DETERMINACIÓN DE LAS TASAS DE CAPITALIZACIÓN DE RENTAS EN
LOCALES DE CENTROS COMERCIALES Y CORREDORES EN EL SECTOR
DEL POBLADO EN MEDELLÍN
KARINA RAMÍREZ COLLAZOS
CÓDIGO: 20121025045
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C
2017
DETERMINACIÓN DE LAS TASAS DE CAPITALIZACIÓN DE RENTAS EN
LOCALES DE CENTROS COMERCIALES Y CORREDORES EN EL SECTOR
DEL POBLADO EN MEDELLÍN
KARINA RAMÍREZ COLLAZOS
CÓDIGO: 20121025045
Trabajo de Grado Mediante la Modalidad de Pasantía
Avalúos y Tasaciones de Colombia Valorar S.A
HERNANDO ACUÑA CARVAJAL
Ingeniero Catastral y Geodesta
Docente Tiempo Completo
Director Interno
JOHN ALEXANDER MARÍN OSPINA
Ingeniero Agrícola
Director Externo
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C
2017
TABLA DE CONTENIDO
LISTA DE ILUSTRACIONES ................................................................................... 4
LISTA DE TABLAS .................................................................................................. 5
1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................. 6
2. OBJETIVOS ...................................................................................................... 7
2.1 OBJETIVO GENERAL .................................................................................... 7
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .......................................................................... 7
3. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA ......................................................................... 7
3.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ......................................................... 7
4. JUSTIFICACIÓN ............................................................................................... 8
5. MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 9
6. MARCO NORMATIVO .................................................................................... 11
7. METODOLOGÍA .............................................................................................. 13
5.1 FASE I ...................................................................................................... 14
5.1.1 IDENTIFICACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO ................................. 14
5.1.2 DEFINICIÓN DEL TIPO DE INMUEBLE ................................................ 17
5.2 FASE II ......................................................................................................... 18
5.2.1 INVESTIGACIÓN ECONÓMICA ............................................................ 18
5.2.1.1 FUENTES DIRECTAS ......................................................................... 18
5.2.1.2 FUENTES INDIRECTAS ..................................................................... 20
5.2.2 DEPURACIÓN Y SELECCIÓN DE COMPARABLES ............................ 23
5.2.3 DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA DE LAS VARIABLES ............................... 26
5.2.4 DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS DEL MODELO......... 28
5.2.5 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD .................................................................. 30
5.3 FASE III .................................................................................................... 32
5.3.1 OLS ........................................................................................................ 32
5.3.2 CÁLCULOS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN ................... 34
6. RESULTADOS ................................................................................................... 34
6.1 ANÁLISIS DE RESULTADOS ...................................................................... 41
8. CONCLUSIONES ............................................................................................ 43
9. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................... 44
LISTA DE ILUSTRACIONES
Ilustración 1 Metodología. Elaboración propia ....................................................... 14
Ilustración 2 Ubicación de la Comuna 14 en Medellín. Tomado de: Web data Esri,
2013. Barrios y comunas de Medellín. ................................................................... 15
Ilustración 3 Comuna 14 El Poblado. Elaboración propia: ..................................... 16
Ilustración 4 Datos por subtopología en rentas. Elaboración propia ...................... 18
Ilustración 5 Datos por subtopología en ventas. Elaboración propia ..................... 18
Ilustración 6 Ofertas en campo. Elaboración propia .............................................. 19
Ilustración 7 Ofertas efectivas vs. Encontradas. Elaboración propia ..................... 21
Ilustración 8 Ubicaciones falsas. Elaboración propia ............................................. 21
Ilustración 9 Delimitación de la zona. Elaboración propia ...................................... 22
Ilustración 10 Condición jurídica en rentas. Elaboración propia ............................ 23
Ilustración 11 Condición jurídica en ventas. Elaboración propia ............................ 24
Ilustración 12 Rentas por Centro Comercial. Elaboración propia........................... 25
Ilustración 13 Ventas por Centro Comercial. Elaboración propia ........................... 25
Ilustración 14 Análisis de proximidad para corredores. Elaboración propia ........... 31
Ilustración 15 Resultados OLS para corredores. Elaboración propia mediante
ArcGIS Pro. ............................................................................................................ 33
Ilustración 16 OLS para corredores. Elaboración propia mediante ArcGIS Pro. .... 33
Ilustración 17 Modelo econométrico para ventas en corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 35
Ilustración 18 Tabla ANOVA para venta en corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 35
Ilustración 19 Pruebas de normalidad para ventas en corredores. Elaboración
propia mediante SPSS ........................................................................................... 36
Ilustración 20 regresión lineal para rentas en corredores. Elaboración propia ...... 37
Ilustración 21 Tabla ANOVA para las rentas en corredores. Elaboración propia ... 37
Ilustración 22 Pruebas de normalidad para rentas en corredores. Elaboración
propia mediante SPSS ........................................................................................... 38
Ilustración 24Histograma de tasas de capitalización en corredores. Elaboración
propia mediante SPSS ........................................................................................... 40
Ilustración 25 Histograma de las tasas de capitalización en el centro comercial
Santafé. Elaboración propia mediante SPSS ........................................................ 41
Ilustración 26 Prueba del modelo. Elaboración propia mediante SPSS ................. 42
LISTA DE TABLAS
Tabla 1 Expertos consultados. Elaboración propia ................................................ 20
Tabla 10 Estadísticos descriptivos para el área en el centro comercial Santafé.
Elaboración propia mediante SPSS ....................................................................... 26
Tabla 11 Estadísticos descriptivos para el estado de conservación en centro
comercial Santafé. Elaboración propia mediante SPSS ........................................ 26
Tabla 12 Estadísticos descriptivos en áreas para el centro comercial Oviedo.
Elaboración propia mediante SPSS ....................................................................... 26
Tabla 13 Estadísticos descriptivos para el estado de conservación en el centro
comercial Oviedo. Elaboración propia mediante SPSS ......................................... 27
Tabla 14Estadísticos descriptivos para ventas en corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 27
Tabla 15Estadísticos descriptivos para rentas en corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 27
Tabla 16 Estadísticos descriptivos para rentas en corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 27
Tabla 17 Estadísticos descriptivos de posición de rentas en corredores.
Elaboración propia mediante SPSS ....................................................................... 27
Tabla 18 Estadísticos descriptivos del estado de conservación de rentas en
corredores. Elaboración propia mediante SPSS .................................................... 28
Tabla 2 Coeficientes de correlación en ventas para corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 28
Tabla 3 Coeficientes de correlación en rentas para corredores. Elaboración propia
mediante SPSS ...................................................................................................... 29
Tabla 4 Coeficientes de correlación en ventas para centros comerciales.
Elaboración propia mediante SPSS ....................................................................... 29
Tabla 5 Coeficientes de correlación para rentas en centros comerciales.
Elaboración propia mediante SPSS ....................................................................... 29
Tabla 6 Inductores. Elaboración propia ................................................................. 30
Tabla 7 Análisis de proximidad para corredores. Elaboración propia mediante
excel. ..................................................................................................................... 31
Tabla 8 Datos para el Centro Comercial Santafé. Elaboración propia ................... 32
Tabla 9 Datos para el Centro Comercial Oviedo. Elaboración propia .................... 32
Tabla 19 Tasas de capitalización para corredores. Elaboración propia mediante
Excel. ..................................................................................................................... 39
Tabla 20Tasas de capitalización para el centro comercial Santafé. Elaboración
propia mediante excel. ........................................................................................... 40
Tabla 21Tasas de capitalización para el centro comercial Oviedo. Elaboración
propia mediante excel. ........................................................................................... 41
1. INTRODUCCIÓN Las actividades inmobiliarias constituyen una de las ramas más influyentes del Producto Interno Bruto (PIB) colombiano, aportando con el crecimiento de este en un 5,8% en 2016; este se explica por el aumento de edificaciones en vivienda y en el desarrollo de proyectos de tipo comercial y empresarial. Dentro de las construcciones generadas encontramos los locales comerciales, los cuales se han convertido en una de las opciones más viables a la hora de invertir, ya que desde 2014 a la fecha el espacio rentable de locales creció un 28% y actualmente existen en el país 10.8 m2 de centro comercial por cada 100 habitantes.1 La ciudad de Medellín presenta un fuerte auge en la construcción de locales, ya que en la actualidad cuenta con aproximadamente 180 centros comerciales, incluyendo galerías y mall´s, además de ser la segunda ciudad del país con más locales comerciales (por debajo de la ciudad Bogotá, la cual cuenta con 384 centros comerciales). Sus principales centros comerciales, para el año 2013, han tenido una expansión significativa; como el centro comercial El Tesoro, el cual incrementó su oferta con 80 locales en la tercera etapa, mientras que Los Molinos lo hizo con 90 locales, en un área que comprende 61.039 m2. Entre tanto, Camino Real, del centro de la ciudad, realizó desarrollos particulares donde los inversionistas construyeron 23 recintos más.2 Al ser este un mercado tan dinámico y viable, necesita de metodologías y procedimientos que permitan observar su comportamiento. En este orden de ideas las técnicas valuatorias brindan una respuesta factible para explicar las conductas presentadas, uno de los métodos empleados es el de capitalización de rentas o ingresos; el cual pretende estimar el valor comercial de un bien a partir de información del canon de arrendamiento y de una tasa de capitalización. Sin embargo, la determinación de la tasa de capitalización no cuenta con una estandarización o metodología (ver la Resolución 620 de 2008) adecuada que permita evaluar con efectividad el dinamismo de este sector, dado que no es clara y funcional cuando no se posee información sólida del mercado. Por ende, el presente proyecto pretende determinar una tasa de capitalización, que explique la viabilidad de inversión en los locales de centros comerciales y corredores del sector El Poblado en Medellín, mediante un modelo econométrico o por normatividad. En este orden de ideas, el profesional de Ingeniería Catastral y Geodesia cuenta con todas las competencias y herramientas para elaborar dicho estudio. Por tanto, se
1 Economía y Negocios. (30 de junio de 2015). Al 2018, cada 20 días se inagurará un centro
comercial en el país. El Tiempo.
