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
- p. 51-62
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.
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.
Fil: Arias, Federico Carlos. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Departamento de Geografía; Argentina.
Fil: Cardozo, Osvaldo Daniel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Departamento de Geografía; Argentina.
Fil: Da Silva, Cristian Javier. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Humanidades. Departamento de Geografía; Argentina. - Fuente
- Contribuciones Científicas GAEA, 2017, vol. 29, p. 51-62.
- Materia
-
Real estate
Multiple linear regression
Model
Real estate
Multiple linear regression
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Inmueble
Regresión lineal múltiple
Modelo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional del Nordeste
- OAI Identificador
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