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Sistema de Información Geográfica para el Partido de San Isidro. Valuación inmobiliaria a precios de mercadoConvenio Ministerio de Economía de la

Provincia de Buenos Aires con Facultad de Ciencias Económicas UNLP

Mayo 2003

Contenido

Introducción teórica Métodos valuatorios de la propiedad

La prueba piloto para San Isidro Análisis de línea de valuación Relevamiento de mercado Matching datos fiscales con datos de mercado

Aspectos computacionales Resultados obtenidos Líneas de acción futuras

Introducción teórica

Métodos valuatorios de la propiedad: El método de ventas comparativas

Comparación directa de ventas Comparación directa de ventas mediante inferencia

estadística Comparación de ventas usando análisis de

regresión El método del ingreso

Modelos de cocientes Modelos de flujos de caja descontados

El método de costos

La Prueba PilotoIntroducción Se realizó una prueba piloto de la aplicación

de un modelo de valuación por precios de mercado para el municipio de San Isidro.

La elección de la zona es importante, dado que se necesita que la muestra de mercado contenga variabilidad de características y precios para poder tener estimaciones estadísticamente robustas.

La Prueba PilotoFuentes de información Se utilizó la base de datos

“linea de valuación” provista por la DPCE.

Se dispuso de un mapa georeferenciado del partido de San Isidro con la ubicación de las partidas catastrales.

Se integró la “linea de valuación” al mapa georeferenciado.

Se diseñó e implemenó un relevamiento de mercado para la construcción de una base de datos con información de precios proveniente de los agentes inmobiliario de la zona.

Mapageoreferenciado

Relevamiento de mercado

Línea devaluación

Sistema deInformaciónGeográficoCatastral

La Prueba PilotoMapa georeferenciado El mapa georeferenciado

debe contener el shape de la red vial.

Cada segmento de la red vial debe estar asociado a una tabla de calles y alturas.

Esto permite incorporar al GIS datos con dirección (calle + altura) y obtener luego las coordenadas geográficas.

La disposición del mapa es un requisito imprescindible para el desarrollo del trabajo.

La Prueba PilotoAnálisis de “linea de valuación” La tabla línea de

valuación contiene los datos básicos de valuación, superficie y características de todas las partidas del impuesto inmobiliario provincial.

Nro Nombre Tipo de dato Longitud Descripción 1 PARTIDO Numérico 3 Partido 2 PARTIDA Numérico 6 Partida 3 CIRCUNSCRIP Numérico 2 Circunscripción 4 SECCION Char 2 Sección 5 F_EFECTIVI Date 8 Fecha de efectividad 6 CARACTERIS Char 1 Característica 7 MOTIVO Char 1 Motivo 8 S_TERRENO Numérico 13 Superficie del terreno 9 S_EDIFICA Numérico 13 Superficie edificada 10 V_TIERRA_V Numérico 13 Valor tierra viejo 11 V_TIERRA_N Numérico 9 Valor tierra nuevo 12 V_EDIF_V Numérico 13 Valor edificio viejo 13 V_EDIF_N Numérico 9 Valor edificio nuevo 14 V_MEJORA_V Numérico 13 Valor mejora viejo 15 V_MEJORA_N Numérico 9 Valor mejora nuevo 16 V_COMUN Numérico 9 Valor común 124

La Prueba PilotoDistribución del valor de la tierra La distribución

geográfica del valor de la tierra muestra resultados esperables.

Los mayores valores se encuentran sobre avenidas importantes (ej. Libertador), esquinas y barrios con mayores valores de mercado.

Las zonas más pobres (lindantes con San Martín) presentan menores valores.

La Prueba PilotoDistribución del valor de los edificios La distribución

geográfica del valor de los edificios es más heterogénea que en el caso de la tierra.

Las zonas de mayor/menor valor difieren con la tierra.

La Prueba PilotoComparación valor tierra - edificios

Tierra ≠ Edificios

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Construcción La base de datos se construyó a partir de la

información contenida en el sitio web www.sist-dixon.com.

