidad y economía del combustible; no obstante, por razones de seguridad pública de los bienes los puestos de estacionamiento suelen percibirse muy favorablemente por parte de los potenciales compradores y habitantes de cualquier espacio inmobiliario en la metrópoli.

El cuestionamiento anterior se refuerza cuando se constata que si el inmueble se ubica lejos de la estación del metro y parada de autobuses pero tiene dos o más puestos de estacionamiento, exhibe un menor precio – aproximadamente 50 [UT/m2] – es más, contrariamente a lo esperado, el precio por metro cuadrado de construcción decrece con el número de puestos de estacionamiento cuando el inmueble está ubicado lejos de las facilidades de transporte público.

En todo caso el comportamiento del binomio puestos de estacionamiento y cercanía a los servicios de transporte público revela para el clúster de nivel

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socioeconómico medio que los apartamentos se hacen más deseables a medida que simultáneamente están cerca de los medios de transporte y tienen facilidad de aparcamiento.

CONCLUSIONES

Partiendo de datos históricos de transacciones reales se logró determinar que entre el precio por metro cuadrado de construcción y una selección de variables cuantitativas (área de construcción, la antigüedad del inmueble contada a partir de su construcción, el número de puestos de estacionamiento y la proximidad a los servicios de transporte público) se presentan formas funcionales no lineales. Según el alcance y limitaciones propias del estudio esta conclusión es plausible extenderla a otros vecindarios habitados por el estrato socioeconómico medio de la población.

En particular este trabajo verificó para los efectos principales lo siguiente:

(a) Una relación no lineal entre el precio del inmueble y su área,

(b) Un comportamiento no lineal e irracional respecto a la edad del inmueble,

(c) Un comportamiento no lineal pero ajustado a la racionalidad del mercado inmobiliario para el número de puestos de estacionamiento.

(d) Un comportamiento lineal únicamente para el factor asociado a la distancia al transporte público, el cual adicionalmente se corresponde con la racionalidad esperada del mercado.

Es importante señalar que el trabajo refleja características propias del mercado inmobiliario de Caracas, donde existen unas condiciones culturales, sociales y económicas muy particulares que pueden explicar algunos de los comportamientos que se diferencian de la racionalidad teórica del mercado inmobiliario. No obstante, los hallazgos particulares en este sentido no invalidan las afirmaciones sobre las formas funcionales de las relaciones entre la variable explicada (precio por metro cuadrado de construcción) y las variables explicativas; por el contrario, constituyen un incentivo para continuar la investigación en el área

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en dos vertientes fundamentales: la primera respecto a las particularidades de la ciudad de Caracas y del mercado inmobiliario venezolano, y la segunda para replicar estos estudios en otras latitudes de Latinoamérica y poder especular sobre la especificidad o generalidad de las potenciales irracionalidades teóricas del mercado inmobiliario en las ciudades latinoamericanas.

Por otra parte, el uso no muy extendido de las técnicas propias del diseño y análisis de experimentos para la teorización sobre el mercado inmobiliario, permitió detectar potenciales interacciones entre las variables predictoras seleccionadas (las cuales son de uso general en la valoración inmobiliaria). A partir de los hallazgos empíricos de éste trabajo se refuerza el carácter presuntamente no lineal y no separable de dichas variables como estimadores del precio por metro cuadrado de construcción de los inmuebles en el sector estudiado, el cual por sus características y tal como se afirmó con antelación, puede ser extrapolable a familias de nivel socioeconómico medio en culturas con propensión al uso del vehículo propio como medio de transporte.

La presencia de efectos importantes en la conformación de los precios inmobiliarios por parte de las interacciones entre los diferentes factores cuantitativos estudiados es un aspecto que debe informar debidamente a los valuadores. Estos resultados de campo apuntalan a la experiencia y a la información como aspectos que las fórmulas mecánicas y las soluciones aptas para todas las ocasiones no pueden sustituir en el arte de emitir opiniones válidas respecto al valor de inmuebles urbanos.

Asimismo estos resultados sirven para estimular el debate, la reflexión y sobre todo la precaución del avaluador al utilizar modelos lineales para estimar los precios de los inmuebles en función de las variables explicativas seleccionadas. De la misma forma se convierten en evidencia cuantitativa y empírica para soportar algunas de las cautas críticas recogidas en la literatura especializada (The Appraisal Institute, 2008) en torno al uso de modelos de estimación de precios por comparación que se fundamenten en la técnica estadística de la regresión lineal múltiple. En particular aquellas opiniones críticas de fundamento teórico soportadas en la Ley de los Rendimientos Decrecientes que advierten sobre la posibilidad de relaciones curvilíneas entre algunas de las variables explicativas típicas del avalúo inmobiliario.

En todo caso los autores, a partir de los resultados de la investigación, suscriben lo planteado por Pagourtzi y colaboradores (2003) en cuanto a que frecuentemente en las ciencias sociales no se sabe con certeza ni de antemano

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cual es el modelo apropiado, por lo cual el procedimiento razonable es consultar la literatura, considerar alternativas y seleccionar un modelo sobre el cual se realizarán el análisis de los datos, en primer lugar, y de los resultados y las premisas del modelo en segundo lugar. En el entendido de que los resultados parezcan lógicos y concuerden con las creencias normalmente aceptadas, no abrigando argumentos para cuestionar la selección del modelo, se puede asumir que la selección ha sido adecuada. Al proceder en respeto a éstos principios y prestando especial atención tanto a la forma funcional como a la selección de variables se puede tener una razonable confianza en los procedimientos y defender en concordancia el trabajo realizado y sus resultados.

Finalmente, estos resultados abren la posibilidad de una serie de oportunidades de investigación conjunta con el mismo abordaje metodológico para obtener conocimiento sobre aspectos habitualmente ignorados en la valoración inmobiliaria con la finalidad de presentar en un futuro mediato, estudios comparativos circunscritos a la región latinoamericana.

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