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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


Ilustración 24Histograma de tasas de capitalización en corredores. Elaboración


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.


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.


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.


Tabla 5 Coeficientes de correlación para rentas en centros comerciales.


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

https://altoro.files.wordpress.com/2011/04/4_estmerc011.pdf


http://www.supersociedades.gov.co/nuestra_entidad/normatividad/normatividad_conceptos_juridicos/OFICIO%20220-081958.pdf

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


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



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.




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)



$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)



$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



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



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.




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


Área 0,70

Posición 0,32

Número de pisos -0,25


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.


VENTAS

NEGOCIACIÓN EN

VENTA

COEFICIENTE DE


Área 0,56

Posición -0,22

Piso ó nivel -0,10


Tabla 13 Coeficientes de correlación en ventas para centros comerciales. Elaboración propia mediante SPSS

RENTAS

NEGOCIACIÓN EN

RENTA

COEFICIENTE DE


Área 0,54

Posición 0,06

Piso ó nivel 0,20


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.


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



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



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%.


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.

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