Validación y análisis del uso del método de redes neuronales artificiales para la estimación del valor de terrenos rurales en el municipio de El Colegio - Cundinamarca

Existe una metodología para realizar el estudio de zonas físicas y geoeconómicas homogéneas, establecida por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) en el año 2017. En la parte final del documento, luego de explicar detalladamente el proceso para la generación de zonas físicas homogéneas, se proporcionarán las pautas con el objetivo de determinar las zonas geoeconómicas. La efectuación de dicho proceso tiene en cuenta lo que se determina en la Ley 14 de 1983, específicamente en el artículo 4, donde se establece que se deben elaborar avalúos parciales independientes en cada zona obtenida. Este procedimiento requiere de un trabajo de campo, la colaboración de personas conocedoras de la zona de estudio y del mercado inmobiliario; así, para la realización de cada avaluó, resulta necesario la aplicación de cualquiera de los métodos expuestos en la Resolución 620 de 2008. Cabe señalar que tales métodos tradicionales y efectivos se han mantenido vigentes por más de 50 años en Colombia y a nivel internacional. La implementación del catastro multipropósito en el país, en colaboración con la revolución de la programación y metodologías de inteligencia artificial, ha permitido la incorporación de nuevas metodologías valuadoras, como lo establece el Decreto 148 de 2020. Esto no implica que los cuatro métodos tradicionales sean obsoletos; por el contrario, lo que se busca con las nuevas tecnologías consiste en que estas ejecuten el proceso de manera más rápida; esto minimizará los costos, eliminará los sesgos que interfieran en la actividad valuadora y se brindará un nivel de confianza lo suficientemente fiable, tal como ha sucedido con los métodos tradicionales. En el presente trabajo se plantea realizar la variación de una red neuronal artificial (método de inteligencia artificial) para la determinación de avalúos catastrales del municipio El Colegio, Cundinamarca, a partir de información cartográfica y alfanumérica catastral disponible del municipio; es decir, se contará con los insumos base, en caso de aplicarse la metodología tradicional, y se verificará su ajuste con respecto a los avalúos que ya se tienen del municipio.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/36581
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/36581
• Palabra clave: Redes neuronales; Estimación valor; Inteligencia artificial; Avalúos catastrales; Rstudio; Especialización en Avalúos -- Tesis y disertaciones académicas; Zonas físicas y geoeconómicas; Avalúos parciales independientes; Métodos tradicionales; Inteligencia artificial; Neural networks; Estimate of value; Artificial intelligence; Cadastral valuations; Rstudio
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