Identificación de las variables relevantes para la

Territorial 2000
1
Identificación de las variables relevantes para la valoración de fincas
rústicas. Una aplicación con métodos factoriales.
TERESA GARCIA
Dpto. GESTION DE EMPRESAS – UNIVERSIDAD PUBLICA DE NAVARRA
tegar@unavarra.es
Resumen
Uno de los problemas que presenta la valoración de fincas rústicas cuando ésta tiene un
carácter masivo, como ocurre con las valoraciones que realiza la Administración, es la
identificación de aquellos factores que definen el valor buscado. A esto se une la frecuente
aparición de problemas de correlación y redundancia, agravados por el volumen de
información a manejar. Para evitarlos se propone la utilización de métodos factoriales como es
el Análisis de Correspondencias Múltiples que aporta sencillez, precisión y flexibilidad aislando
los factores verdaderamente relevantes que determinan el valor de una finca rústica.
Contenido de la comunicación
1. INTRODUCCIÓN
La Valoración Agraria como disciplina vive hoy una evolución pasando de la escuela clásica,
la cual aplicaba sus metodologías a la valoración de bienes privados principalmente, a las
nuevas tendencias de valoración masiva de bienes de carácter público. Por ello, las
tendencias actuales de valoración de fincas rústicas buscan diseñar modelos operativos
aplicables a gran número de parcelas y que estén basados en elementos objetivos. (Galli,
1990; Simonotti, 1990; Goddard, 1999).
Sin embargo, la utilización de modelos econométricos de valoración basados en valores de
mercado presenta dos grandes dificultades: por un lado, la escasez de información tanto de
valores de mercado como de variables explicativas de dichos valores; por otro, la ausencia de
sistematización en la obtención de esta información.
Numerosos autores han sugerido posibles variables explicativas del valor de una finca rústica,
pero son escasos los que han realizado trabajos empíricos obteniendo esta información y
relacionándola con el valor del bien. Destacan los trabajos de Peterson (1986); Vvuuren et al.
(1995); Muñoz et al. (1997); Rowan et al. (1992) y Suderman et al. (2000).
Por otra parte, la utilidad de los métodos factoriales en el análisis de datos previo al diseño de
un modelo econométrico de valoración, es indiscutible. La importancia de su aplicación en los
trabajos de valoración en general y de valoración de fincas en particular, está patente en los
trabajos de distintos autores (Bible et al., 1999; Detweiler et al., 1999; García, 2000) que
señalan el interés que tiene utilizar análisis factoriales cuando se intuyen problemas de
multicolinealidad. (Estos son frecuentes en la estimación de los modelos econométricos de
valoración por las características propias de las variables que se utilizan). Y también, por las
ventajas de estos métodos para reducir el número de características de los bienes, en muchos
casos redundantes, sin por ello perder calidad en el modelo.
2. OBJETIVOS
El objetivo de este trabajo es obtener y analizar las variables determinantes del valor de una
finca en un proceso de valoración masivo y posteriormente aplicar un análisis de tipo factorial
que haga que dicha información sea útil en el diseño de un modelo econométrico de
valoración, evitando problemas de correlación y redundancia.
Territorial 2000
2
En este trabajo, se identifican y analizan un conjunto de factores que posiblemente influyen
sobre el valor de una parcela de tierra rústica. Esta información, de carácter tecnicoeconómico proviene tanto del propio trabajo de campo como de distintos servicios de la
Administración. Y como las variables obtenidas tienen carácter cualitativo o nominal,
posteriormente se realizan un Análisis de Correspondencias Múltiples.
3. OBTENCIÓN DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS DEL VALOR DE UNA FINCA
Para llevar a cabo los objetivos propuestos se tomaron dos municipios de la Comunidad Foral
de Navarra: Lerín y Viana. Caracterizados por ser eminentemente agrícolas, tienen amplias
extensiones de secano y abundantes regadíos al estar atravesados por los ríos Ega y Ebro
respectivamente.
Dada la imposibilidad de trabajar con todas las unidades valorativas de ambos municipios, y
con la finalidad de obtener la mayor información posible se han tomado todos los expedientes
tramitados por Transmisiones Patrimoniales correspondientes a estos municipios desde
finales de 1995 a comienzos de 1997. Tras una labor de depuración se han mantenido 116
expedientes de Lerín y 204 de Viana, por tanto, se cuenta con información completa de 320
subparcelas perfectamente identificadas.