2 Fenalco. (26 de Abril de 2017). Seis centros comerciales suman 384 nuevos locales. Obtenido de
http://www.fenalco.com.co/contenido/2248
propone este proyecto para optar al título de Ingeniera Catastral y Geodesta bajo la modalidad de pasantía desarrollado en la empresa Avalúos y Tasaciones de Colombia Valorar S.A, según el Acuerdo 038 de 2015. Dicho estudio permitió una aproximación a la realidad del sector inmobiliario para locales comerciales en El Poblado de Medellín, logrando en comparación a la normativa un acercamiento mayor a la estimación de una tasa de capitalización. No obstante, esta realidad posee la limitante del factor de inversión, el cual depende de las decisiones que tomen los posibles compradores y vendedores sobre el bien.
2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
❖ Determinar las tasas de capitalización en locales comerciales de corredores
y centros comerciales para explicar la viabilidad de inversión en el sector del
Poblado en Medellín.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
❖ Recolectar información acerca de ofertas de arriendo y venta de los locales
comerciales de la zona de estudio.
❖ Corroborar la localización y características de los diferentes inmuebles
ofertados teniendo en cuenta su normatividad.
❖ Georreferenciación de los datos.
❖ Realizar la debida normalización de los datos obtenidos anteriormente.
❖ Definir las variables determinantes en el cálculo de la tasa de capitalización.
❖ Calcular la tasa de capitalización de acuerdo con el número de datos, en este
caso podría plantearse un modelo econométrico, o un método geoestadístico
y si finalmente la cantidad de información no es suficiente, se realizará una
estimación de la tasa, a partir de sus comparables, aplicando la norma.
3. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
3.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA La ciudad de Medellín es la capital del departamento de Antioquia y presenta, de acuerdo con las proyecciones realizadas por el DANE, una tasa de crecimiento poblacional del 1.1% anual con un aumento de 40.675 nuevos habitantes por año, dicho crecimiento genera grandes desafíos a los inversionistas del sector inmobiliario y más para los especialistas de locales comerciales.
Estos incrementos se reflejan en las alternativas que desarrolla el inversor, el cual opta por variar la oferta de marcas para satisfacer las necesidades de los clientes, estas últimas se pueden interpretar como el acceso a espacios públicos para la recreación y ocio, además de oferta de bienes y servicios en los campos de ropa, entretenimiento y gastronomía para una población que exige mejores precios y mayor cercanía a sus hogares. Cabe resaltar que los inmuebles de tipo local comercial, permite a los empresarios obtener los resultados de su inversión con mayor eficiencia, y al mismo tiempo movilizan y atraen grandes cantidades de posibles clientes. Dichas dinámicas involucran la realización de estudios y análisis para determinar el comportamiento del sector inmobiliario, y es aquí donde las metodologías valuatorias, reglamentadas mediante la Resolución 620 de 2008, juegan un rol crucial para definir la viabilidad de inversión en las zonas de interés. Uno de los focos de negocio más apetecidos del Poblado en Medellín son los locales comerciales, ya que según el Instituto Metropolitano de Medellín está zona contribuye con el 30.5% de las grandes empresas de la ciudad y con el 30.9% de las medianas. Por otra parte, de un total de 304.855 transacciones inmobiliarias realizadas en Medellín corresponden a El Poblado 67.618, lo que representa el 22,18% del total, siendo la comuna con mayor participación en el mercado inmobiliario de la ciudad.3 Además, presenta un amplío desarrollo en infraestructura, mantenimiento vial y adecuación de espacios públicos, haciendo del sector uno de los centros más tractivos para los inversionistas. Sin embargo, en el país no se encuentran estudios rigurosos acerca de la determinación de una tasa de capitalización de renta para esta clase de inmuebles, la normativa colombiana solo regula los límites máximos permisibles y cómo determinar dicha tasa a partir del valor comercial del inmueble y el canon de arrendamiento, las cuales no se consideran suficientes a la hora de encontrar limitantes en la información de ofertas, transacciones o solo contar con la información de renta. Por tanto, se propone como alternativa de solución al problema realizar un diseño metodológico a partir de un modelo econométrico o por ecuación4 (definida en la Resolución 620 de 2008), que permita determinar la tasa de capitalización en locales comerciales en el sector del Poblado en Medellín, para así brindar al o a los inversionistas mayor claridad acerca de las decisiones que tomarán.
4. JUSTIFICACIÓN
3 Instituto Tecnológico Metropolitano. (2010). Estudio Económico de El Poblado. Medellín: Centro de
Estudios.
4 Fórmula para determinar la tasa de capitalización esta definida por: 𝑖 =𝑅
𝑝 , donde 𝑖 =
𝑡𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛, 𝑅 = 𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎 y 𝑃 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑖𝑛𝑚𝑢𝑒𝑏𝑙𝑒
El estudio de mercado para un proyecto inmobiliario tiene como función principal informar sobre los siguientes aspectos: a. Precio; b. Velocidad de venta (absorción del producto por el mercado); c. Características del inmueble y por último d. Competencia (producto, precio y ubicación). Otro aspecto importante, es que los estudios de mercado son también un instrumento para elaborar los pronósticos de venta, parte fundamental de las proyecciones financieras. Así mientras mejor esté elaborado el análisis de mercado más cerca estará de la realidad.5
En este orden de ideas, las tasas de capitalización representan un porcentaje de rentabilidad en torno a determinados inmuebles, lo cual permite dar proyecciones o nociones de inversión. Sin embargo, a la hora de realizar estudios entorno al sector de locales comerciales mediante la técnica valuatoria de capitalización de rentas o ingresos, se nota la particularidad de no contar con una metodología confiable que permita estimar una tasa de capitalización de renta. Por lo cual, no se brinda un porcentaje adecuado de certeza sobre el dinamismo de este sector.
5. MARCO TEÓRICO
ESPECULACIÓN INMOBILIARIA: Es una operación comercial que practica una
empresa o sociedad que se dedica a construir, arrendar, vender y administrar
viviendas, con ánimo de obtener lucro. También se define como el efectuar
operaciones comerciales o de tipo financiero para obtener beneficios basados en
variaciones de precios6.