La información corresponde a las inmobiliarias más importantes de la zona.

La información de los inmuebles no está sistematizada por lo que fue necesario solucionar problemas de estandarización de la base de datos.

Hay información confusa y duplicada por lo que fue necesario depurar la información.

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Descripción La base de datos construida tiene 2197 registros

(inmuebles) y 47 campos (características).

TIPO DE INMUEBLE

CANTIDAD %SUP. TOTAL

PROM.SUP. CUB.

PROM.

CASA 1,444 65.7 707.2 287.6

LOTE (*) 18 0.8 1,113.3 297.2

DEPARTAMENTO 665 30.3 116.4 82.5

OFICINA 70 3.2 222.2 178.6

TOTAL 2,197 100.0 595.2 222.7

(*) Algunas casas muy deterioradas se vendían como lotes.

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Variables de identificación: código, fecha de carga, inmobiliaria y tipo; ubicación geográfica: zona, calle, altura, piso, departamento y

edifcio; tamaño: superficie total y superficie cubierta; precio: valores en dólares convertidos a 3,19 pesos por dólar; habitacionales: dormitorios, placards, living, comedor, cocina,

baños, dependencia de servicios, garage, patio/fondo y número de plantas;

estructurales: antigüedad, refacción, estado, country, balcón y terraza;

características adicionales: pileta, quincho/parrilla, calefación/aire acondicionado, escritorio, casero, local y amarra; y

distancias: distancias a centros comerciales y de transporte.

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Ubicaciones

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Estadísticas Promedios por tipos de inmuebles.

TIPO DE INMUEBLE

DORMITORIOSLIVING/LIVING-

COMEDORCOMEDOR

COCINA SEPARADA

CASA 3.44 0.99 0.44 0.99

DEPARTAMENTO 1.99 0.78 0.09 0.84

TOTAL 2.98 0.92 0.33 0.94

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Estadísticas Valor de casas según cantidad de dormitorios.

CANTIDAD DORMITORIOS

OBS. MEDIA ($) DESV. EST. COEF. VAR.

1 o 2 212 255,275 290,771 1.14

3 591 519,055 464,982 0.90

4 461 1,100,000 1,173,222 1.07

5 o más 180 2,000,000 2,278,651 1.14

TOTAL 1,444 853,861 1,212,187 1.42

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Estadísticas Valor de casas según superficie total.

SUP. TOTAL (m2)

MEDIA ($) DESV. EST. COEF. VAR.

0 - 100 116 160 50 771 0.44

100 - 200 202 273 97 022 0.48

200 - 300 310 101 269 385 0.87

300 - 400 407 004 213 750 0.53

400 - 500 546 743 309 860 0.57

500 - 600 666 072 331 292 0.50

más de 600 1 707 142 1 677 787 0.98

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Estadísticas Valor de casas según superficie cubierta.

SUP. CUB. (m2)

MEDIA ($) DESV. EST. COEF. VAR.

0 - 100 150 475 80 230 0.53

100 - 200 292 461 174 360 0.60

200 - 300 563 271 338 639 0.60

300 - 400 1 014 471 577 809 0.57

400 - 500 1 622 139 939 293 0.58

500 - 600 2 022 362 991 416 0.49

más de 600 3 713 593 3 050 621 0.82

La Prueba PilotoRelevamiento de mercado - Estadísticas Valor de casas según cantidad de baños.

CANTIDAD BAÑOS

OBS. MEDIA ($) DESV. EST. COEF. VAR.

N/A 11 620,600 306,344 0.49

1 207 222,391 259,025 1.16

2 377 403,142 345,206 0.86

3 502 734,129 620,691 0.85

4 223 1,500,000 1,061,816 0.71

5 o más 124 2,700,000 2,788,676 1.03

TOTAL 1,444 853,861 1,212,187 1.42

La Prueba PilotoMatching datos de mercado vs fiscales Se realizó el “matching” entre la base de datos de valores de

mercado con la base de datos de línea de valuación con el fin de comparar valuaciones fiscales y de mercado. Este es un procedimiento crucial dentro de la prueba piloto.