El proceso de obtención de las variables explicativas del valor de una finca rústica es arduo y
difícil. Sin embargo, y teniendo en cuenta que la finalidad es un procedimiento sistematizado
de valoración administrativa, creemos que en un futuro próximo podrán obtenerse y
manejarse de forma sistemática gracias al empleo de los Sistemas de Información Geográfica
y a la coordinación entre distintos Servicios de la Administración.
Un resumen de las variables explicativas consideradas en este trabajo, agrupadas según su
origen, aparece en la Figura 1.
VARIABLES EXPLICATIVAS
Informacion de caracter administrativo
Informacion de caracter técnico
Paraje (PARC)
Suelo (SUEL)
Tipo-Clase (TICA)
Clima
Cultivo (CULT)
Forma (FORM)
Motivo (MOTI)
Desnivel (DENS)
Arrendamiento (FREE)
Distancia (DESP)
Acceso (ACCE)
Con. Parc. (COPA)
Muro
Const. Agríc. (CONS)
Figura 1. Resumen de variables explicativas.
En la Cédula Parcelaria aparece el Paraje donde radica la parcela, pero dada la confusión que
existe entre las denominaciones populares y las oficiales, se ha solicitado la ayuda de un
conocedor de cada municipio para efectuar una identificación y agrupación de los parajes que
figuran en la Cédula Parcelaria de cada una de las subparcelas elegidas. El resultado ha dado
lugar a la variable PARC codificada de 1-15.
Territorial 2000
3
Pero sin duda las variables de caracterización catastral más interesantes son el Tipo y la
Clase. El Tipo indica cual es el carácter de cada subparcela: Regadío, Secano y ForestalPastos. Dentro de cada Tipo las subparcelas se clasifican de forma subjetiva, de acuerdo con
su rendimiento potencial, y esto se indica con un número ordinal que recibe el nombre de
Clase.
Puesto que la Clase no tiene sentido si no va unida al Tipo se ha creado una variable, a la
que se ha denominado TICA, para recoger la caracterización catastral de las tierras. Se parte
del Tipo a que corresponde cada parcela, y dentro de cada uno de estos se han agrupado las
distintas Clases. La agrupación de Tipo-Clase en TICA se ha codificado de 1-10.
Otra variable recogida en los archivos catastrales es el Cultivo que se registra para cada
subparcela. Así como Tipo y Clase son características inherentes al terreno, el Cultivo es
circunstancial, aunque en general existirá una relación entre ellos. Con el objetivo de designar
los aprovechamientos de cada parcela se ha elaborado la variable CULT basada en la
clasificación utilizada por el Sistema Catastral de Navarra y codificada de 1-12.
Por otra parte, y puesto a que la base del trabajo son informaciones de Transmisiones
Patrimoniales, interesa detectar si el motivo de la transmisión tiene, o no, influencia sobre el
valor asignado a cada subparcela. La casuística encontrada es muy amplia, pero estos casos
se han agrupado en la variable MOTI: compraventa, herencia y otros, codificada de 1 a 3.
Asimismo se recoge información sobre si la subparcela está libre de arrendamiento alguno o
no. Así se crea la variable dicotómica FREE.
A continuación se explicitan las variables de carácter técnico. Esta información es importante
ya que los métodos valorativos basados en características permanentes del territorio tienen
gran interés por su permanencia en el tiempo, y por su facilidad para actualizarse con el
empleo de nuevas técnicas. Actualmente, es una información difícil de obtener y de procesar
en valoraciones de carácter masivo. Por ello, gran parte de la información técnica utilizada en
este trabajo se ha tomado a través del propio trabajo de campo.
A continuación se detallan las variables consideradas, agrupándolas por su significación
técnica.
Suelo y clima. La importancia del suelo como determinante del valor de una parcela rústica se
debe a que es el componente del medio natural que presenta una mayor incidencia sobre los
usos potenciales de un territorio. Por tanto puede considerarse que es el suelo el principal
factor a la hora de valorar una tierra, ya que es un parámetro de carácter técnico, y que por
tanto tiene un carácter objetivo.
Se ha optado, de acuerdo con los técnicos, por utilizar la evaluación de suelos según su
aptitud para el riego ya que ésta es la más restrictiva. Por lo tanto, obtenidas de las
respectivas cartografías las unidades correspondientes, éstas se han agrupado en 5
categorias obteniéndose la variable SUEL.
Por otra parte, el clima es uno de los principales componentes del medio natural e impone
determinadas condiciones y limitaciones al uso de los terrenos. Y aunque en este caso es una
constante pues no hay variabilidad para la zona considerada, sugerimos incluirlo cómo factor
en la valoración administrativa.
