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dc.contributor.advisorBarrera Buitrago, Dayana Alejandra
dc.coverage.spatialcead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creatorPinilla Jiménez, Andrés Felipe
dc.date.accessioned2025-03-25T16:05:01Z
dc.date.available2025-03-25T16:05:01Z
dc.date.created2024-12-12
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/67642
dc.descriptionNo aplica
dc.description.abstractColombia cuenta con un catastro a nivel municipal que, en términos generales, se encuentra desactualizado . En el marco de los acuerdos de paz firmados en 2016 con las FARC, en cumplimiento del punto 1 – Reforma Rural Integral - el gobierno actual (2022- 2026) ha impulsado la actualización de este catastro como parte del enfoque de catastro multipropósito para la formalización de la propiedad rural. . Este estudio analiza los efectos de la actualización catastral sobre el avalúo en 89 municipios actualizados entre 2016 y 2024. Para ello, se compara la información catastral de estos municipios antes y después del proceso de actualización. El análisis utiliza una metodología basada en machine learning que combina técnicas de segmentación mediante HDBSCAN y modelos de regresión con XGBoost. La segmentación permitió identificar grupos homogéneos de predios según características compartidas, mientras que los modelos predictivos se aplicaron a cada grupo para estimar los incrementos en el avalúo catastral derivados de la actualización. Las variables consideradas incluyen los valores catastrales y las características físicas – extensión, área construida y zona - de los predios antes y posterior a la actualización. Este enfoque metodológico demostró ser suficiente en la identificación de patrones de actualización y en la predicción de los incrementos en avalúo en los predios ubicados en la zonas urbanas.
dc.formatpdf
dc.titleImpacto de la actualización catastral en el avalúo Catastral: evaluación mediante la implementación de machine learning
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsActualización Catastral
dc.subject.keywordsImpuesto Predial
dc.subject.keywordsPolítica Tributaria
dc.subject.keywordsModelos de Precios Hedónicos
dc.description.abstractenglishColombia has a municipal-level cadastre that is generally outdated. As part of the peace agreements signed in 2016 with the FARC, specifically under Point 1 – Comprehensive Rural Reform – the current government (2022-2026) has promoted the update of this cadastre as part of the multipurpose cadastre approach to formalize rural property. This study analyzes the effects of cadastral updates on property valuation in 89 municipalities updated between 2016 and 2024. To achieve this, cadastral information from these municipalities before and after the update process is compared. The analysis employs a machine learning-based methodology that combines segmentation techniques using HDBSCAN and regression models with XGBoost. Segmentation identified homogeneous groups of properties based on shared characteristics, while predictive models were applied to each group to estimate increases in cadastral valuation resulting from the update. Variables considered include cadastral values and physical characteristics—such as land size, constructed area, and location—before and after the update. This methodological approach proved effective in identifying update patterns and predicting valuation increases for properties located in urban areas.
dc.subject.categorymachine learning


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