nuestra evaluación inmobiliaria taller de valores aplicados septiembre de 2016 este contenido del curso maneja dos líneas principales la primera estudiar métodos alternativos para valuación inmobiliaria que es necesario que los valuadores conozcan qué es el método de regresión lineal múltiple y el método los linear también estudiar el procedimiento técnico publicado por linda bing en enero de 2019 para la construcción de la tasa de capitalización de rentas a utilizar en el enfoque evaluatorio de ingresos abordaremos primero los métodos alternativos para valuación inmobiliaria y comenzaremos con la regresión lineal múltiple aplicada a la valuación inmobiliaria tenemos el modelo con dos variables independientes en este caso que siempre es el valor que lo que queremos nosotros conocer y x1 y x2 son variables independientes pero variables numéricas y b1 y b2 son pendientes asociadas con x 1 y con x 2 respectivamente el modelo de regresión lineal múltiple es tener un plano sobre lo que es un eje coordinado x1 y x2 che donde los puntos observados son puntos flotantes que se distancian de ese plano hacia arriba y hacia abajo en el caso de dos variables sería x1 y x2 por ejemplo podemos tener frente y fondo que incidan en el valor que vamos a ver el ejemplo una sola variable independiente dicen los corredores de bienes raíces a menudo quieren saber cómo el avalúo de una casa cambia según el tamaño de la misma debido a la devaluación los datos de amaluza tradujeron a dólares a continuación se incluyen algunos datos sobre la superficie en cientos de metros cuadrados y sobre el avalúo que está para simplificar la tabla en miles de dólares de una muestra de 11 casas y aquí tenemos las superficies de construcción en cientos de metros cuadrados y tenemos el valor en miles de dólares para este vamos a usar el archivo ejemplo 0 puntos up que tienen en su carpeta ejemplos y aparte van a ustedes a ver el video tutorial regresión simple aplicada en la valuación inmobiliaria aquí con ese peor te vaya voy a explicar el proceso de tal manera que no sale la ecuación del modelo 14.172.000 se encontraba moss con un terreno con una construcción avaluar de 1.73 cientos de metros cuadrados sería 14.172.000 1 miles de dólares ese sería el resultado eso sería lo que nosotros obtendríamos este método pues permite en base a datos históricos hacer lo que es una predicción de valor es decir tenemos la base de datos de varias casas varios terrenos con varios parámetros como frente fondo superficie kus etcétera y con esto vamos a hacer un avalúo pido que tenemos unos datos de 10 comparables con su área superficie con su frente con su fondo y con su precio de oferta en miles de pesos en este caso tenemos tres o cuatro variables el precio de oferta esquié área es x1 frentes x2 y fondo es x 3 nosotros vamos a remitirnos al video tutorial ustedes van a remitir al vitória agresión múltiple aplicado a la valuación inmobiliaria y en este caso con estos datos vamos a sacar un modelo modelo de regresión lineal múltiple y vamos a estimar cuánto pudiera valer un sujeto de 250 metros cuadrados de área o superficie de 10 metros de frente y 26 metros de fondo la ecuación del modelo según se vio en sps es igual a menos 229 75 más punto 339 x1 más 28.4 164 x 2 + 4 775 x3 si se fijan todas las variables que hemos manejado ahorita son números son números 260 metros cuadrados 10 metros de frente 26 de fondo el siguiente me temo que vamos a verlos línea se trata de bar para variables cualitativas por ejemplo las condiciones de los frentes las condiciones de la ubicación etcétera aquí resolvemos y sustituimos estos valores en la ecuación y nos da que el avalúo que tentativamente pudiéramos presentar serie de 267 puntos 18 mil pesos aquí hay hacer la asignación uno y vamos a ver el modelo lineal aplicado a lo que es la valuación inmobiliaria ese es el modelo es difícil de explicar solamente lo pongo para que sepan que se deriva de un modelo matemático bueno en este caso las tablas de contingencia o coro estables son tails son tablas que nos indican por ejemplo frecuencias observadas que pertenezcan a combinaciones de variables cualitativas por ejemplo una variable cualitativa sería vivir en casas otra sería vivir en departamento si en este caso sí en durango 10 10 personas y en un determinado lugar de durango 10 personas viven en casas y 40 en departamentos estamos hablando de frecuencias 10 en casas 40 departamento vivir en casas es una variable pero es una variable cualitativa porque no tiene valor numérico es lo que tenemos aquí solamente son frecuencias vivir en departamento 40 eso solamente frecuencia igual para aguascalientes 30 y 20 50 50 50 50 100 pero éstas son frecuencias como debieron haber visto en su módulo de probabilidad y estadística hay variables cuantitativas y hay variables cualitativas vamos a ver un ejemplo y se supone que para un estudio de evaluación de departamentos vacacionales en una ciudad costera se quiere estudiar la relación entre las variables categoriales vista al mar vista al mar no lo podemos calificar numéricamente con 1.5 con 2.10 con 3.7 un valor numérico cuantitativo o continuo sino que tiene que calificar con una categoría edificio con piscina o sin piscina en este caso la variable yesería edificio con piscina o edificios implícita iceta sería edificio compuesto de estacionamiento o sin puestos de estacionamiento para visitantes en este caso pues tenemos tres variables y la vista al mar puede tener alguna oferta vamos a ver qué categorías puede tener la vista al mar bueno en este caso nosotros aquí nos narra el procedimiento que hay que entrar para lo que es en s p ss y en el menú analize vamos a buscar lo lineal o meno analizar lo que lineal y aquí vamos a seleccionar model selección una vez ubicados model selección bueno todo esto lo vamos a aplicar con lo que es el video tutorial eso solamente es son las instrucciones para poder ver los resultados aquí en este caso tenemos nosotros las categorías de los precios de venta pakistán que oscilan menos de 25 millones de pesos entre 25 y 40 entre 40 y 55 mayor de 55 codificaciones 12 34 modificaciones no tienen valor alguno solamente es clasificatorio la variable estado del departamento usado con codificación 0 y nuevo con codificación uno en alberca no con codificación 0 y sí con codificación 1 vista otro lugar con codificación 0 y a la playa con codificación 1 aquí hay que ver el video tutorial regresión lineal aplicado a la valuación inmobiliaria la matriz de datos en este caso se tienen 18 inmuebles con diferentes condiciones de precio en cuanto a éstas son usados estos son nuevos los de uno tienen vista piscina lo de cero no tienen vista piscina en este caso sólo repetir lo de cero son aquellos que son usados y los unos son nuevos y estos son los rangos de valores que ya vimos en la tabla anterior y aquí con vista al mar son los 1 y los cerros son con vista a otro lado entonces si nos fijamos estos valores son valores clasificatorios no son valores numéricos sencillo por lo tanto estos valores pues no se puede manipular aritméticamente aquí sigue la asignación dos que la comentaremos en un videotutorial asignación 3 fin de la presentación