Factores que influyen en el valor del suelo urbano en Barranqueras, Provincia del Chaco, Rep. Argentina

Autores
Arias, Federico Carlos; Cardozo, Osvaldo Daniel; Da Silva, Cristian Javier
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En el análisis de la dinámica urbana la actividad inmobiliaria tiene un rol preponderante debido a la estrecha relación que guarda con el loteo de nuevos terrenos que se incorporan al área urbana consolidada, siendo uno de sus indicadores más evidentes el valor del suelo por unidad de área. En este sentido, la identificación de algún tipo de tendencia o patrón en la manifestación espacial de esta variable, resulta una tarea primordial para la planificación del suelo urbano. El objetivo es indagar el peso de algunos factores en el valor del suelo para la ciudad de Barranqueras. Las variables regresoras reúnen un conjunto de características tanto internas (superficie, cuartos, patio, garaje, etc) como externas al inmueble (pavimento, distancias, cloaca, etc), que son modeladas mediante análisis de regresión lineal múltiple. En cuanto a los resultados, cabe señalar la obtención de dos modelos con niveles de explicación superiores al 60 % y que guardan coherencia tanto desde el punto de vistas teórico como estadístico.
In the analysis of the urban dynamics the real estate activity has a strong influence due to the close relationship that it keeps with the piece of land that are incorporated to the build-up urban area, being one of its most evident indicators the value of the land by unit area. The identification of some type of pattern in the spatial manifestation of these variable, is a primordial works for urban planning. The objective is to explore the weight of some explanatory factors in the land value in Barranqueras (Chaco, Argentina). The regression variables have a set of characteristics, both internal (surface, rooms, courtyard, garage, etc.) and external to the building (pavement, distances, sewer, etc.), which are modeled by multiple linear regression analysis. Two models were obtained with levels of explanation above 60% and coherent both from the theoretical and statistical point of view
Fil: Arias, Federico Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Investigaciones Geohistóricas. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Investigaciones Geohistóricas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina
Fil: Da Silva, Cristian Javier. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina
Materia
Inmueble
Modelo
Sistemas de Informacion Geografica
Regresion Lineal Multiple
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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In the analysis of the urban dynamics the real estate activity has a strong influence due to the close relationship that it keeps with the piece of land that are incorporated to the build-up urban area, being one of its most evident indicators the value of the land by unit area. The identification of some type of pattern in the spatial manifestation of these variable, is a primordial works for urban planning. The objective is to explore the weight of some explanatory factors in the land value in Barranqueras (Chaco, Argentina). The regression variables have a set of characteristics, both internal (surface, rooms, courtyard, garage, etc.) and external to the building (pavement, distances, sewer, etc.), which are modeled by multiple linear regression analysis. Two models were obtained with levels of explanation above 60% and coherent both from the theoretical and statistical point of view
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