Los inmuebles se ubicaron geográficamente en el mapa de San Isidro empleando información sobre calle y la altura. Luego se realizó la detección visual de cada inmueble mediante la observación de las características de las parcelas cercanas.

Una vez completado el procedimiento se agregó a la base de datos de valores de mercado una variable con la nomenclatura catastral de cada inmueble.

Se incluye en la base de datos una variable que indica la confianza del matching realizado.

El próximo paso para verificar que el matching es correcto es utilizar la base de datos suministrada por DSI que posee entre sus campos el domicilio de cada inmueble.

La Prueba PilotoMatching – Detalle del procedimiento1. De los datos de mercado normalmente

se obtiene una ubicación aproximada de la propiedad (ej. calle San Lorenzo al 1400). Se georeferencian en el GIS.

2. Se ubica la calle en el GIS (línea gruesa en el mapa).

3. Se inspeccionan características de los lotes aledaños (sobre la calle), tal como: superficie del lote, superficie edificada, superficie semicubierta, pileta, etc.).

4. Se identifican el/los lote/s candidato/s para el matching.

5. Se asigna una una de las nomenclaturas a la propiedad de mercado.

6. Se establece un valor de confianza del matching (1, 2 ó 3).

Aspectos Computacionales

Para la realización de la prueba piloto se utilizó el siguiente software: ArcView GIS 3.2. Para el trabajo de georeferenciación de

información de mercado, matching y obtención de coordenadas geográficas para incluir como determinantes en el modelo hedónico.

Borland Delphi 6.0. Para la realización del matching entre el mapa georeferenciado y la tabla línea de valuación y para efectuar cálculos con las tablas.

Stata 7.0. Para la realización del análisis estadístico, econométrico y gráfico.

Servidor Windows NT 4.0 con SQL server 7.0. Para la gestión de las bases de datos (mecanismos de seguridad implementados para mantener la confidencialidad de los datos).

Resultados obtenidos - Contenido Utilización de la información de mercado para estimar

un modelo hedónico de valuación de las propiedades. Análisis de equidad vertical en las valuaciones. Análisis de equidad vertical en la recaudación. Análisis de la diferencia entre valuación de mercado y

valuación fiscal. Recaudaciones comparada entre la orignadas en la

valuación fiscal actual y simulada a partir de la valuación a precios de mercado.

Resultados - Modelo hedónico Se estima un modelo econométrico con la siguiente

especificación:ln(precio) = f( variables )

Los resultados muestran relevancia estadística: A nivel del modelo: R2: 0.89, test-F: 1672 A nivel de variables hay un conjunto significativo (test-t).

Cantidad de observaciones empleadas: 963. Corresponde a casas con un nivel de matching 1 y 2.

Los coeficientes pueden ser interpretados como el precio de la característica a la que se refieren (por ejemplo: precio de una habitación adicional, precio adicional por tener pileta).

Estos resultados pueden ser el fundamento de modificaciones en la forma como se determina el valor fiscal actualmente.

Resultados - Modelo hedónicoRegression with robust standard errors Number of obs = 963