LOCALES COMERCIALES: Aunque no están reglamentados por locales comerciales, comúnmente se entiende como aquellos establecimientos de comercio y es el lugar físico en el cual el comerciante tiene sus artículos o el conjunto de bienes que conforman el establecimiento de comercio donde se atiene a clientes de manera presencial, ya sea para vender productos o para la prestación de un servicio7. MEDIDA DE LA BONDAD DE AJUSTE: Permite conocer que tan bien se ajusta la línea de regresión muestral a los datos, a través del coeficiente de determinación R2, el cual
5 Altoro Cosulting Group SL. (01 de 11 de 2015). Obtenido de Estudios de Mercado:
https://altoro.files.wordpress.com/2011/04/4_estmerc011.pdf
6 Torres, M. (2005). Planeación urbana en chile. Un producto de la especulación inmobiliaria.
Obtenido de Escuela técnica superior de arquitectura de Madrid:
http://habitat.aq.upm.es/boletin/n29/amtor.html
7 Superintendencia de sociedades. (2017 de Abril de 18). Oficio 220-081958. Obtenido de Diferencia
entre establecimiento de comercial y local comercial :
http://www.supersociedades.gov.co/nuestra_entidad/normatividad/normatividad_conceptos
_juridicos/OFICIO%20220-081958.pdf
mide la proporción o el porcentaje de la variación total en el valor m2 del terreno por el modelo de regresión8. MÉTODO DE CAPITALIZACIÓN DE RENTAS O INGRESOS: La Resolución 620 de 2008 en el artículo 2 lo define como una técnica valuatoria que pretende establecer el valor comercial de un bien, a partir de las rentas (canon de arrendamiento) o ingresos del mismo y de una tasa de capitalización, que permite traer a valor presente la suma de las probables rentas generadas en la vida remanente del bien9. Está técnica valuatoria parte de la relación matemática entre la renta neta en un periodo determinado y la tasa de capitalización de la renta, así:
𝑖 = 𝑅/𝑃
Donde, 𝑖 = 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛
𝑅 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎
𝑃 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE: Es una extensión del modelo de regresión simple. En lugar de explicar la variable dependiente a través de una única variable explicativa, se amplía el número de variables independientes con el objetivo de mejorar los resultados. De esta forma se suelen aumentar la capacidad explicativa de los modelos, con mayor valor en el estadístico R2 10. REGRESIÓN LINEAL GLOBAL DE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS O OLS: Es la técnica de regresión más conocida, es el punto de inicio indicado para realizar los análisis de regresión espacial. Proporciona un modelo global de la variable o el proceso que intenta entender o prever el comportamiento de un fenómeno, para esto crea una ecuación de regresión lineal para representar este proceso11. PRUEBA A LOS COEFICIENTES DE LA REGRESIÓN: Consiste en evaluar la linealidad y significancia de los parámetros que hacen parte del modelo de regresión lineal. Como
8 Sánchez, D. D. (2010). Modelo de regresión lineal generalizado para el avalúo de terrenos de uso
residencial, aplicado a las localidades de Suba y Usaquén. Bogotá, Colombia: Universidad Distrital
Francisco José de Caldas.
9 IGAC. (23 de Septiembre de 2008). Resolución 620 de 2008. Bogotá, Colombia.
10 Marínez, F. G. (2013). Estadística aplicada a la valoración modelos multivariantes. Universidad
Politécnica de Valencia.
11 ESRI. (2010). ArcGIS Spatial Analyst. España.
el modelo de regresión lineal supone que la variable dependiente (Valor total de la oferta) debe seguir una distribución normal, lo mismo ocurre con los parámetros del modelo12. PRUEBA DE HETEROSCEDASTICIDAD: La heterocedasticidad se refiere a la varianza no constante, es decir, ésta cambia a través de las observaciones. Esto puede causar que la estimación de los parámetros sea insesgada y por ende conlleva a predicciones erradas13. REGRESIÓN PONDERADA GEOGRÁFICAMENTE Ó GWR GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION POR SUS SIGLAS EN INGLÉS: Es una herramienta que permite explorar la heterogeneidad espacial, es decir realiza una regresión lineal que se utiliza para moldear datos espacialmente.14 RENTA DE ARRENDAMIENTO: Es el precio mensual del arrendamiento, el cual es fijado por las partes en moneda legal, sin embargo, para locales comerciales no hay una regulación que indiqué el tope máximo de reajuste anual de la renta.15 TASA DE CAPITALIZACIÓN: Es la relación hallada entre el canon de arrendamiento y el valor comercial de las propiedades con características similares al bien objeto de avalúo.16 VALOR COMERCIAL: Es el precio más favorable por el cual éste se transaría en un mercado donde el comprador y el vendedor actuarían libremente, con el conocimiento de las condiciones físicas y jurídicas que afectan el bien.17
6. MARCO NORMATIVO
En Colombia la planificación de los usos del suelo urbano se adoptó legalmente en 1979, a través de la Ley 9 de ese año (Código Sanitario), ampliada en 1986 al promulgarse el Decreto 1333 (Código de Régimen Municipal) y mejorada tres años después mediante la Ley 9 de 1989 (Ley de Reforma Urbana), que constituyó la base de la actual Ley 388
12 Sánchez, D. D. (2010). Modelo de regresión lineal generalizado para el avalúo de terrenos de uso residencial, aplicado a las localidades de Suba y Usaquén. Bogotá, Colombia: Universidad Distrital Francisco José de Caldas. 13 Ibíd. 14 ESRI. (2010). ArcGIS Spatial Analyst. España.
15 Código de Comercio. (1971). Obtenido de
http://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=41102
16 IGAC. (23 de Septiembre de 2008). Resolución 620 de 2008. Bogotá, Colombia. 17 Ministerio de Desarrollo Económico. (24 de Julio de 1998). Decreto 1420 de 1998. Bogotá,
Colombia.
de 1997 reguladora de la ordenación del territorio municipal y distrital.18 Sin embargo, en el país las prácticas y criterios de valuación carecen de un estándar metodológico, ya que se encuentran diferentes normativas que intentan dar lineamientos en este medio, y las tasas de capitalización no son ajenas a este planteamiento. Por tanto, se abordarán las normas más representativas en esta área, así: LEY 9 DE 1989: Por la cual se establecen los planes de desarrollo municipal, compraventa y expropiación de bienes y abarca el tema de avalúos a causa de afectación de inmuebles por la construcción de una obra.
DECRETO 2649 DE 1993: Reglamenta la contabilidad en general y se regula la valoración de propiedades, planta y equipo.
LEY 388 DE 1997: Ley de Ordenamiento Territorial, establece los conceptos de procedimientos para la elaboración de planes municipales, distritales y metropolitanos de OT. Además, aborda los procedimientos para la enajenación voluntaria y forzosa, para expropiación, indemnización y forma de pago, efecto plusvalía y como hallarla.
DECRETO 1420 DE 1998: Elaborado por el Ministerio de Desarrollo Económico, por el cual se reglamentan parcialmente algunos artículos de los Decretos-Ley 151 de 1998 y 2150 de 1995, que hacen referencia al tema de avalúos y los procesos que estos conllevan. LEY 550 DE 1999: Se establece un régimen para la reactivación empresarial y reestructuración de los entes territoriales. También reglamenta los avalúos comerciales en procesos de reestructuración.
DECRETO 410 DE 1971: Código de Comercio que regula los temas relacionados a los comerciantes y asuntos mercantiles, del cual se resalta para el trabajo el libro tercero de los bienes mercantiles capítulo primero de establecimientos de comercio y su protección legal. RESOLUCIÓN 620 DE 2008: Por la cual se establecen los procedimientos para los avalúos ordenados dentro del marco de la Ley 388 de 1997. Además, los Artículos 2 y 16 mencionan el método de capitalización de rentas o ingresos, así como, la tasa de capitalización empleada en esta técnica. LEY 1673 DE 2013: Ley del Avaluador, por la cual se reglamenta la actividad del avaluador y se dictan otras disposiciones.
18 Cabeza, Á. M. (2002). Ordenación del territorio en América Latina. Revista electrónica de
Geografía y Ciencias Sociales.
NTSS 01: Bases para la determinación del valor de mercado. Explica los criterios generales a la definición de valor de mercado y a su aplicación en la evaluación de bienes. NTS M 01: Norma Técnica Sectorial que estipula los procedimientos y metodologías para la realización de avalúos de bienes inmuebles a valor de mercado. NTS I 01: Contenido de informe de valuación de bienes inmuebles urbanos. Establece la información mínima que debe contener el informe de valuación para bienes inmuebles urbanos. NTS M O3: Norma Técnica Sectorial para la valuación de derechos de arrendamiento. NTS C 03: Requisitos del valuador de derechos de arrendamiento. NTS M 06: Norma Técnica Sectorial para la valuación de bienes inmuebles. NTS G 03: Tipos de bienes. Establece una clasificación de los bienes de acuerdo con su tipo, determina las características que los diferencian a unos de otros, y se aplica a los diferentes tipos de valuaciones.
7. METODOLOGÍA La metodología realizada para el proyecto comprende varias fases que se
mostrarán a continuación (Ilustración 1):
FASE III
FASE I
FASE II
5.1 FASE I
5.1.1 IDENTIFICACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO
La comuna 14 El Poblado de Medellín, tiene una extensión de 1432.58 hectáreas,
cuenta con 22 sectores catastrales y con una población de aproximadamente
130.206 habitantes19. Limita al norte con la comuna 10 La Candelaria y 9 Buenos
Aires, por el oriente con el corregimiento de Santa Elena, por el sur con el municipio
de Envigado y por el occidente con la Comuna 15 Guayabal.
19 Alcaldía de Medellín. (2013). Cuentas claras: Comuna 14 El Poblado. Documento de rendición de
cuentas a la ciudadanía.