Forma que presenta la parcela. Habida cuenta de la importancia que tienen las características
geométricas de la finca a la hora de trabajar la maquinaria en ella, se han tenido en cuenta los
factores que de algún modo podían dificultar el laboreo. Considerado si los lindes de la finca
son paralelos, o no, o si la subparcela tiene forma regular. También se ha considerado la
posible existencia de ángulos pronunciados, o que la superficie a cultivar sea excesivamente
estrecha. Esto ha dado lugar a la variable FORM, cuya codificación es de 1-5.
Territorial 2000
4
Desnivel en la parcela. A pesar de que el valor que toma la pendiente en cada subparcela ya
se encuentra incluida en la clasificación de suelos adoptada, se ha decidido tras escuchar las
opiniones de los técnicos y de agricultores de la zona, considerar una variable que signifique
un posible límite de desnivel a considerar, a la que se ha denominado DENS. El rango
adoptado es que ese desnivel sea inferior o superior al 5%.
Desplazamiento al núcleo urbano al que pertenece la subparcela. En este sentido se han
tenido en cuenta dos aspectos: la distancia lineal al núcleo urbano al que pertenece la finca, y
el estado del vial que lleva hasta ella. Valorada empíricamente la dificultad de calcular la
distancia real de cada subparcela al núcleo urbano, se ha optado por trazar en torno al núcleo
de población unos círculos concéntricos de radio 2.500 metros y 5.000 metros. Las fincas
inscritas en el primer círculo se han considerado cercanas, las del segundo círculo, alejadas, y
las restantes se toman como muy alejadas. Pero este razonamiento no sería del todo correcto
si no se considerase también el estado del vial que lleva a cada finca. Tomados los datos de
forma empírica, se han encontrado fincas que estaban situadas al lado de una carretera, de
un camino en buen estado, otras próximas a un camino por el que circular es difícil y penoso,
y otras parcelas a las que es muy difícil aproximarse. Uniendo ambas características se crea
la variable que mide el desplazamiento al núcleo urbano al que pertenece cada finca, se le ha
denominado DEPS codificada de 1-3.
Tipo de acceso. Conocido cómo es el desplazamiento desde el núcleo urbano a la subparcela
en estudio, también interesa saber como es el acceso directo a ella. Teniendo en cuenta que
hay veces que la maquinaria se encuentra con dificultades para acceder a la finca o bien debe
hacerlo a través de otras. Así, se ha obtenido la variable ACCE: sin acceso, por camino o por
carretera.
Concentración Parcelaria. La detallada evaluación de tierras realizada por los técnicos de
Concentración Parcelaria para diseñar los Lotes de Reemplazo se toma como una variable
más a contrastar y complementar con otras variables recogidas. Aparece así la variable
COPA, que sigue la misma codificación que SUEL.
Muro. Consideramos interesante tener en cuenta la existencia de muro en la parcela por la
influencia que puede tener sobre su valor. Sin embargo, dada la inexistencia de muros en las
parcelas consideradas, en este estudio no se ha incluido.
Construcción Agrícola. Dada la importancia que puede tener la existencia de una construcción
agrícola en la subparcela considerada, y sabiendo las dificultades que evaluar esta
característica tiene, se han recogido los datos que a este respecto figuran en los registros
catastrales en la variable dicotómica CONS.
4. APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS MÚLTIPLES
En el Registro Fiscal de la Riqueza Territorial de Navarra se asigna a cada finca el Valor
Catastral (VC), y también el denominado Valor Patrimonial (VP), que no es sino aquel que se
obtiene por encuesta entre los miembros de la Comisión que en cada Ayuntamiento ha
elaborado la Ponencia de valoración catastral. Y por otra parte, buscando reafirmar valores se
ha pedido a tasadores profesionales que dieran valores para todos los municipios navarros
apoyándose en la clasificación catastral, así se ha obtenido el Valor de Expertos (VE).
Además, se toma como fuente de información la comprobación de valores para la liquidación
del impuesto de Transmisiones Patrimoniales y Actos Jurídicos Documentados. Ahí se
encuentra el Valor Declarado por el adquiriente (VD), y también aquel que aplica la
Administración en aquellos casos en que el precio declarado no se considere aceptable, es el
Valor de Transmisiones Patrimoniales (VT).
Las características de los métodos factoriales, así como su potencialidad en el tratamiento de
grandes volúmenes de información, se recoge en los importantes trabajos de Lebart,
Territorial 2000
5
Morineau y Tabard (1977), y Hoffman y Franke (1978). Dada la naturaleza de las variables
anteriormente descritas es conveniente la utilización del Análisis de Correspondencias
Múltiples (ACM). Este es un método factorial diseñado para el tratamiento de este tipo de
variables ya que agrupa las variables en factores, que no son sino combinación lineal de ellas.