F( 41, 917) = 1672.29 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8855 Root MSE = .32181 ------------------------------------------------------------------------- lnprecio | Coef. R. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---------+--------------------------------------------------------------- lnsuperf | .5808675 .0325379 17.852 0.000 .5170102 .6447249 lnsupcub | .3749697 .0511592 7.329 0.000 .274567 .4753724 dormitor | .0106258 .0176421 0.602 0.547 -.0239978 .0452494 living2 | .1959224 .1092456 1.793 0.073 -.0184779 .4103228 living3 | .2880521 .1093648 2.634 0.009 .0734177 .5026866 comedor | .0801678 .0336634 2.381 0.017 .0141016 .1462339 cocina | .0085807 .0240166 0.357 0.721 -.0385531 .0557146 baño | .0788056 .0157636 4.999 0.000 .0478688 .1097425 dep_ser | .0568103 .0287554 1.976 0.048 .0003762 .1132445 garage | .0440066 .0340604 1.292 0.197 -.0228388 .1108519 patiofon | .154064 .0689862 2.233 0.026 .0186748 .2894532 escritor | .0498346 .026869 1.855 0.064 -.0028973 .1025664 pileta | .0793506 .0271022 2.928 0.003 .0261612 .1325401 quincho | -.0391707 .0252805 -1.549 0.122 -.088785 .0104436 calefacc | .0080612 .0267686 0.301 0.763 -.0444735 .060596 vigilanc | .0402659 .0369802 1.089 0.277 -.0323098 .1128416 amarra | -.032945 .1035341 -0.318 0.750 -.2361363 .1702463 plantas | -.0130601 .025175 -0.519 0.604 -.0624675 .0363472 estado1 | .1468706 .0331819 4.426 0.000 .0817492 .211992 estado2 | .0655947 .023835 2.752 0.006 .0188172 .1123723 estado4 | -.1370739 .0499834 -2.742 0.006 -.2351689 -.0389788 estado5 | -.0837621 .1115182 -0.751 0.453 -.3026225 .1350984 country | .5655213 .0960865 5.886 0.000 .3769464 .7540962

Resultados - Modelo hedónico-------------------------------------------------------------------------

lnprecio | Coef. R. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---------+--------------------------------------------------------------- dist_a_0 | -.0000275 .0001831 -0.150 0.881 -.0003869 .0003318 dist_a_1 | -.0000675 .0000868 -0.778 0.437 -.0002379 .0001029 dist_a_2 | -.0000994 .0000328 -3.028 0.003 -.0001639 -.000035 dist_a_3 | .0000549 .0000331 1.662 0.097 -9.95e-06 .0001198 dist_a_4 | .0001066 .0000766 1.392 0.164 -.0000437 .0002569 dist_a_5 | -.0001193 .0000578 -2.062 0.039 -.0002328 -5.78e-06 dist_a_6 | .0001297 .0001194 1.087 0.277 -.0001045 .0003639 zona4e | -.4635046 .1996583 -2.321 0.020 -.8553449 -.0716644 zona5a | -.2413505 .0984921 -2.450 0.014 -.4346467 -.0480544 zona5c | -1.018055 .1321842 -7.702 0.000 -1.277474 -.7586365 zona5e | -.246245 .1757538 -1.401 0.162 -.5911713 .0986813 zona6a | -.3258611 .0491167 -6.634 0.000 -.4222553 -.2294669 zona6b | -1.224102 .2393074 -5.115 0.000 -1.693756 -.754448 zona6c | -1.045801 .1592886 -6.565 0.000 -1.358414 -.7331884 zona6d | -.5876592 .0831432 -7.068 0.000 -.7508323 -.4244861 zona6e | -.5237192 .1098895 -4.766 0.000 -.7393833 -.308055 zona6h | .7220309 .0589601 12.246 0.000 .6063186 .8377433 zona7a | -.275736 .0632256 -4.361 0.000 -.3998197 -.1516522 zona7b | -.2673669 .1035586 -2.582 0.010 -.4706064 -.0641275 zona7e | -.1337396 .0635476 -2.105 0.036 -.2584552 -.0090241 zona7f | -.152214 .0601227 -2.532 0.012 -.2702081 -.0342199 zona8c | -.4909644 .0911083 -5.389 0.000 -.6697694 -.3121595 _cons | 5.811007 .4139568 14.038 0.000 4.998594 6.62342

Resultados - Modelo hedónico Tanto la superficie total como la superficie cubierta incrementan el valor de un inmueble.

El incremento de valor resultante de aumentar la superficie cubierta es menor respecto al resultante de un aumento en la superficie total. Ambas variables parecerían ser las que contribuyen en mayor medida a explicar que da valor a un inmueble.

El número de dormitorios y de baños proporciona mayor valor a un inmueble. También lo hacen la existencia de living, living-comedor y comedor (separado de la cocina).

Las casas con garage, dependencia de servicio o alguna habitación que se use como sala de estar o escritorio también aparecen con un valor superior a las que no poseen este tipo de dependencias.