FASE IV
Ilustración 1 Metodología. Elaboración propia
Ilustración 2 Ubicación de la Comuna 14 en Medellín. Tomado de: Web data Esri, 2013. Barrios y comunas de Medellín.
Ilustración 3 Comuna 14 El Poblado. Elaboración propia:
De otro lado al realizar la investigación económica se evidencia que el dinamismo
de los locales comérciales se centra en 9 sectores catastrales alrededor de la
Avenida El Poblado, los cuales son: Astorga, Manila, Lalinde, Poblado Centro, Patio
Bonito, La Aguacatala, Los Balsos II, La Florida y Alejandría20.
20 Ver anexos
Según los planos de edificabilidad, desarrollados por el departamento de
Planeación de la Alcaldía de Medellín, los barrios Astorga y Manila, presentan un
índice de ocupación del 2.1 a 3, los tratamientos de renovación urbana y de
consolidación; además, no se encuentran en zona de riesgo.
Otros de los sectores catastrales objeto de estudio son Patio Bonito y La
Aguacatala, los cuales tienen un índice de construcción del 2.1 a 3 y no se
encuentran en zona de riesgo. Por otra parte, Patio bonito posee los tratamientos
de consolidación, renovación urbana y áreas de preservación de infraestructuras
del sistema público colectivo, mientras que La Aguacatala tiene tratamientos de
consolidación y áreas de preservación de infraestructuras.
En cuanto a los barrios Alejandría y Los Balsos II presentan un tratamiento en
consolidación, un índice de ocupación de 1.1 a 2 y no se encuentran en zona de
riesgo.
En cuanto al Poblado centro se posee un tratamiento de consolidación y una altura
variable de 2 plantas, por su parte la Florida está en tratamiento de consolidación,
un índice de ocupación de 1.1 a 2. Además, estos sectores no se encuentran en
zona de riesgo.
En relación con el sector catastral de Lalinde, este tiene un índice de construcción
de 1.1 a 2, un tratamiento de consolidación urbanística y no se encuentran en zona
de riesgo.
Luego de presentar los barrios que son afectados por la zona de estudio, se delimita
está en la ilustración 8.
5.1.2 DEFINICIÓN DEL TIPO DE INMUEBLE
La topología de los inmuebles que se emplearán en el presente proyecto será por
locales en corredores y en centros comerciales, dado que no hay un estándar que
nos permita tomar una clasificación adecuada para estos. Además, fue la
categorización más apropiada según los expertos (ver en investigación económica)
consultados en la ciudad de Medellín.
Sin embargo, trato de realizarse una subtopología de estos ítems, para corredores
se catalogó como local en casa, concesionario, centro empresarial y edificio; en el
caso de los centros comerciales se propuso clasificarlos en corredores ó pasillos,
salidas ó accesos y en centros de concentración (cines, plazoleta de comida y
plazoleta de juegos). No obstante, la cantidad de datos no es suficiente para realizar
dicho ejercicio y así lo muestran las siguientes ilustraciones:
Ilustración 4 Datos por subtopología en rentas. Elaboración propia
Ilustración 5 Datos por subtopología en ventas. Elaboración propia
5.2 FASE II
5.2.1 INVESTIGACIÓN ECONÓMICA
Luego de definir la tipología empleada en el proyecto se procedió a la recolección
de la información, la cual se realizó mediante fuentes directas e indirectas.
5.2.1.1 FUENTES DIRECTAS
21
9
6
1
6
3
1
0 5 10 15 20 25
Cen.Empresarial
Casa
Edificio
Concesionario
Cen.Concentración
Salidas
Corredor
Subtipologías en renta
33
2
14
6
3
28
0 5 10 15 20 25 30 35
Cen.Empresarial
Casa
Edificio
Cen.Concentración
Salidas
Corredor
Subtopologías en venta
Las fuentes directas empleadas en el proyecto se realizaron mediante recolección
de ofertas en campo y entrevistas realizadas a expertos en el área.
Para la obtención de datos en la zona se realizó un plan de campo21, dicho programa
presenta las áreas de mayor dificultad a la hora de encontrar información. Dentro
de la recolección se hallaron 11 ofertas en renta y 2 en venta, como se muestra en
la ilustración 5.
Ilustración 6 Ofertas en campo. Elaboración propia
En relación con las entrevistas realizadas en la ciudad de Medellín, se consultó con
personas dedicadas al ámbito inmobiliario como se muestra en la tabla 1.
EXPERTO TOPOLOGÍA VARIABLES VALOR M2 EN RENTA
VALOR M2 EN VENTA
TASAS OBSERVACIONES
Javier Ríos- Limatec
Propiedad Raíz
Área
Área, frente, posición, estado de
conservación
$60.000 v/m2-
$80.000 v/m2
Áreas < 60 m2:
$10'000.000 v/m2-
$15'000.000 v/m2 Áreas
entre 60- 120 m2:
$8'000.000 v/m2-
$10'000.000 v/m2
0.55-0.65%
Se sugiere tratar los centros comerciales puntualmente. Además, el experto mencionó que uno de los factores que influyen directamente sobre el comercio ha sido el IVA, generando en cierta medida un estancamiento en el mercado.
Usos mixtos (local
bodega, local
tradicional, local
vitrina)
21 Ver anexos
0
2
4
6
8
10
12
Rentas Ventas
Ofertas en campo
Juan Carlos Restrepo- Ingeniería & Avalúos
S.A.S
Centros comerciales y no centros comerciales
Área, posición, estado de
conservación
$60.000 v/m2-
$80.000 v/m2
N/A
0.6%
El experto hace énfasis en analizar los centros comerciales uno por uno, dado a que cada uno presenta un dinamismo diferente; ej.: Burbujas en CC Monterrey con tasas del 1.1%. Además, sugiere realizar subtopologías de centros comerciales y corredores por áreas y posición del local.
Constantino Carvajal- Umbral
Propiedad Raíz
Centros comerciales y no centros comerciales
Área, posición y
frente
$70.000 v/m2-
$90.000 v/m2
-Locales nuevos $
17'000.000 v/m2 -
$18'000.000 v/m2
-Locales usados $
10'000.000 v/m2-
$12'000.000
0.6%
Se recomienda analizar el corredor de la milla de oro y los centros comerciales por aparte.
Tabla 1 Expertos consultados. Elaboración propia
A partir de la tabla 1se puede observar que la clasificación adecuada para el estudio
es en locales comerciales en corredores y en centros comerciales, por otra parte,
se menciona que las variables o inductores de valor más influyentes en la
determinación del valor de un local son el área, frente (vitrina), posición (medianero
ó esquinero) y el estado de conservación (regular, bueno u óptimo). Además, se
indican valores por metro cuadrado aproximados de venta y renta de la zona, los
cuales nos dan una noción sobre la factible tasa a encontrar.
Finalmente se recomienda delimitar la zona de estudio desde la Calle 10 hasta el
centro comercial Oviedo, ya que el eje comercial, bancario y de negocios en el
sector del Poblado en Medellín se desarrolla sobre la Avenida el Poblado en el
corredor de la milla de oro.
5.2.1.2 FUENTES INDIRECTAS
La recolección de ofertas se realizó mediante páginas web y la Base de Datos
suministrada por CAMACOL, donde se obtuvieron 127 en venta y 116 en renta. De
las cuales fueron verificadas 116 ofertas en venta y 91 en renta. Referente a los
porcentajes de las ofertas encontradas versus las ofertas verificadas se denota que
los datos constatados equivalen al 81.89% de efectividad en venta y el 78.45% en
renta.
Ilustración 7 Ofertas efectivas vs. Encontradas. Elaboración propia
Por otra parte, a medida en que se van comprobando las ofertas se ha realizado el
ejercicio de constatar las direcciones de los datos en la web frente a lo dicho por la
inmobiliaria o la persona que oferta el inmueble, obteniendo que el 22.12% de las
ofertas en venta y el 40.66% de las ofertas en renta son falsas con relación a su
ubicación.
Ilustración 8 Ubicaciones falsas. Elaboración propia
Asimismo, se ha conformado una base de datos con la información obtenida, la cual
será utilizada para el proceso de depuración y selección de comparables; este
último determinará la información útil del proyecto.
81,89 78,45
100 100
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
Ventas efectivas Rentas efectivas Ventasencontradas
Rentasencontradas
% Ofertas efectivas vs. Ofertas encontradas
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Falsas venta Fasas renta
% Direcciones falsas
Luego de establecer los barrios presentes en la zona de estudio, se delimita el
polígono en función de las ofertas encontradas y la opinión de los expertos
consultados, los cuales recomendaron tomar el sector denominado la “Milla de Oro”.
Este es un eje comercial, bancario y empresarial, el cual está comprendido entre la
Calle 10, la Calle 9 Sur (Los Balsos) por toda la Avenida El Poblado.
