| dc.contributor.advisor | Barrera Buitrago, Dayana Alejandra | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_acevedo_y_gómez | |
| dc.creator | Pinilla Jiménez, Andrés Felipe | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-25T16:05:01Z | |
| dc.date.available | 2025-03-25T16:05:01Z | |
| dc.date.created | 2024-12-12 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67642 | |
| dc.description | No aplica | |
| dc.description.abstract | Colombia 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.format | pdf | |
| dc.title | Impacto de la actualización catastral en el avalúo Catastral: evaluación mediante la implementación de machine learning | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Actualización Catastral | |
| dc.subject.keywords | Impuesto Predial | |
| dc.subject.keywords | Política Tributaria | |
| dc.subject.keywords | Modelos de Precios Hedónicos | |
| dc.description.abstractenglish | Colombia has a municipal-level cadastre that is generally outdated.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.category | machine learning | |