El hecho de que la casa cuente con espacios verdes, como jardín o fondo, produce un incremento en el valor de la propiedad. Lo mismo ocurre con la inclusión de una pileta en el mismo.

Es notable el aumento en el valor de una propiedad que tiene lugar debido a que el inmueble se localiza dentro de un barrio cerrado. Este aumento de valor se debería a la mayor seguridad y privacidad que estos barrios otorgan.

El estado en el que se encuentra la vivienda hace que, cuanto mejores sean las condiciones en que esta se encuentre, mayor sea su valor.

Las variables que capturan la distancia a distintos centros comerciales de la zona indican que en algunos casos, un acercamiento a estos incrementa el valor de la vivienda, aunque en otros casos ocurre que un alejamiento de los mismos es lo que incrementa el valor de esta.

Las variables que capturan el efecto de la zona en la que se localiza el inmueble muestran que hay ciertas diferencias de valor entre ellas. Las pérdidas de valor más notorias se registran en la zona oeste del partido, es decir, aquellas que limitan con el partido de San Martín.

Resultados - Modelo hedónico Los resultados para las circunscripciones/secciones

acerca del efecto sobre el valor de mercado son los siguientes:

Resultados - Modelo hedónico

Resultados-Equidad vertical en valuación Con el análisis de equilibrio vertical en las

valuaciones se intenta identificar la relación entre el valor fiscal y el valor de mercado.

Se concentra el análisis en como la relación valor fiscal – valor de mercado se comporta de acuerdo al nivel de valuación de la propiedad.

Los resultados pueden ser interpretados como de equidad distributiva si asociamos el valor de la propiedad con los ingresos de la población (mayores ingresos => mayor valor de la propiedad).

Resultados-Equidad vertical en valuación Modelos de estimación de equidad vertical. Modelo 1

(miles de $).

iii VMVF EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 0 Y = 1

Source | SS df MS Number of obs = 959-------------+------------------------------ F( 1, 957) = 1821.18

Model | 18732062.6 1 18732062.6 Prob > F = 0.0000Residual | 9843396.25 957 10285.6805 R-squared = 0.6555

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6552Total | 28575458.8 958 29828.2451 Root MSE = 101.42

------------------------------------------------------------------------------vfiscal | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------vmercado | .2651682 .0062136 42.68 0.000 .2529743 .2773621

_cons | 60.5309 5.103235 11.86 0.000 50.51608 70.54572------------------------------------------------------------------------------


(miles de $).

valor mercado miles de $

valor fiscal miles de $ Fitted values perfectamente equitativo

38.28 2552

15.789

1127.19


(miles de $).

iii

i VMVM

VF EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 1 Y = 0

Regression with robust standard errors Number of obs = 959F( 1, 957) = 195.13Prob > F = 0.0000R-squared = 0.1276Root MSE = .16159

------------------------------------------------------------------------------| Robust

vfiscal_vm~o | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------

vmercado | -.0001171 8.38e-06 -13.97 0.000 -.0001336 -.0001007_cons | .4866978 .0087503 55.62 0.000 .4695259 .5038698

------------------------------------------------------------------------------


(miles de $).


vfiscal_vmercado Fitted values perfectamente equitativo

38.28 2552

.046836

1.30598


(miles de $).

iiii VMVMVF 2EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 0, = 1 Y = 0


Model | 19400661.9 2 9700330.93 Prob > F = 0.0000Residual | 9174796.99 956 9597.06798 R-squared = 0.6789

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6783Total | 28575458.8 958 29828.2451 Root MSE = 97.965

------------------------------------------------------------------------------vfiscal | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------vmercado | .4225815 .0197914 21.35 0.000 .3837418 .4614212

vmercado_sq | -.0000774 9.27e-06 -8.35 0.000 -.0000956 -.0000592_cons | 13.59991 7.477593 1.82 0.069 -1.074483 28.2743

------------------------------------------------------------------------------


(miles de $).