La finalidad que se persigue al realizar un ACM es seleccionar las variables explicativas que
presenten un mayor peso en los ejes más correlacionados con el valor de la parcela. Una
ventaja de trabajar con métodos factoriales es que estos permiten proyectar sobre planos
variables e individuos que aunque no intervengan en el análisis aportan información. Son los
llamados elementos ilustrativos. En este caso se han utilizado como ilustrativas, las variables
continuas de que se dispone, es decir los valores en pesetas por metro cuadrado.
Antes de realizar el ACM, es aconsejable depurar las modalidades y la codificación utilizada
para no crear distorsiones. Dadas las diferencias en el comportamiento de los valores según
municipios, se ha realizado el ACM para cada municipio por lo que ha sido necesario adaptar
las modalidades de cada variables a fin de evitar problemas.
En el ACM se obtiene un elevado número de ejes, y es evidente que cuanto mayor sea el
número de factores con que se trabaje, mayor es el porcentaje de varianza explicada. Sin
embargo también hay que tener en cuenta que la ganancia de incluir un eje en el análisis
disminuye conforme se van tomando más ejes, por lo que es frecuente que los primeros ejes
aporten gran parte de la información. En la Tabla 1 figuran los diez primeros valores-propios
para cada municipio, así como la inercia que recoge cada uno de dichos valores-propios.
Observado esto, se considera suficiente la interpretación de los 5 primeros ejes, ya que las
variables están muy relacionadas y los primeros factores recogen gran parte de la inercia de
la tabla de datos. Así, el eje 1 explica en ambos municipios casi el doble de varianza que el
siguiente factor.
LERIN
VIANA
NUMERO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
VALOR PROPIO
0,4343
0,2981
0,2565
0,2390
0,2146
0,1883
0,1726
0,1656
0,1626
0,1519
0,4248
0,2648
0,2544
0,2088
0,1929
0,1661
0,1554
0,1429
0,1331
0,1293
PORCENTAJE
11,50
7,89
6,79
6,33
5,68
4,98
4,57
4,38
4,30
4,02
12,74
7,94
7,63
6,26
5,79
4,98
4,66
4,29
3,99
3,88
P. ACUMULADO
11,50
19,39
26,18
32,50
38,18
43,17
47,74
52,12
56,43
60,45
12,74
20,69
28,32
34,58
40,37
45,35
50,01
54,30
58,29
62,17
Tabla 1. Valores Propios y porcentajes de inercia recogida por cada uno de ellos.
Elegidos los 5 primeros factores, se detecta la correlación existente entre los esos 5 ejes y las
variables continuas utilizadas, que no son sino los valores de las subparcelas (VC, VP, VE,
VD y VT). Esta información aparece en la Tabla 2. Destacan en Lerín las correlaciones del
primer eje con los 5 valores considerados. En los siguientes ejes estas correlaciones son
inferiores, y en el eje 5, prácticamente despreciables. Por su parte, en Viana, las correlaciones
globalmente más elevadas entre los 5 valores y el factor se dan en los ejes 2 y 4. En los ejes
1 y 3 hay mayor correlación de los VC, VP y VE.
Territorial 2000
6
Variables Continuas
LERIN
LGVC
LGVP
LGVE
LGDC
LGTC
VIANA
LGVC
LGVP
LGVE
LGDC
LGTC
1
0,79
0,78
0,65
0,67
0,75
1
-0,46
-0,38
-0,30
-0,13
-0,12
Correlaciones
2
3
-0,30
-0,19
-0,31
-0,14
-0,39
-0,27
-0,17
-0,12
-0,10
-0,16
2
3
0,34
-0,58
0,32
-0,63
0,28
-0,65
0,32
-0,07
0,33
-0,07
4
-0,26
-0,27
-0,38
-0,20
-0,22
4
0,28
0,28
0,34
0,41
0,39
5
-0,02
-0,01
-0,05
0,12
0,02
5
-0,35
-0,36
-0,40
0,17
0,15
Tabla 2. Correlaciones entre las variables continuas y los factores de 1 a 5.
