Análisis del valor de la tierra con Regresión Geográficamente Ponderada en la ciudad de Resistencia (2016-2017)

ARIAS, CARLOS FEDERICO; CARDOZO, OSVALDO DANIEL

San Fernando del Valle de Catamarca

Congreso; IV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica; 2018

Universidad Nacional de Catamarca (UNCa)

El problema de investigación subyace a partir del rápido crecimiento urbano (vertical y horizontal) que viene experimentando la ciudad de Resistencia (capital de la Provincia del Chaco) desde principios del siglo XXI, que conlleva a una gran demanda de tierra en las zonas periféricas y en la construcción de edificaciones en zonas céntricas, por lo general destinadas al uso residencial.A partir de este problema, el objetivo del trabajo es analizar el valor de la tierra e identificar los elementos que influyen en su conformación a nivel local. Respecto a la metodología empleada la misma se basó en: a) acceso y relevamiento en sitios web de inmobiliarias especializadas en la venta de inmuebles -terrenos, casas y departamentos- entre noviembre del año 2016 y marzo de 2017; b) generación de variables internas y externas a los inmuebles con correlación bivariada; c) creación de modelo GWR con kernel fijo y adaptativo; d) obtención de resultados.Por último, respecto a los resultados obtenidos se advierte una influencia considerable de variables internas clásicas como ser la presencia de baño y terraza/balcón, en combinación con variables externas como la distancia al centro ?el cual concentra la actividad comercial de la ciudad- y la distancia al pavimento, sobre el valor de la tierra ?medido para esta ocasión a través del precio por metros cuadrados-, ambas con una correlación que ronda el 60% respecto del precio del metro cuadrado. Desde el punto de vista de la metodología empleada, utilizar modelos espaciales que consideran el efecto de la autocorrelación de los datos en el espacio, expresa una gran solución para variables que se pretenden explicar cómo el caso del valor de la tierra, afectado por fenómenos que funcionan a diferentes escalas, lo que configuran una posibilidad de obtener una explicación más acertada de la realidad en comparación con los modelos clásicos que no consideran el espacio geográfico.