38.28 2552

15.789

1127.19

Resultados-Equidad vertical en recaudación Se realiza el

mismo análisis anterior (modelos 1, 2 y 3) pero para la recaudación del impuesto.

Se determinó el impuesto para cada propiedad en base a la Ley Impositiva 2003.

Cuota FijaAlíc.

s/exced.

$lím. mín.

o/ooHasta 22,000 0.00 5.17

De 22,000 a 33,000 113.74 5.79

De 33,000 a 44,000 177.43 6.41

De 44,000 a 88,000 247.95 7.24

De 88,000 a 132,000 566.43 8.07

De 132,000 a 176,000 921.29 9.00

De 176,000 a 220,000 1,317.11 10.03

De 220,000 a 265,000 1,758.42 11.27

De 265,000 a 309,000 2,265.60 12.61

De 309,000 a 353,000 2,820.65 14.06

De 353,000 a 397,000 3,439.39 15.72

De 397,000 a 441,000 4,130.93 17.58

Más de 441,000 4,904.67 19.65

Base Imponible

$

Resultados-Equidad vertical en recaudación Modelos de estimación de equidad vertical. Modelo 1

(en $).

EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 0 Y = 1

iii VMiVFi __


Model | 1.6661e+10 1 1.6661e+10 Prob > F = 0.0000Residual | 8.7898e+09 957 9184777.22 R-squared = 0.6546

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6543Total | 2.5451e+10 958 26566840.9 Root MSE = 3030.6

------------------------------------------------------------------------------ifiscal | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------imercado | .3408494 .0080028 42.59 0.000 .3251443 .3565546

_cons | -176.6099 154.7092 -1.14 0.254 -480.2184 126.9985------------------------------------------------------------------------------


(en $).

impuesto según valor mercado

impuesto según valor fiscal Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

-32.4972

27054


(en $).

iii

i VMiVMiVFi _

__

EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 1 Y = 0

Regression with robust standard errors Number of obs = 959F( 1, 957) = 2.22Prob > F = 0.1365R-squared = 0.0020Root MSE = .18672

------------------------------------------------------------------------------| Robust

ifiscal_im~o | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------

imercado | -6.81e-07 4.57e-07 -1.49 0.136 -1.58e-06 2.16e-07_cons | .3460461 .0102081 33.90 0.000 .3260133 .3660789

------------------------------------------------------------------------------


(en $).


ifiscal_imercado Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

.013381

1.45858


(en $).

iiii VMiVMiVFi 2___ EQUIDAD VERTICAL IMPLICA QUE = 0, = 1 Y = 0


Model | 1.6665e+10 2 8.3327e+09 Prob > F = 0.0000Residual | 8.7857e+09 956 9190016.12 R-squared = 0.6548

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6541Total | 2.5451e+10 958 26566840.9 Root MSE = 3031.5

------------------------------------------------------------------------------ifiscal | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------imercado | .3566069 .0247074 14.43 0.000 .3081199 .405094

imercado_sq | -3.70e-07 5.48e-07 -0.67 0.500 -1.45e-06 7.06e-07_cons | -274.4073 212.1193 -1.29 0.196 -690.6806 141.8659

------------------------------------------------------------------------------


(en $).


impuesto según valor fiscal Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

-123.698

27054

Resultados-Comparación de equidad vertical Comparación Modelo 1.



38.28 2552

15.789

1127.19


impuesto según valor viscal Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

-32.4972

27054

EJERCICIO VALUACION EJERCICIO IMPUESTO


EQUIDAD VERTICAL

EJERCICIO VALUACION

EJERCICIO IMPUESTO

0 60.53 -176.61

(11.86) (-1.14)

1 0.27 0.34

(42.68) (42.59)




vfiscal_vmercado Fitted values perfectamente equitativo

38.28 2552

.046836

1.30598


ifiscal_imercado Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

.013381

1.45858


EQUIDAD VERTICAL

EJERCICIO VALUACION

EJERCICIO IMPUESTO

1 0.49 0.35

(55.62) (33.90)