Las Tabla 3 y Tabla 4 muestran las Contribuciones Absolutas y las Contribuciones Relativas,
así como los Valores-Test que se han obtenido para cada uno de esos 5 ejes con los que se
trabaja en cada municipio. Comenzando por Lerín, a la vista de los resultados de la Tabla 3, y
según las contribuciones en el primer eje, que es el que presenta mayores correlaciones con
los valores de que se dispone, se considera que las variables más influyentes en el valor de
una parcela son: PARC, CULT, TICA, SUEL y DEPS. En Viana se tiene en cuenta las
diferentes correlaciones de los grupos de valores, por un lado VC, VP y VE, y por otro los VD
y los VT. Para el primer grupo se toman las variables PARC, CULT, TICA, SUEL, FORM y
para el segundo, PARC, CULT, TICA, MOTI, SUEL, FORM y DEPS. Es interesante observar
la diferencia que marca la aparición de la variable MOTI pues está totalmente relacionada con
el origen de los valores, es decir si estos provienen de fuentes catastrales o de Transmisiones
Patrimoniales.
Territorial 2000
7
parc par1
par2
par3
par4
par5
par6
par7
C.a.
cult cul1
cul2
cul3
cul4
cul5
cul6
cul7
cul8
C.a.
tica tic1
tic2
tic3
tic4
tic5
tic6
tic7
tic8
tic9
C.a.
moti mo1
mo2
C.a.
suel sue1
sue2
sue3
sue4
sue5
C.a.
form for1
for2
for3
for4
C.a.
dens den1
den2
C.a.
deps dep1
dep2
dep3
C.a.
acce acc1
acc2
acc3
C.a.
CONTRIBUCIONES
1
2
3
4
5.7 11.7
.0
.4
.0
.1
.5
.1
3.5
.5
4.0 4.7
3.9
2.6
4.6
.3
.8
2.4
.2
.1
1.1
2.0
.0
.5
1.2
4.3
1.3 7.6
16.1 23.6 10.7 13.9
11.0
.6
.1
.3
1.4
1.8
7.7
.5
5.2
1.0
.1 7.6
.5
3.4
.0 1.7
2.0
2.3
.3
.4
.2
.2
.2
.1
.4
5.4 13.1 11.0
.1
2.6
.1 2.3
20.7 17.3 21.7 24.0
5.6
2.0
2.8
.4
6.4
.5
.3
.1
1.0
2.7 12.6
.5
.5
.6
3.1 2.7
1.4
2.9
.3 2.3
3.6
.5
.0 13.1
4.1
2.5
.0
.2
.6
1.0
.5 1.2
.2
5.1
9.7 8.4
23.3 17.6 29.2 29.0
1.1
.9
.7 2.8
1.4
1.1
.8 3.6
2.5
2.0
1.5 6.4
11.2
2.0
3.1
.5
.1
3.2
6.6 4.6
4.7
3.3
.6
.1
2.5
2.0
.1 5.7
.3
5.3 11.6 1.0
18.7 15.9 22.1 11.9
.9
.6
.6 6.0
.6
.0
.7 4.3
2.2
.5
1.0
.6
.0
.1
2.4
.0
3.7
1.2
4.6 10.9
3.6
8.9
.6
.0
1.2
2.8
.2
.0
4.8 11.7
.8
.0
1.0
.1
4.3
.6
.1
3.1
4.4
.7
5.6
5.8
.0
.0
6.7
9.0
8.7 1.3
1.4
.8
.3 1.7
1.5
.8
.3 1.0
.5
.3
.0
.0
3.5
1.9
.7 2.7
5
1.0
4.1
2.9
.2
14.6
.1
.4
23.3
.7
7.9
.7
.6
.6
.5
.9
.2
11.9
.0
.3
6.5
3.0
2.5
1.3
6.7
2.7
.7
23.7
.0
.0
.1
.0
3.0
3.9
4.4
3.7
15.0
.9
2.1
1.0
4.6
8.6
2.0