Se decide tomar esta zona, dado que no se cuenta con la información de movilidad
o tráfico de personas en el sector, además, de que la variabilidad espacial es muy
amplia. En este orden de ideas la delimitación del área de estudio es la siguiente:
Ilustración 9 Delimitación de la zona. Elaboración propia
5.2.2 DEPURACIÓN Y SELECCIÓN DE COMPARABLES
A partir de la información obtenida se realizó la selección de los datos en función de
la tipología, zona delimitada, la variabilidad espacial y la condición jurídica de los
inmuebles.
❖ Corredores
Para los predios ubicados en los corredores, es decir la Avenida El Poblado, se
tienen los siguientes datos de venta y renta.
❖ Renta
Para las ofertas de renta se tiene un total de 40, de las cuales según la delimitación
de la zona queda un total de 18. Sin embargo, se encuentran locales bajo el régimen
de propiedad horizontal (PH) y otros que no, por lo cual se decide tomar sólo los
inmuebles en PH (13 datos); ya que se poseen solo 5 datos en los predios con otra
condición jurídica.
Ilustración 10 Condición jurídica en rentas. Elaboración propia
❖ Venta
En el caso de las ventas se obtuvo un total de 45 ofertas, sin embargo, en el área
delimitada solo se tiene un total de 29. Cabe resaltar que se analizó la condición
jurídica de los inmuebles, arrojando 27 datos en propiedad horizontal (PH) y 2 en
no propiedad horizontal (NPH); resultado de esto se estableció emplear netamente
las de PH.
0
2
4
6
8
10
12
14
PH NPH
Condición jurídica en rentas
Ilustración 11 Condición jurídica en ventas. Elaboración propia
Por tanto, para el ejercicio de tasas de capitalización en los locales ubicados en el
corredor comercial de la milla de oro se realizará con 13 ofertas de renta y 19 de
venta.
Posterior a la selección de comparables se realizó la depuración, en función de los
datos que distorsionan la muestra obtenida. Dichos datos se obtienen a través del
programa SPSS, el cual a dos desviaciones estándar se tienen dos datos atípicos
en venta y cuatro en rentas.
❖ Centros comerciales
Para esta tipología se toman los centros comerciales Oviedo y Santafé, dado que
son los más representativos del sector, en función de su área y los productos que
ofrecen; cómo las marcas de ropa, comida, de recreación y ocio con mayor
presencia en el país. Por otra parte, no se toma el centro comercial El Tesoro por
falta de datos.
❖ Renta
La totalidad de ofertas en renta para los centros comerciales del sector, se obtuvo
un total de 31 datos; de los cuales 15 pertenecen al centro comercial Santafé y 16
a Oviedo.
0
5
10
15
20
25
30
PH NPH
Condición jurídica en ventas
Ilustración 12 Rentas por Centro Comercial. Elaboración propia
❖ Venta
En relación con las ventas encontradas en los centros comerciales se obtuvo un
total de 32 datos, de los cuales 19 son del centro comercial Santafé y 13 de Oviedo.
Ilustración 13 Ventas por Centro Comercial. Elaboración propia
Sin embargo, al realizarse la depuración por datos atípicos se obtiene un total de 12
datos (6 en venta y en renta) para el centro comercial Santafé y 8 ofertas (4 en renta
y venta) para el centro comercial Oviedo.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Santafé Oviedo
Centros comerciales en rentas
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Santafé Oviedo
Centros comerciales en ventas
5.2.3 DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA DE LAS VARIABLES
En este apartado se muestra el comportamiento de cada una de las variables
empleadas en la elaboración de los modelos econométricos y en la determinación
de las tasas de capitalización por normatividad.
❖ CENTROS COMERCIALES
CENTRO COMERCIAL SANTAFÉ
ÁREA
Media Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
68,58 55 55 34,97 1223,56 43,22 169
Tabla 2 Estadísticos descriptivos para el área en el centro comercial Santafé. Elaboración propia mediante SPSS
El área con mayor presencia en el centro comercial Santafé es de 55 m2,
presentándose en la muestra un área mínima de 43,22 m2 y una máxima de 169 m2.
ESTADO DE CONSERVACIÓN
Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
0 0 0,4523 0,205 0 1
Tabla 3 Estadísticos descriptivos para el estado de conservación en centro comercial Santafé. Elaboración propia mediante SPSS
Para la variable estado de conservación, se definió como dummy, para indicar las
condiciones en las que se encuentra el local comercial, tomando como 1 el estado
óptimo y 0 el bueno. Según los estadísticos descriptivos el estado con mayor
presencia en el centro comercial Santafé es bueno.
CENTRO COMERCIAL OVIEDO
ÁREA
Media Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
139,8 91,18 30 141,09 19906,5 30 96
Tabla 4 Estadísticos descriptivos en áreas para el centro comercial Oviedo. Elaboración propia mediante
SPSS
Más del cincuenta por ciento de las áreas muestreadas está por encima de 76,21
m2 y el área con mayor presencia en este centro comercial es de 30 m2. Cabe
resaltar que para este centro comercial se adoptó el estado de conservación como
variable dummy, donde el 1 representa el estado óptimo y 0 el bueno.
ESTADO DE CONSERVACIÓN
Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
1 1 0,4216 0,178 0 1
Tabla 5 Estadísticos descriptivos para el estado de conservación en el centro comercial Oviedo. Elaboración propia mediante SPSS
En el estado de conservación del centro comercial Oviedo según los estadísticos descriptivos es el óptimo.
❖ CORREDORES
A continuación, se realizan los estadísticos descriptivos del valor por metro
cuadrado de las ofertas encontradas, esto debido a que en el ámbito inmobiliario es
un valor de referencia.
VALOR DE VENTA ($/M2)
Media Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
$9,460,381 $10,120,000 $10,120,000 3202711,5 1026*1013 $3,647,1142 $17,480,000
Tabla 6Estadísticos descriptivos para ventas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
VALOR DE RENTA ($/M2)
Media Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
$81.029 $65.700 $65.700 40194,57 1615603605 $33.461 $162.203
Tabla 7Estadísticos descriptivos para rentas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Como se determinó en la definición de las variables explicativas del modelo, se tiene
para las rentas y ventas en corredores los inductores de área, posición y estado de
conservación.
ÁREA
Media Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
123,14 119 59 75,83 5751,28 20 280
Tabla 8 Estadísticos descriptivos para rentas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Según los estadísticos descriptivos de esta variable, el área que más se encuentra
es de 59 m2; el cincuenta por ciento de la muestra está por encima de 119 m2. Lo
anterior va de acuerdo con en la media (123,14 m2), desviados en promedio 75,83
unidades de la escale según la desviación estándar.
POSICIÓN
Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
0 0 0,5012 0,251 0 1
Tabla 9 Estadísticos descriptivos de posición de rentas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
En el caso del inductor de posición se define en el modelo como una variable
dummy, es decir se toma como cualitativa en función de identificar que local
comercial es esquinero (1) ó medianero (0). En los estadísticos se puede observar
que la mayoría de los predios ofertados son medianeros.
ESTADO DE CONSERVACIÓN
Mediana Moda Desviación estándar
Varianza Mínimo Máximo
1 1 0,4837 0,234 0 1
Tabla 10 Estadísticos descriptivos del estado de conservación de rentas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
En relación con el estado de conservación, también se definió como variable
dummy, con la finalidad de que indicara las condiciones de preservación del
inmueble; siendo 1 óptimo y 0 bueno. Por tanto, se determina que el inmueble con
estado de conservación bueno es el que prevalece en el sector indagado.
5.2.4 DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS DEL MODELO
En la determinación de las variables e inductores de valor se realizó el cálculo de
los coeficientes de correlación de Pearson por venta y renta de cada tipología,
obteniendo lo siguiente:
❖ CORREDORES
VENTAS
NEGOCIACIÓN EN
VENTA
COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE PEARSON
Área 0,77
Posición 0,68
Número de pisos -0,23
Estado de conservación -0,15
Tabla 11 Coeficientes de correlación en ventas para corredores. Elaboración propia mediante SPSS
En el caso de las ofertas en venta se denota que las variables más significativas
son en área y la posición, por tanto, estos serán los inductores de valor definidos
en el modelo econométrico; dado que los coeficientes de correlación de Pearson
están fuertemente correlacionados.
RENTAS
NEGOCIACIÓN EN
RENTA
COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE PEARSON
Área 0,70
Posición 0,32
Número de pisos -0,25
Estado de conservación -0,26
Tabla 12 Coeficientes de correlación en rentas para corredores. Elaboración propia mediante SPSS
En las ofertas de renta en corredores las variables que mejor explican el
comportamiento del valor total de la oferta en renta son el área, la posición y el
estado de conservación, estos como resultado de los coeficientes de correlación de
Pearson.