0 0.00 0.00

(-13.97) (-1.49)




impuesto según valor viscal Fitted values perfectamente equitativo

422.805 55051.5

-123.698

27054



38.28 2552

15.789

1127.19


EQUIDAD VERTICAL

EJERCICIO VALUACION

EJERCICIO IMPUESTO

0 13.60 -274.41

(1.82) (-1.29)

1 0.42 0.36

( 21.35) (14.43)

0 -0.0001 0.0000

(-8.35) (-0.67)

Resultados – Valor fiscal vs mercado La diferencia entre la valuación fiscal y los precios

de mercado no es homogénea para todas las propiedades.

posicion

vmercado_vfiscal igualdad

1 959

.765707

21.3512

Resultados – Valor fiscal vs mercado Las propiedades de mayor valor de mercado presentan

las mayores diferencias con las valuaciones fiscales.

DECIL OBS.VMERCADO /

VFISCALVAL. MERC. PROM. ($)

VAL. FISC. PROM. ($)

1 95 1.364 340,860 244,946

2 96 1.739 460,174 265,601

3 96 1.951 425,533 218,425

4 97 2.162 480,720 222,188

5 95 2.410 595,204 246,995

6 96 2.655 578,570 217,848

7 96 2.973 746,244 250,497

8 97 3.431 816,722 237,923

9 95 4.161 922,716 223,532

10 96 6.962 931,231 147,857

TOTAL 959 2.981 629,869 227,552

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Deciles

Co

cien

te v

alo

r fi

scal

/ m

erca

do

0

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

600 000

700 000

800 000

900 000

1 000 000

Val

uac

ión

Valor fiscal / Mercado

Valor de mercado

Valor fiscal

Resultados – Valor fiscal vs mercado Uno de los factores que explica la diferencia es la

subdeclaración de superficie edificada.

DECILVMERCADO /

VFISCALS. C. MERC /

S. C. FISCS. CUB.

MERC. (m2)S. CUB. FISC.

(m2)

1 1.364 0.881 223 268

2 1.739 0.930 261 284

3 1.951 0.935 237 259

4 2.162 0.993 245 251

5 2.410 0.990 251 271

6 2.655 1.063 256 257

7 2.973 1.034 272 268

8 3.431 1.056 289 267

9 4.161 1.592 294 258

10 6.962 1.886 323 164

TOTAL 2.981 1.118 265 255

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

DecilesC

oci

ente

val

or

fisc

al /

mer

cad

o

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

2.000

Co

cien

te s

up

.cu

b.m

erca

do

/

sup

.cu

b.f

isca

l

Valor fiscal / Mercado

Valor de mercado

ResultadosComparación de recaudación De la comparación entre el impuesto determinado

según la valuación fiscal y el impuesto simulado con los precios de mercado, surge la siguiente tabla:

Valores en pesos

VALUACIONIMPUESTO

DETERMINADOALICUOTA PROMEDIO

Datos fiscales 218 222 424 4 724 774 2.17%

Datos de mercado 604 044 045 14 358 664 2.38%

Relación mercado/fiscal 2.77 3.04

Diferencia 385 821 621 9 633 890

Lineas de acción futuras

Perfeccionamiento del método de matching entre los datos de mercado y la base fiscal, por medio de la utilización de la tabla de direcciones provista por la DSI.

Inclusion como determinantes del modelo hedónico de la información desagregada de los formularios (tildes). Esto permitirá analizar la relevancia del método de valuación actual y la posibilidad de sugerir cambios (requiere procesamiento manual).

Inclusión dentro del modelo hedónico de más información acerca del contexto espacial.

Desarrollo de una metodología para poder extender el resultado obtenido para la muestra de la prueba piloto, a todo el municipio. Para esta tarea se empezó a utilizar la base de formularios agregada.

Implementación de la metodología desarrollada a otros partidos. En este sentido resulta importante aclarar que San Isidro es un caso particular dada la amplia difusión de la oferta inmobiliaria. Para otros partidos será necesario combinar con otras fuentes de información (por ejemplo realización de tasaciones propias).

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