.6
2.6
3.6
1.4
1.7
6.7
1.2
2.5
4.5
8.1
1
.28
.00
.18
.16
.03
.04
.06
C. CUADRADO
2
3
4
.40 .00 .01
.00 .01 .00
.02 .12 .14
.08 .12 .01
.07 .00 .00
.06 .00 .01
.14 .04 .20
VALORES TEST
5
1
2
3
4
5
.03 -5.5 -6.6 -.3 1.1 1.7
.09
.2 -.5 1.1 -.5 -3.0
.07 4.4 1.4 -3.7 3.8 -2.8
.00 4.2 -2.9 3.5 -.9 -.6
.33 1.9 2.8 -.7 -.6 5.9
.00 -2.2 2.5 -.2 1.1 -.5
.01 -2.5 3.9 2.0 -4.6 -1.0
.60
.06
.31
.02
.09
.01
.01
.00
.02
.05
.04
.10
.07
.01
.15
.07
.00
.20
.00
.00
.01
.01
.32
.00
.01
.01
.25
.04
.01
.00
.25
.05
.02
.17
.02
.01
.01
.01
.02
.00
8.0
2.6
-5.7
-1.8
-3.2
-1.0
-1.2
-.5
-1.6
.7 -1.0 -1.4
2.4 -4.6 1.2 4.3
2.1 -.5 -5.1 -1.4
-2.9 -.4 1.9 -.9
-3.0
.5
.8 1.1
.8 -.8
.5 -1.0
4.0 5.9 5.2 1.4
-2.8 -.6 2.4 -.6
.25
.30
.04
.02
.06
.18
.19
.03
.01
.06
.01
.08
.02
.08
.02
.08
.03
.14
.07
.01
.32
.07
.01
.00
.00
.01
.23
.01
.00
.01
.06
.05
.36
.01
.03
.19
.00
.01
.14
.06
.05
.03
.15
.06
.01
5.1
5.7
2.1
1.4
-2.5
-4.4
-4.5
-1.7
-.8
-2.5 2.8 -1.1 -.2
-1.3
.9 -.6 -.9
2.9 -5.9 1.1 3.9
1.3 -2.8 2.5 -2.5
-3.0 -.9 2.4 -2.3
1.3 -.2 -6.2 -1.8
-2.9
.0
.8 4.1
1.7 1.1 1.8 -2.5
3.9 5.0 4.5 1.2
.10
.10
.05
.05
.03
.03
.14
.14
.00 3.3 2.4 -1.9 -3.8
.00 -3.3 -2.4 1.9 3.8
.60
.00
.28
.11
.01
.07
.11
.14
.06
.15
.10
.20
.02
.00
.28
.02
.13
.00
.13
.02
.00 8.0 -2.8 3.2 -1.3 -.3
.08
.7 3.5 -4.7 3.7 -2.8
.12 -5.5 -3.8 -1.6 -.6 3.5
.09 -3.4 2.5
.6 -3.8 -3.2
.08 -1.1 4.0 5.5 1.6 2.8
.05
.03
.13
.00
.02
.00
.02
.00
.02
.02
.03
.06
.19
.12
.02
.00
.03 2.0 -1.4 1.2 -4.4 1.7
.05 1.7 -.2 -1.5 3.6 -2.4
.03 -3.7 1.4 -1.9 1.5 -1.7
.10
.0 1.1 2.5 -.3 2.8
.19
.19
.31
.31
.02
.02
.00
.00
.05 -4.5 5.8 1.4
.05 4.5 -5.8 -1.4
.07
.01
.26
.00
.14
.18
.18
.17
.00
.02
.02
.00
.12 2.7 -.7 4.3 1.6 -3.7
.05 1.0 3.9 -4.3 -1.6 2.2
.04 -5.2 -4.4 -.1
.0 2.0
.09
.13
.02
.03
.05
.01
.01
.02
.00
.06
.05
.00
.04 -3.1 -1.9 -1.2 2.5 -2.0
.11 3.8 2.3 1.3 -2.3 3.4
.09 -1.5 -1.0 -.3 -.3 -3.1
-.4
.4
-.3 -2.3
.3 2.3
Tabla 3. Contribuciones, cosenos cuadrados y valores test de las modalidades activas en los ejes 1 a 5. Lerín.
Territorial 2000
8
parc par1
par2
par3
par4
par5
par6
par7
par8
C.a.
cult cul1
cul2
cul3
cul4
cul5
cul7
C.a.
tica tic1
tic2
tic3
tic4
tic5
tic6
tic7
C.a.
moti mo1
mo2
C.a.
suel sue1
sue2
sue3
sue4
C.a.
form for1
for2
for3
for4
for5
C.a.
dens den1
den2
C.a.
deps dep1
dep2
dep3
C.a.
acce acc1
acc2
C.a.
