Inteligencia artificial aplicada a políticas de valuación masiva de la tierra urbana : Desarrollos metodológicos para la aplicación de técnicas de aprendizaje computacional basadas en la utilización de datos abiertos para la determinación masiva del precio de mercado de la tierra urbana

Trabajo Final para optar al Grado Académico de Doctor en Administración y Política Pública, Universidad Nacional de Córdoba, 2024.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Carranza, Juan Pablo
Otros Autores: Bologna, Eduardo León, Dir.
Formato: doctoralThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2025
Materias:
Valuaciones Masivas
Precio de la Tierra Urbana
Aprendizaje Computacional
Política Fiscal Urbana
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/554984
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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spelling I10-R141-11086-5549842025-03-12T14:41:48Z Inteligencia artificial aplicada a políticas de valuación masiva de la tierra urbana : Desarrollos metodológicos para la aplicación de técnicas de aprendizaje computacional basadas en la utilización de datos abiertos para la determinación masiva del precio de mercado de la tierra urbana Carranza, Juan Pablo Bologna, Eduardo León, Dir. Lucca, Carlos María, co-dir. Valuaciones Masivas Precio de la Tierra Urbana Aprendizaje Computacional Política Fiscal Urbana Trabajo Final para optar al Grado Académico de Doctor en Administración y Política Pública, Universidad Nacional de Córdoba, 2024. Fil: Carranza, Juan Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Instituto de Investigación y Formación en Administración Pública; Argentina. La tesis aborda el uso de inteligencia artificial (IA) en la valuación masiva de tierras urbanas en América Latina, enfocándose en mejorar la equidad tributaria y las políticas urbanas. Desde la experiencia inicial en Córdoba, se identifica la necesidad de superar limitaciones técnicas y metodológicas para adaptarse a contextos regionales diversos. Propone un modelo basado en datos abiertos y aprendizaje computacional, destacando la capacidad de estas herramientas para capturar relaciones complejas en los datos. La investigación combina técnicas tradicionales y emergentes como modelos econométricos, geoestadísticos y de machine learning, evaluando sus ventajas en precisión estadística, costos y factibilidad institucional. Además, considera aspectos éticos y de gobernanza en el uso de IA para la gestión pública, explorando su potencial para actualizar bases fiscales, capturar plusvalías y diseñar políticas urbanas más inclusivas. Se examinan casos en ciudades como Medellín, Curitiba y Buenos Aires, identificando patrones comunes y específicos en la formación de precios del suelo. La tesis resalta la importancia de fortalecer capacidades locales para implementar valuaciones periódicas y sostenibles, con impacto en la transparencia y la equidad tributaria. Finalmente, se plantea un marco metodológico adaptable que conecta la investigación académica con las necesidades prácticas de las administraciones locales en América Latina. Fil: Carranza, Juan Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Instituto de Investigación y Formación en Administración Pública; Argentina. 2025-02-26T17:33:08Z 2025-02-26T17:33:08Z 2024-06 doctoralThesis http://hdl.handle.net/11086/554984 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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