VALOR ECONOMICO DE LA CALIDAD AMBIENTAL URBANA, EL

Este libro presenta un an?lisis de la relaci?n entre el precio de la renta de la propiedad y variables ambientales, usando la t?cnica precios hed?nicos, para determinar c?mo la calidad ambiental influencia la selecci?n de localizaci?n de la propiedad en una ciudad. Tambi?n se determina la forma como la calidad ambiental es valorada por los agentes econ?micos. La relaci?n entre el precio de la propiedad y los aspectos ambientales es demostrada, primero, usando un modelo de precios hed?nicos convencional, y luego se prueba la presencia de efectos espaciales que pueden incidir en la estimaci?n de los par?metros, empleando econometr?a espacial.La estimaci?n se basa en un modelo de regresi?n que usa informaci?n de una base de datos de 4.415 observaciones o transacciones de vivienda en Cali, donde las variables independientes est?n asociadas con caracter?sticas estructurales de la propiedad, caracter?sticas sociales del vecindario (barrio), la calidad ambiental en la comuna o distrito, y n?mero de ?rboles en el barrio (expresado en t?rminos de densidad de ?rboles). Estas estimaciones son la base para explicar el precio de la renta de la propiedad, que para este caso se realiza en una muestra de 322 observaciones, donde cada una representa un barrio de la ciudad de Cali (Colombia).Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se dise?an ?ndices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporaci?n de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresi?n m?ltiple. El dise?o de los ?ndices y componentes se realiz? empleando t?cnicas de an?lisis multivariado como el An?lisis de Componentes Principales (ACP) y An?lisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.La estimaci?n se basa en un modelo de regresi?n que usa informaci?n de una base de datos de 4.415 observaciones o transacciones de vivienda en Cali, donde las variables independientes est?n asociadas con caracter?sticas estructurales de la propiedad, caracter?sticas sociales del vecindario (barrio), la calidad ambiental en la comuna o distrito, y n?mero de ?rboles en el barrio (expresado en t?rminos de densidad de ?rboles). Estas estimaciones son la base para explicar el precio de la renta de la propiedad, que para este caso se realiza en una muestra de 322 observaciones, donde cada una representa un barrio de la ciudad de Cali (Colombia).Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se dise?an ?ndices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporaci?n de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresi?n m?ltiple. El dise?o de los ?ndices y componentes se realiz? empleando t?cnicas de an?lisis multivariado como el An?lisis de Componentes Principales (ACP) y An?lisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se dise?an ?ndices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporaci?n de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresi?n m?ltiple. El dise?o de los ?ndices y componentes se realiz? empleando t?cnicas de an?lisis multivariado como el An?lisis de Componentes Principales (ACP) y An?lisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.

Este libro presenta un análisis de la relación entre el precio de la renta de la propiedad y variables ambientales, usando la técnica precios hedónicos, para determinar cómo la calidad ambiental influencia la selección de localización de la propiedad en una ciudad. También se determina la forma como la calidad ambiental es valorada por los agentes económicos. La relación entre el precio de la propiedad y los aspectos ambientales es demostrada, primero, usando un modelo de precios hedónicos convencional, y luego se prueba la presencia de efectos espaciales que pueden incidir en la estimación de los parámetros, empleando econometría espacial.La estimación se basa en un modelo de regresión que usa información de una base de datos de 4.415 observaciones o transacciones de vivienda en Cali, donde las variables independientes están asociadas con características estructurales de la propiedad, características sociales del vecindario (barrio), la calidad ambiental en la comuna o distrito, y número de árboles en el barrio (expresado en términos de densidad de árboles). Estas estimaciones son la base para explicar el precio de la renta de la propiedad, que para este caso se realiza en una muestra de 322 observaciones, donde cada una representa un barrio de la ciudad de Cali (Colombia).Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se diseñan índices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporación de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresión múltiple. El diseño de los índices y componentes se realizó empleando técnicas de análisis multivariado como el Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.La estimación se basa en un modelo de regresión que usa información de una base de datos de 4.415 observaciones o transacciones de vivienda en Cali, donde las variables independientes están asociadas con características estructurales de la propiedad, características sociales del vecindario (barrio), la calidad ambiental en la comuna o distrito, y número de árboles en el barrio (expresado en términos de densidad de árboles). Estas estimaciones son la base para explicar el precio de la renta de la propiedad, que para este caso se realiza en una muestra de 322 observaciones, donde cada una representa un barrio de la ciudad de Cali (Colombia).Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se diseñan índices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporación de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresión múltiple. El diseño de los índices y componentes se realizó empleando técnicas de análisis multivariado como el Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.Para explicar los factores que determinan el precio de la renta de la propiedad, se diseñan índices que resuelven los problemas de multicolinealidad asociados con la incorporación de variables explicatorias que pueden estar correlacionadas en un modelo de regresión múltiple. El diseño de los índices y componentes se realizó empleando técnicas de análisis multivariado como el Análisis de Componentes Principales (ACP) y Análisis de Distancia (DP2), cuyos resultados son empleados como variables que explican el precio de renta de la vivienda.