❖ CENTROS COMERCIALES
VENTAS
NEGOCIACIÓN EN
VENTA
COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE PEARSON
Área 0,56
Posición -0,22
Piso ó nivel -0,10
Estado de conservación -0,42
Tabla 13 Coeficientes de correlación en ventas para centros comerciales. Elaboración propia mediante SPSS
RENTAS
NEGOCIACIÓN EN
RENTA
COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN DE PEARSON
Área 0,54
Posición 0,06
Piso ó nivel 0,20
Estado de conservación -0,26
Tabla 14 Coeficientes de correlación para rentas en centros comerciales. Elaboración propia mediante SPSS
En las ofertas de venta de los centros comerciales el área y el estado de
conservación son las variables con mayor influencia en la determinación del valor
total de la venta y renta.
Para la definición de las variables explicativas del valor total de la oferta, se tomó la
literatura encontrada, la opinión de las personas entrevistadas y los coeficientes de
correlación de Pearson, en función de la información obtenida en la investigación
económica. Resultado de estas consultas, se tiene por inductores22 las siguientes
variables:
INDUCTORES
Área
Posición
Estado de conservación Tabla 15 Inductores. Elaboración propia
Por otra parte, al momento de realizar las llamadas de las ofertas se obtuvieron las
variables de edad, ubicación (vía principal o secundaria), el número de pisos y el
nivel en que se encuentra el local.
5.2.5 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD
El análisis de proximidad se realizó por tipología, en el caso de los corredores se
empleó la herramienta de Point Distance del software ArcGIS, la cual determina la
distancia punto a punto de cada capa (venta y renta). Para el caso de corredores se
calculó la renta más cercana por cada venta encontrada, así:
ANÁLISIS DE PROXIMIDAD
22 Inductor de valor: Es aquel que determina cual o cuales variables asociadas con el valor total de la oferta de venta o renta que más inciden o afectan su valor, este está dado por la relación causa-efecto a su valor y por lo tanto permite explicar el porqué de su aumento o disminución.
Ilustración 14 Análisis de proximidad para corredores. Elaboración propia
ArcGIS arroja una tabla de atributos, que indica la distancia de las rentas a cada
venta suministrada, luego de analizar estos resultados se procede a realizar un
ejercicio manual, a partir de las características definidas anteriormente. Donde se
observa la distancia entre ofertas y las variables empleadas en el proyecto, ya que
las ofertas deben tener un par lo más comparable entre sí.
Tabla 16 Análisis de proximidad para corredores. Elaboración propia mediante excel.
LocalNegociación en
Renta ($)
Negociación en
Venta ($)Área (m²) Posición
Número de
pisosPiso ó Nivel
Estado de
Conservación
Tasas
observadas
(%)
KR 43A 14 58 $8,370,096.00 $1,376,320,000.00 136 1 1 1 1 0.61
KR 43A 14 58 $12,615,000.00 $1,204,280,000.00 119 1 1 1 1 1.05
KR 43A 14 58 $2,871,000.00 $222,640,000.00 22 0 1 1 1 1.29
KR 43A 14 58 $9,570,000.00 $728,640,000.00 72 0 1 1 1 1.31
KR 43A 14 58 $12,615,000.00 $1,437,040,000.00 142 1 1 1 1 0.88
KR 43A 3 SUR 99 $6,090,000.00 $920,000,000.00 80 0 1 1 1 0.66
KR 43A 3 SUR 99 $13,485,000.00 $1,725,000,000.00 150 0 1 1 1 0.78
KR 43B 16 91 $12,615,000.00 $1,376,320,000.00 187 1 1 1 1 0.92
KR 43B 16 91 $12,615,000.00 $1,126,080,000.00 170 1 1 1 1 1.12
KR 43B 16 95 $8,370,096.00 $1,643,120,000.00 137.44 1 1 1 1 0.51
KR 42A CL 1 $9,570,000.00 $874,000,000.00 50 0 1 1 1 1.09
KR 43A 1 50 $9,570,000.00 $1,002,800,000.00 59 0 1 1 1 0.95
KR 43B 14 51 $3,480,000.00 $579,600,000.00 104 0 1 1 0 0.60
KR 43B 9 1 $13,485,000.00 $920,000,000.00 150 1 1 1 0 1.47
CL 11 43B 17 $10,195,756.20 $1,021,200,000.00 280 0 1 1 0 1.00
Analisis de proximidad para locales en corredores
Como resultado de este análisis, quedaron 19 datos de venta y 13 renta. Por lo que
se hace necesario estimar algunas ofertas a través del análisis de proximidad y en
función de sus inductores de valor, lo cual permitirá construir los pares que
determinen las tasas de capitalización.
En relación con la tipología de los centros comerciales, el análisis de proximidad se
realiza por cada centro, es decir se toman las ofertas de venta y renta por Santafé
y Oviedo; ya que estos presentan un dinamismo diferente y las tasas varían acorde
a las condiciones presentadas en cada uno.
Posterior a la selección de datos por centro comercial se encontraron los pares de
venta y renta en función de las variables e inductores de valor, definidas en ítems
anteriores. Producto de esta interpretación se obtiene un total de 7 datos en venta
y renta para Santafé y 6 de renta y venta para Oviedo.
Tabla 17 Datos para el Centro Comercial Santafé. Elaboración propia
Tabla 18 Datos para el Centro Comercial Oviedo. Elaboración propia
5.3 FASE III
5.3.1 OLS
❖ OLS
CORREDORES
VentaÁrea
en m²
Negociación
enVenta
Valor por
metro
cuadrado
Posición
en
ventas
Número
de pisos
Piso ó
Nivel
Estado de
ConservaciónRenta
Área
en m²
Negociación
en Renta
Valor por
metro
cuadrad
o
Posición
en rentas
Número
de pisos
Piso ó
Nivel
Estado de
Conservación
V29 100 2262000000 22620000 0 1 1 0 R120 100 11353500 113535 0 1 1 0
V73 73 870000000 11917808.22 0 1 1 0 R117 73 5220000 71506.85 0 1 1 0
V26 44 817800000 18586363.64 1 1 2 1 R113 60 8700000 145000 1 1 2 0
V66 55 1174500000 19575000 0 1 2 0 R116 55 8700000 158181.8 0 1 2 0
V71 169 1740000000 10295857.99 0 1 2 0 R115 169 10005000 59201.18 0 1 2 0
V76 43.22 696000000 16103655.71 0 1 4 0 R118 43.22 4093303.02 94708.54 0 1 4 0
V24 53 1740000000 32830188.68 0 1 4 0 R126 53 10440000 196981.1 0 1 4 0
VentaÁrea
en m²
Negociación
enVenta
Valor por
metro
cuadrado
Posición
en ventas
Número
de pisos
Piso ó
Nivel
Estado de
ConservaciónRenta
Área
en m²
Negociación
en Renta
Valor por
metro
cuadrado
Posición
en rentas
Número
de pisos
Piso ó
Nivel
Estado de
Conservación
V45 95.37 1087500000 11402956.9 1 1 1 1 R63 95.37 8700000 96466.394 1 1 1 1
V53 29 374100000 12900000 1 1 1 0 R71 22.67 4848375.15 226158.685 1 1 1 0
V6 30 513300000 17110000 0 1 1 0 R73 62 6090000 103870.968 0 1 1 0
V46 346.9 3654000000 10532384.05 0 1 1 1 R64 346.9 21750000 66295.7945 0 1 1 1
V5 87 861300000 9900000 1 2 1 1 R123 86.4 6090000 74537.037 1 2 1 1
V78 50 522000000 10440000 0 1 2 1 R67 46.53 8265000 187835.805 0 1 2 0
Ilustración 15 Resultados OLS para corredores. Elaboración propia mediante ArcGIS Pro.
Ilustración 16 OLS para corredores. Elaboración propia mediante ArcGIS Pro.
En el caso de locales comerciales en corredores las probabilidades muestran que
los inductores de área y posición tienen mayor significancia en el modelo,
corroborando así los resultados de los coeficientes de correlación de Pearson. Sin
embargo, estás me indican que no existe una correlación espacial para realizar una
interpolación estadística; ya que la cantidad de datos no es suficiente.
Además, los coeficientes entre las variables independientes son positivos, indicando
una relación positiva entre la variable explicada, por otro lado, el FIV mide la
redundancia entre variables explicativas o la multicolinealidad presentada en el
modelo y este indica que no hay problemas de esta índole.
5.3.2 CÁLCULOS Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
Para los cálculos y procesamiento de la información se emplearon los paquetes de
SPSS, Excel, Arcgis Pro y ArcMap. Además, dichos cálculos fueron realizados por
tipología debido a que el dinamismo de los locales en centro comercial varía frente
a los que no se encuentran en uno.
