Publicación: Factor de negociación en el mercado inmobiliario de Medellín, Colombia : identificación de patrones espaciales mediante el modelo Kriging de interpolación geoestadística
Fecha
2025
Autores
Harry, Juan José
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
This study analyzes the Negotiation Factor (FDN), internationally known as Degree of Overpricing (DOP), in the real estate market of Medellín. Initially, traditional valuation techniques such as Ordinary Least Squares (OLS) regression were assessed, followed by an evaluation of spatial methodologies, including spatial econometrics and geostatistical methods. Ultimately, Kriging spatial interpolation was selected as the primary method, complemented by technological tools such as Geographic Information Systems (GIS), to process, integrate, and georeference spatial data from real estate transactions recorded in 2024, alongside key variables influencing property price formation. The main objective was to investigate whether the FDN follows specific spatial correlation patterns or if it results from random market conditions. The results revealed significant spatial autocorrelation of the FDN, influenced by factors such as location, accessibility, and urban environmental attributes. These findings provide practical tools for optimizing negotiation strategies, property valuation, and urban planning.
Descripción
Este estudio analiza el Factor de Negociación (FDN), conocido internacionalmente como Degree of Overpricing (DOP) en el mercado inmobiliario de Medellín. Inicialmente, se evaluaron técnicas tradicionales como la regresión por mínimos cuadrados ordinarios (OLS), y posteriormente se exploraron métodos avanzados, incluyendo econometría espacial, análisis geoespacial y técnicas de interpolación espacial. Finalmente, se optó por utilizar la metodología de interpolación espacial Kriging, apoyada en herramientas tecnológicas como los Sistemas de Información Geográfica (GIS) para el procesamiento, integración y georreferenciación de datos espaciales provenientes de transacciones inmobiliarias del año 2024, así como variables determinantes en la formación de precios. El objetivo central fue investigar si el FDN responde a patrones específicos de correlación espacial o si resulta de condiciones aleatorias del mercado. Los resultados demostraron una autocorrelación espacial significativa del FDN, influenciada por la ubicación, accesibilidad, y características del entorno urbano, proporcionando herramientas prácticas para optimizar estrategias de negociación, valoración y planificación urbana.