Técnicas algorítmicas y Machine Learning para la Valuación Masiva de la Tierra de la provincia de Córdoba

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Este documento aborda los resultados obtenidos del trabajo conjunto entre el Centro de Estudios Territoriales de la FCEFyN-UNC, el Gobierno de la Provincia de Córdoba a través del Ministerio de Finanzas y el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Este “Estudio territorial y del merca...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Piumetto, Mario Andrés, Garcìa, Gustavo Marcelo, Monayar, Virginia, Carranza, Juan Pablo, Morales, Hernan, Nasjleti, Tomás, Menendez, Adriana
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales 2019
Materias:
Valuación Masiva de la Tierra
algoritmos de aprendizaje automático
Catastro
valuaciones masivas
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/FCEFyN/article/view/24389
Aporte de:
Revistas de la UNC de Universidad Nacional de Córdoba
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description Este documento aborda los resultados obtenidos del trabajo conjunto entre el Centro de Estudios Territoriales de la FCEFyN-UNC, el Gobierno de la Provincia de Córdoba a través del Ministerio de Finanzas y el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Este “Estudio territorial y del mercado inmobiliario de la provincia de Córdoba” tuvo como objetivos determinar las valuaciones de todos los inmuebles urbanos y rurales, conforme valores de mercado.Metodológicamente se implementaron Modelos de Valuación Masiva Automatizada y utilizaron herramientas geomáticas (SIG, procesamiento de imágenes, análisis espaciales, etc.), en la construcción de variables territoriales y a los fines de calcular valores a partir de algoritmos y modelos matemáticos. El estudio resultó en la determinación de las nuevas valuaciones para aproximadamente 2.000.000 de inmuebles que posee la provincia de Córdoba.La actualización de los valores catastrales así como la implementación de metodologías que colaboran en acelerar los procesos de valuaciones masivas y permiten asignar el valor más probable y próximo al mercado, de manera objetiva, eficiente y eficaz, contribuyen a un mejor conocimiento de la riqueza territorial de una región, a una menor distorsión impositiva y menores pérdidas económicas en la aplicación de los impuestos; entre otros.
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