CONTRIBUCIONES
1
2
3
4
5
.2
.6 1.5 1.0 2.9
.2
.0 6.6 3.7
.7
.5 4.8 1.3 7.3 1.7
.4
.4
.7
.0 1.7
.1
.0 1.7 1.2 7.7
.3
.4 5.1 9.5
.2
23.4
.3
.2
.0
.0
.0 10.0 2.6 1.5
.1
25.2 16.7 19.8 24.1 15.0
.0 23.3 1.7 4.9
.2
23.4
.3
.2
.0
.0
.9
.3 2.6
.3 3.4
.3
.3
.1 6.9
.8
.3
.0 1.3
.2
.2
.4
.5 20.5 7.6 9.2
25.3 24.9 26.4 19.7 13.8
.3 22.8 2.4 4.4
.3
21.2
.3
.1
.0
.0
.1 1.7
.2 4.6 5.1
.9
.1 6.0
.0
.5
.3 2.2
.7 11.2
.7
.1 1.2
.6
.3 5.2
.4
.5 21.4 5.3 9.4
23.4 28.8 31.4 25.8 21.2
.0
.1
.0 2.9 1.5
.1
.2
.0 4.4 2.2
.1
.3
.1 7.3 3.7
20.4
.3
.1
.0
.1
.0 6.2
.2
.1 1.3
.2
.8 5.6 5.8 1.3
1.4 5.3 2.7 2.6
.0
22.1 12.6 8.5 8.5 2.7
.0 1.8 2.6
.0 4.0
.2
.0
.0 2.3
.2
.2
.9 3.4
.5 2.6
.0
.4
.1 2.6
.6
.0
.2
.6
.5 2.8
.4 3.3 6.6 5.9 10.2
1.3 2.1 1.1 1.1 2.6
1.3 2.0 1.1 1.0 2.5
2.6 4.1 2.2 2.1 5.1
.2 6.6 3.1 3.4 2.0
.2 1.7
.0
.0 6.9
.0
.6 1.2 1.6 9.1
.4 8.9 4.3 5.0 18.0
.3
.2
.3
.7 5.1
.3
.2
.3
.8 5.3
.5
.5
.6 1.5 10.4
1
.01
.01
.02
.02
.00
.01
.96
.00
C. CUADRADO
2
3
4
.02 .04 .02
.00 .16 .07
.13 .03 .15
.01 .02 .00
.00 .04 .03
.01 .15 .23
.01 .00 .00
.25 .06 .03
VALORES TEST
5
1
2
3
4
.06 1.3 1.9 2.8 2.1
.01 1.2
-.2 5.7 -3.8
.03 2.0 -5.1 2.6 5.5
.04 2.1 -1.7 -2.1
.2
.15 1.0
-.3 -2.9 2.3
.00 1.7 1.7 -5.5 -6.7
.00 -13.8 -1.3
.9
.0
.00
.5 7.1 3.5 2.4
.00
.96
.07
.01
.01
.02
.58
.01
.02
.01
.00
.01
.04
.00
.13
.00
.04
.52
.09
.00
.01
.15
.00
.16
.00
-.6 10.7 3.2 4.2 -1.2
.00 -138 -1.3
.9
.0 -.1
.12 3.7 -1.7 -4.9 -1.4 -4.8
.02 1.5 -1.1 -.9 5.2 2.1
.00 1.4
.9 -3.1 -1.3 1.2
.18 1.7 -1.6 9.7 -5.2 5.8
.01
.87
.00
.10
.01
.00
.02
.56
.01
.04
.01
.06
.03
.01
.06
.00
.01
.36
.02
.01
.54
.09
.00
.09
.00
.23
.01
.11
.01 -1.6 10.6 3.4 4.1 -1.1
.00 -13.2 -1.2
.7
.0 -.2
.10 1.0 3.0 -1.0 -4.4 -4.4
.02 4.4 -1.2 -8.5 -.4 2.0
.01 1.7 -3.3 1.9 6.8 -1.6
.09
.8 -2.5 1.6 1.0 -4.3
.18 1.8 -1.5 10.3 -4.7 6.0
.00
.00
.01
.01
.00
.00
.14
.14
.06
.06
.83
.00
.01
.11
.01
.21
.02
.24
.00
.01
.15
.12
.00
.00
.13
.09
.00 -13.2 -1.2
.8
.1
.3
.03
.6 6.5 -1.2 -.7 -2.5
.03 1.3 2.1 -5.4 -5.1 2.1
.00 4.6 -6.9 4.9 4.2
.2
.00
.01
.01
.00
.00
.06
.00
.03
.01
.01
.08
.00
.11
.00
.01
.00
.06
.01
.06
.01
.09
.00
.06
.01
.05
-.2 3.4 -4.0 -.2 4.3
-1.4
-.3
.2 3.5 -.9
1.5 -2.4 4.7 -1.6 -3.6
.5 -1.4 -.6 -3.3 -1.6
-.5 1.0 -1.7 1.5 3.2
.10
.10
.10
.10
.05
.05
.04
.04
.09
.09
4.4 -4.4 3.2 2.8 -4.2
-4.4 4.4 -3.2 -2.8 4.2
.01
.01
.00
.21
.06
.03
.09
.00
.05
.08
.00
.06
.05
.17
.30
1.4 6.4 4.3 -4.0 -3.0
-1.5 -3.4 -.3
.0 -5.8
.2 -2.3 -3.3 3.4 7.8
.02
.02
.01
.01
.01
.01
.03
.03
.18
.18
2.5 1.2 1.7 2.5 6.0
-2.0 -1.6 -1.5 -2.2 -6.1
.8 1.1
-.8 -1.1
5
-3.4
-1.5
-2.6
2.9
5.4
-1.0
-.1
-.6
-.5 5.2 3.6
.5 -5.2 -3.6
Tabla 4. Contribuciones, cosenos cuadrados y valores test de las modalidades activas en los ejes 1 a 5. Viana.