❖ CORREDORES
En relación con los locales ubicados en corredores (Avenida El Poblado), se
realizaron dos modelos econométricos, uno para venta (27 datos) y otro para renta
(25 datos), para así estimar las tasas de capitalización de la zona. Para esto se
tomaron los datos resultantes del análisis de proximidad.
La variable dependiente para las ventas y rentas es el Valor Total de Negociación,
las cuales se determinan a partir de los inductores de área, posición (medianero o
esquinero) y estado de conservación.
Luego de obtener las ecuaciones de los modelos de venta y renta, se procede a
realizar el cálculo de las tasas de capitalización mediante la ecuación definida por
normatividad23 , en Excel.
❖ CENTROS COMERCIALES
Para la determinación de las tasas de capitalización en los centros comerciales del
sector se tuvo que realizar un análisis puntual, es decir por centro comercial, ya que
se encontraron diferencias entre los productos ofertados y condiciones especiales
entre cada uno de estos.
Sin embargo, los datos obtenidos en el proceso no son suficientes para la
realización de un modelo econométrico, por lo cual se recurre a la ecuación de tasas
de capitalización definida en la resolución 620 de 2008. Está me indica que la tasa
surge a partir de un valor de venta y renta sobre el mismo inmueble.
No obstante, algunos de los datos encontrados no coinciden sobre el mismo local,
por lo cual se recurre al análisis de proximidad en función de los inductores de valor,
para así obtener la mayor precisión posible.
6. RESULTADOS
❖ CORREDORES
VENTAS
23 Ver marco normativo.
Ilustración 17 Modelo econométrico para ventas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Para el modelo de regresión múltiple probado con las dos variables independientes
(área y posición) se explica en un 64,9% de la varianza el valor total de la venta en
corredores. Por otra parte, el puntaje de la prueba de Durbin Watson indica que hay
independencia de errores (2,406), siendo el rango de aceptación de 1 a 3.
Ilustración 18 Tabla ANOVA para venta en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
El ANOVA del modelo de regresión 2, indica que mejora significativamente la
predicción de la variable dependiente (F=26,835; p< 0,005). En el caso de los
coeficientes las puntuaciones t indican que las variables independientes aportan
significativamente al modelo de predicción, es decir que los valores obtenidos se
pueden generalizar a la población (t = 4,596 y t = 2,529).
Ilustración 19 Pruebas de normalidad para ventas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Además, el factor de varianza inflada, indica que se cumple el supuesto de no
multicolinealidad, ya que el valor del FIV es de 1,274. Se resalta también que los
datos de presentan una distribución normal, según los resultados de la prueba
Shapiro Wilk24.
Luego de analizar los resultados y elegir el modelo con mayor explicación al valor
de la venta se obtiene la siguiente ecuación:
𝑉 = 201407140,8 + 5770481,393 ∗ 𝑋1 + 448897622 ∗ 𝑋2
Donde, 𝑉 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑛𝑒𝑔𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎
𝑋1 = Á𝑟𝑒𝑎
𝑋2 = 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 (𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒𝑟𝑜 ó 𝑒𝑠𝑞𝑢𝑖𝑛𝑒𝑟𝑜)
RENTAS
Para los datos de renta se realizó un modelo de regresión simple jerárquica, es decir
se tomaron las variables en bloque por orden de significancia25, dicho ejercicio arrojó
tres factibles modelos.
24 Se observa solo el estadístico arrojado por Shapiro Wilks, dado que el conjunto de datos es menor a 50 (se poseen 27). 25 Según lo analizado en los coeficientes de correlación de Pearson.
Ilustración 20 regresión lineal para rentas en corredores. Elaboración propia
La regresión múltiple que mejor determina el comportamiento del valor total de la
oferta es el tercer modelo (ilustración 14), el cual está en función del área, la posición
y el estado de conservación. Dichas variables explican en un 66,5% la varianza de
la variable dependiente. Además, la prueba Durbin-Watson es cercana a 2,
indicando que los valores no presentan problemas de autocorrelación.
Ilustración 21 Tabla ANOVA para las rentas en corredores. Elaboración propia
Por otra parte, el p- valor y la t-student muestran que el modelo tres explica
significativamente la variable dependiente (Valor Total de la Renta). En el caso
de los coeficientes las puntuaciones t indican que las variables independientes
aportan significativamente al modelo de predicción, es decir que los valores
obtenidos se pueden generalizar a la población (t = 6,009; t = 0,166 y t= 2,894).
En relación con el supuesto de multicolinealidad se evidencia los datos no
incurren en está, ya que el factor de varianza inflada está entre los rangos de
1,133 y 1,492. Además, se realizó la prueba Shapiro- Wilks, la cual indicó que el
modelo presenta normalidad.
Ilustración 22 Pruebas de normalidad para rentas en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Posterior a los resultados y la elección del modelo más eficaz, se determina la
ecuación a trabajar para las ofertas de renta, así:
𝑅 = 486087,032 + 41456,6 ∗ 𝑋1 + 174919,22 ∗ 𝑋2 + 3050936,228 ∗ 𝑋3
Donde, 𝑅 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑛𝑒𝑔𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑛𝑡𝑎
𝑋1 = Á𝑟𝑒𝑎
𝑋2 = 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 (𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒𝑟𝑜 ó 𝑒𝑠𝑞𝑢𝑖𝑛𝑒𝑟𝑜)
𝑋3 = 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑐𝑖ó𝑛 (ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 𝑜 𝑏𝑢𝑒𝑛𝑜)
TASAS DE CAPITALIZACIÓN EN CORREDORES
Luego de la determinación de las ecuaciones de venta y renta se obtienen las
tasas de capitalización con la siguiente ecuación:
𝑖 = (486087,032 + 41456,6 ∗ 𝑋1 + 174919,22 ∗ 𝑋2 + 3050936,228 ∗ 𝑋3
201407140,8 + 5770481,393 ∗ 𝑋1 + 448897622,7 ∗ 𝑋2) ∗ 100
Donde, 𝑖 = 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛
𝑋1 = Á𝑟𝑒𝑎
𝑋2 = 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠 (𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑒𝑟𝑜 ó 𝑒𝑠𝑞𝑢𝑖𝑛𝑒𝑟𝑜)
𝑋3 = 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑐𝑖ó𝑛 (ó𝑝𝑡𝑖𝑚𝑜 𝑜 𝑏𝑢𝑒𝑛𝑜)
Tabla 19 Tasas de capitalización para corredores. Elaboración propia mediante Excel.
Los resultados anteriores coinciden con parte de la investigación económica, es
decir los expertos mencionan tasas próximas al 0,66%. Sin embargo, se
presentan valores más altos, lo cual indica que el dinamismo del sector va en
aumento.
Dirección
Tasas de
capitalización
(%)
Dirección
Tasas de
capitalización
(%)
KR 43A 14 58 1.38 KR 42A CL 1 1.15
KR 43A 14 58 0.65 KR 43A 1 50 1.10
KR 43A 14 58 1.37 KR 43B 14 51 0.60
KR 43A 14 58 0.65 KR 42A 1 0.53
KR 43A 14 58 0.64 CL 11 43B 17 0.67
KR 43A 14 58 1.35 KR 43A 16 1.23
KR 43A 14 58 1.06 KR 43B 16 95 0.93
KR 43A 14 58 0.65 CR 43B 16 13 0.66
KR 43A 3 SUR 99 1.03 KR 43B 14 51 0.60
KR 43A 3 SUR 99 0.91 KR 43A 1 50 0.54
KR 43B 16 91 0.66 KR 43A 5A 99 0.63
KR 43B 16 91 0.66 CL 3S 43A 1 0.54
KR 43B 16 95 0.65 KR 43B CL 16 0.85
Tasas de capitalización para corredores
Ilustración 23Histograma de tasas de capitalización en corredores. Elaboración propia mediante SPSS
Por otra parte, se muestran los resultados de las tasas de capitalización sobre
la Avenida el Poblado por la frecuencia encontrada donde se observa que las
tasas que prevalecen en el sector son de 0,5% y 0,7%, obteniendo una mediana
del 0,66%.
❖ CENTROS COMERCIALES
CENTRO COMERCIAL SANTAFÉ
Tabla 20Tasas de capitalización para el centro comercial Santafé. Elaboración propia mediante excel.
Negociación
enVenta
Negociación
en Renta
Tasas
(%)
1 $2,262,000,000.00 $11,353,500.00 0.50
2 $870,000,000.00 $5,220,000.00 0.60
3 $1,174,500,000.00 $8,700,000.00 0.74
4 $1,740,000,000.00 $10,005,000.00 0.58
5 $696,000,000.00 $4,093,303.02 0.59
6 $1,740,000,000.00 $10,440,000.00 0.60
Tasas de capitalización para Santafé
Ilustración 24 Histograma de las tasas de capitalización en el centro comercial Santafé. Elaboración propia mediante SPSS
Según los resultados arrojados se denota que las tasas de capitalización en el
centro comercial Santafé son de 0,59%.
