Estudio estadístico clásico y espacial para la valoración de bienes inmuebles urbanos en el municipio de Guadalajara, Jalisco, México

Durante la última década, el municipio de Guadalajara, Jalisco, México, enfrenta los retos de una urbanización acelerada y dispersa en la que resalta la fuerte demanda de viviendas asequibles que garanticen el bienestar de la población que en la urbe habita. Pese a esta fuerte necesidad, el municipio carece de un criterio de valoración objetivo en el que el precio final del inmueble no resulte un capricho del propietario. Razón por la que, el presente Trabajo Fin de Máster se limita al análisis estadístico clásico y geoestadístico para la valoración inmobiliaria del municipio, debido a que en él se asienta tanto la capital del Estado de Jalisco, como la centralidad del Área Metropolitana de Guadalajara. La aplicación de la estadística en el ámbito de la valoración inmobiliaria pretende el análisis de datos provenientes de una muestra representativa de viviendas del municipio, que permita explicar las correlaciones y dependencias de las mismas, con la finalidad de estimar su valor de mercado. Así pues, el análisis valorativo de las viviendas particulares del municipio en cuestión, para efectos de este estudio, se desarrolló utilizando dos técnicas estadísticas. La primera se refiere al análisis estadístico multivariado, desarrollado en la interfaz del software IBM SPSS Statistics v26, del que se obtuvo el Modelo de Regresión Lineal Múltiple de los datos que identifica aquellas variables que influyen en el valor del inmueble; mientras que, la segunda técnica aplicada fue el análisis estadístico espacial tras la interpolación de los datos por el método de Kriging Ordinario, realizado bajo la licencia del software ArcMap 10.5. El estudio parte de la recopilación y homogeneización de la información espacial disponible de Catastro e INEGI. Proceso del que se obtuvo la categorización de una serie de variables, a escala de manzana, que intervienen en el precio de las viviendas. Posteriormente, dichas variables se plasmaron dentro de un SIG; al que, sumado al análisis descriptivo univariado, bivariado y multivariado de ...