5. CONCLUSIONES
A través del trabajo de campo y de gabinete se han obtenido y diseñado diversas variables
que influyen en el valor de una finca rústica. Como se plantea su utilización en un proceso de
valoración masivo, en el cual se requiere trabajar con un gran volumen de información, es
necesario sistematizar su tratamiento, por ello se ha propuesto una codificación y posterior
depuración mediante el empleo del Análisis de Correspondencias Múltiples. La utilización de
esta metodología evita tener que realizar una selección previa de variables pues es una
potente herramienta frente a los casi inevitables problemas de colinealidad y redundancia.
Además aporta una gran flexibilidad al aceptar tanto variables cualitativas como cuantitativas.
Esta flexibilidad de la metodología propuesta permite también trabajar con las mismas
variables en cualquier situación y emplazamiento, pues para adaptarse a las diversas zonas
basta con plantear distinto número de modalidades. Por tanto el Análisis de Correspondencias
Múltiples se presenta como una herramienta casi imprescindible en los procesos de
valoraciones administrativas en general.
Territorial 2000
9
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bible, D.S. y Hsieh Ch. 1999. Determinants of vacant land values and implications for appraisers. Appraisal Journal
67 (3): 264-269.
Detweiler, J.H. y Radigan, R.E. 1999. Computer-Assited Real Estate Appraisal: a tool for the practicing appraisers.
Appaisal Journal, 67 (3): 280-287.
Galli, A. 1990. L’impiego del GIS per la valutazione e la gestione delle risorse territoriali. Genio Rurale, 53 (2): 8292.
García T. 2000. Un modelo analógico para la valoración catastral. Revista Española de Estudios Agrosociales y
Pesqueros, 186: 105-127.
García, T. 1998. Modelos de valoración analógica. Aplicación a la valoración catastral de fincas rústicas en
Navarra. Tesis Doctoral. Pamplona: Universidad Pública de Navarra.
Goddard, B.L. 1999. The role of Graphic Analysis in Appraisals. Appraisal Journal, 67 (4) 429-435.
Hoffman, D.L. y Franke, G.R. 1978. Correspondance Analysis: Graphical representation of categorical data in
marketing research. Journal of marketing Research, 23: 313-227.
King, D.A. et al. 1994. Price formation in farm land markets. Land Economics, 70 (1): 38-52.
Lebart, L.; Morineau, A. y Tabard, N. 1977. Technique de la description statistique, méthodes et logiciels pour
l'analyse des grands tableaux. Paris: Dunod.
Madsen, E.B. 1999. Timeshare tax assessment: Price versus market value. Appaisal Journal, 67 (1): 1-6.
Muñoz, F.; Mendizábal, J. y García, T. 1997. La valoración catastral en Navarra. Presente y futuro. II Jornadas de
Ayuntamientos con tecnología SIG: Valencia.
Peterson, W. 1986. Land quality and prices. American Journal of Agricultural Economics 68 (4): 812-819.
Rowan, R.C. y Workman, J.P. 1992. Factors affecting Utah ranch prices. Journal of Range Management, 45.
Simonotti, M. 1990. L’evoluzione della metodologia estimativa tradizionale. Genio Rurale 53 (2): 11-20.
Suderman, M.A. y Spahr, R.W. 2000. Impact of ranch and market factors on an index agricultural holding period
returns. Journal of Real Estate Research, 19 (1/2): 209-235.
Tegene, A. y Kuchler, F. 1994. Evaluating forecasting models of farmland prices. International Journal of
Forecasting 10 (1): 65-80.
Vuuren, W.; Larue, B. y Ketchabaw, E.H. 1995. Factors influencing productivity enhancing and environmental
husbandry on rented land. Canadian Journal of Agricultural Economics 43: 73-85.