CENTRO COMERCIAL OVIEDO
Tabla 21Tasas de capitalización para el centro comercial Oviedo. Elaboración propia mediante excel.
En relación con las tasas de capitalización para el centro comercial Oviedo son de
0,75%.
6.1 ANÁLISIS DE RESULTADOS
Los resultados presentados para los locales comerciales en corredores surgen de
una calibración del modelo, y de la interpretación que puede hacer de ellos, desde
Negociación
enVenta
Negociación
en RentaTasas (%)
1 $1,087,500,000.00 $8,700,000.00 0.8
3 $513,300,000.00 $6,090,000.00 1.2
4 $3,654,000,000.00 $21,750,000.00 0.6
5 $861,300,000.00 $6,090,000.00 0.7
Tasas de capitalización para Oviedo
el punto de vista del fenómeno que se está analizando, para el caso las tasas de
capitalización en locales comerciales. La primera apreciación de estos modelos es
que los inductores de valor son diferentes para las ofertas de venta y renta, por lo
cual se hace énfasis en los resultados de las tasas, al observar que la viabilidad de
inversión en el sector son las ventas; dado que prevalecen las tasas de
capitalización del 0,66%. Hay que resaltar que el área y la posición son las variables
más significativas, es decir que estas explican en un alto porcentaje el
comportamiento de los valores de venta y renta.
Otro componente importante resulta en la autocorrelación de las ofertas, dado que
las actividades inmobiliarias en el sector han demostrado una relación directa entre
las características físicas del inmueble y la determinación del valor total, por lo cual
el empleo de estos modelos es aprobado en el medio y es válido para la estimación
de las tasas de capitalización en locales comerciales.
Cabe resaltar que los resultados son consistentes con las tasas observadas
encontradas en la investigación económica, hay que apreciar que se presentan
tasas de capitalización sobrevaloradas del 1,38, lo cual indicaría crecimiento en el
dinamismo de locales comerciales en la zona. Además, se realizaron pruebas del
modelo sobre la totalidad de los datos en corredores viales y se denota que este es
funcional para las áreas entre 20 m2 y 250 m2.
Ilustración 25 Prueba del modelo. Elaboración propia mediante SPSS
En relación con los resultados obtenidos por normatividad de los locales ubicados
en centros comerciales, se denota claramente que el dinamismo en el centro
comercial Oviedo es diferente al del centro comercial Santafé, comprobando así la
información a priori de los expertos. Hay que destacar que las tasas de
capitalización para Santafé son más bajas respecto a Oviedo, concluyendo así que
el movimiento de locales es más frecuente en el Centro Comercial Oviedo,
obteniendo inmuebles con viabilidad de inversión para la renta. Por otro lado, las
tasas de capitalización resultantes en el centro comercial Santafé indican factibilidad
de negociación en ventas.
Finalmente se realiza una comparación entre las tasas de capitalización resultantes
de los locales comerciales en corredores y en centros comerciales.
8. CONCLUSIONES
La elaboración de modelos econométricos resulta ser una metodología fiable a la
hora de analizar fenómenos en el ámbito inmobiliario, sobre todo para temas como
las tasas de capitalización en locales comerciales, ya que la falta de información de
mercado inmobiliario es bastante limitada. Dicha afirmación brinda mecanismos a
los profesionales en el área para encontrar las tasas de capitalización en sectores
de difícil acceso a la información, y no sólo para los predios de tipo local comercial,
sino para estudios con otra clase de inmuebles.
Para esto se recomienda obtener datos a través de inmobiliarias o lonjas de
propiedad raíz, como la de Medellín, donde se puede consolidar una base de datos
robusta para analizar el comportamiento de los locales bajo la condición de no
propiedad horizontal, como el sector del Poblado en el parque Lleras y el Poblado.
Además, con información útil, es decir que no se presenten datos subvalorados o
sobrevalorados, se pueden realizar metodologías más especializadas como el
análisis de interpolación estadística, el cual brinda mayor precisión por su
componente espacial.
En relación con el sector de la milla de oro se concluye que el dinamismo es
bastante bueno, indicando que la factibilidad de inversión de los inmuebles es la
venta, con tasas prevalecientes por encima del Tes26 entre 0,5% y 0,7%.
Además, la modelación del mercado inmobiliario con la muestra obtenida en el
sector evidencia que los valores comerciales por metro cuadrado de los inmuebles
de venta ($10,120,000) y renta ($65.700) coinciden con la información a priori de la
26 Tes: Es un título de deuda del Gobierno colombiano, en tal sentido es una deuda que genera el
estado para con el poseedor de dichos títulos. En otras palabras, es un título de deuda pública.
investigación económica. Dichos resultados son en gran parte producto del análisis
de proximidad, el cual resultó ser una metodología bastante efectiva.
De otro lado, se evidencia que el dinamismo de los centros comerciales es diferente
en cada uno, los ejemplos más claros son los muestreados en la investigación.
Aunque son dos centros comerciales que quedan uno en frente de otro sobre la
Avenida el Poblado, presentan características bastante diferentes, lo cual hace que
los valores comerciales de venta y renta sean distintos y a su vez la tasa de
capitalización.
Otra conclusión importante es la tipología definida para locales comerciales, donde
con mayor número de datos y aunando esfuerzos con empresas y compañías del
sector inmobiliario se podría generar una estandarización adecuada para la
clasificación de este tipo de inmuebles. Dicha clasificación sería una nueva
investigación, la cual puede ser de enorme importancia para el sector.
9. BIBLIOGRAFÍA
AceColombia: Asociación de Centros Comerciales de Colombia. (2014). Colombia,
el centro de las miradas. Punto Comercial, 3.
Alcaldía de Medellín. (2013). Cuentas claras: Comuna 14 El Poblado. Documento
de rendición de cuentas a la ciudadanía.
Banco de la República. (2009). ¿Qué es un TES? Bogotá D.C: Gaceta Financiera.
Cabeza, Á. M. (2002). Ordenación del territorio en América Latina. Revista
electrónica de Geografía y Ciencias Sociales.
Código de Comercio. (1971). Obtenido de
http://www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=41102
Eonomía y Negocios. (30 de junio de 2015). Al 2018, cada 20 días se inagurará un
centro comercial en el país. El Tiempo.
ESRI. (2010). ArcGIS Spatial Analyst. España.
ESRI. (25 de Abril de 2017). ArcGIS for Desktop. Obtenido de
http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-
toolbox/geographically-weighted-regression.htm
Fenalco. (26 de Abril de 2017). Seis centros comerciales suman 384 nuevos locales.
Obtenido de http://www.fenalco.com.co/contenido/2248
Henao, R. G. (s.f.). Introducción a la Geoestadística: Teoría y aplicación. Bogotá:
Universidad Nacional de Colombia.
IGAC. (23 de Septiembre de 2008). Resolución 620 de 2008. Bogotá, Colombia.
Instituto Tecnológico Metropolitano. (2010). Estudio Económico de El Poblado.
Medellín: Centro de Estudios.
Marínez, F. G. (2013). Estadística aplicada a la valoración modelos multivariantes.
Universidad Politécnica de Valencia.
Medrano Jorge, H. J. (2011). Estimación de Tasas de capitalización de Rentas de
Vivienda Urbana Estarto 3 Sometidas al Régimen de Propiedad Horizontal
en Bogotá Mediante Modelos Econométrico. Artículo de Investigación, 115-
128.
Ministerio de Desarrollo Económico. (24 de Julio de 1998). Decreto 1420 de 1998.
Bogotá, Colombia.
Sánchez, D. D. (2010). Modelo de regresión lineal generalizado para el avalúo de
terrenos de uso residencial, aplicado a las localidades de Suba y Usaquén.
Bogotá, Colombia: Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
Superintendencia de sociedades. (2017 de Abril de 18). Oficio 220-081958.
Obtenido de Diferencia entre establecimiento de comercial y local comercial
:
http://www.supersociedades.gov.co/nuestra_entidad/normatividad/normativi
dad_conceptos_juridicos/OFICIO%20220-081958.pdf
Torres, M. (2005). Planeación urbana en chile. Un producto de la especulación
inmobiliaria. Obtenido de Escuela técnica superior de arquitectura de Madrid:
http://habitat.aq.upm.es/boletin/n29/amtor.html
Valoración de empresas, gerencia del valor y EVA. (s.f.). El sistema de creación de
valor. En O. L. García, El sistema de creación de valor (págs. 1-28).