ImpactU Versión 3.11.2 Última actualización: Interfaz de Usuario: 16/10/2025 Base de Datos: 29/08/2025 Hecho en Colombia
Segmentación Inmobiliaria en una Ciudad Intermedia del Caribe Colombiano: El Caso de Sincelejo (Real Estate Sub-Markets in a Colombian Caribbean Intermediate City: The Case of Sincelejo)
Spanish Abstract: A partir de informacion primaria (1800 avaluos inmobiliarios) y secundaria (trabajos de investigacion, instituciones publicas, estadisticas oficiales), se compila informacion sobre precios del suelo y sus determinantes en la ciudad de Sincelejo en una base de datos tipo panel para 145 barrios en el periodo 2000-2011. Se encontro que variables extractadas de la teoria tradicional son buenas determinantes de los precios del suelo en la ciudad: PIB, Estrato, Distancia al centro, Distancia a corredor de actividad y Precio del espacio construido. Otras variables influyentes son la Presencia de invasiones y el origen Comunitario del barrio. Problemas de criminalidad no fueron significativos. El comportamiento de las comunas fue desigual. Mientras las comunas 4 y 5 tuvieron precios persistentemente superiores a lo predicho por las variables usadas, mientras que las comunas 2 y 3 los tuvieron inferiores.English Abstract: We analyse the land price in 145 neighbourhoods of Sincelejo for the period comprised between 2000 and 2011. The research uses both primary (1,800 real estate appraisals) and secondary (research papers, public agencies, official statistics) information sources, in order to build a manageable database where land prices determinants have been analysed using Pooled Maximum Likelihood estimation. This estimator is used because the database is extremely unbalanced per cross-section units. We found that traditional theory variables are good predictors of land prices: GDP, Estrato, Distance to the Centre, Distance to Main Road, and Built Environment Price. It was also detected that Squatter Development and Community process in the neighbourhood origin are good predictors. The first of them always negative and the second one always positive. Criminality conditions were not significant. Communas’ behavious was uneven. While comunas 4 and 5 have prices that lie above what predicted by our models, while Comunas 2 and 3 are below.