Hoy tenemos invitado en el blog, así que poneos la ropa de domingo para recibir a Juan Carlos Piracés, ex compañero mío en Tinsa y amigo a pesar de ello. Juan Carlos ha sido responsable del área de tasaciones del Banco De Chile y Director Técnico de Tinsa Chile, entre otros. Ahora reparte su tiempo a la consultoría, a dar clases en la universidad, o preparar conferencias en los círculos de tasación iberoamericanos. Debe ser una de las 5 personas que más sepan sobre tasación en Latino América y para mí es un honor tenerle en el blog. Disfruten.
La Tasación Multicriterio
Tasar es medir el precio hipotético más probable al que razonablemente se podría vender un bien en condiciones normales de mercado. Es sencillo de decir pero difícil de realizar (y por eso se requieren nuestros servicios) por la escasa transparencia del mercado inmobiliario y la heterogeneidad de los bienes, con localizaciones únicas e irrepetibles. Y ello se refleja en una diversidad de valores.
Estimamos el valor de un inmueble principalmente comparando los precios de propiedades parecidas que estén o hayan estado disponibles recientemente en el mercado (testigos). Mientras más prolija y precisa sea la información sobre sus atributos, más fácil nos será compararlos pero, a veces, la presión del cliente y del tiempo nos hace (ab)usar de los portales inmobiliarios, y olvidamos la sana y necesaria rutina de
conocer los testigos y verificar los datos o, peor aún, caemos en buscar los testigos a partir del precio esperado por el cliente, mala praxis que
permite justificar cualquier valor.
Pero tasar no es solo obtener datos y promediar sus valores para luego extrapolarlo al inmueble problema; esto lo hace cualquiera incluyendo al comprador, que sí ha inspeccionado muchas propiedades parecidas, tal vez las mismas que seleccionamos como testigos.
En la práctica, sabemos que dichos testigos serán similares al inmueble tasado pero no idénticos, por lo que necesitamos homologarlos, hacerlos equivalentes, antes de interpolar sus valores. Preguntándonos cuánto más o menos estaría dispuesto a pagar un potencial comprador medio interesado en la propiedad por la sola incidencia de cada diferencia de atributos, pretendemos neutralizar su efecto sobre el valor.
Obviamente, si no observamos en detalle el bien tasado y su entorno (para eso los inspeccionamos) así como los testigos elegidos, no podremos compararlos ni homologarlos ni menos asegurar, con una certeza aceptable, que nuestros datos y análisis de valor son válidos y representativos de su mercado.
Pero la homologación tradicional, basada en nuestra sensibilidad y experiencia, tablas de dudoso origen o producto de algún sistema automatizado que no controlamos, es cuestionable y difícil de respaldar pues presenta una alta dosis de subjetividad, a veces sin claros fundamentos técnicos, económicos o estadísticos, especialmente si los atributos intangibles son relevantes en el valor. Y nuestro Valor de Tasación solo será válido y confiable si podemos demostrarlo y si otros tasadores, con los mismos datos, obtienen resultados similares. ¿Cómo superar estos procedimientos tradicionales?
Aquí es donde la Valoración Multicriterio (VM) nos puede ayudar. Aplicada a la tasación inmobiliaria, la conocemos por las investigaciones de los doctores J. Aznar y F. Guijarro, de la U. Politécnica de Valencia, sobre las teorías de decisión multicriterio.
[1]
La VM nos aporta un conjunto de procedimientos racionales para medir los valores de los inmuebles y criterios para seleccionar la solución más adecuada, con una lógica sencilla pero con un sólido fundamento teórico y matemático, ampliamente probados en otros ámbitos y que están diseñados para situaciones en las que se dispone de escasa información, algo habitual en tasaciones, e incluso para integrar las opiniones de distintos expertos. Estos procedimientos y cálculos pueden ser revisados por terceros independientes ante cualquier problema o discrepancia.
Y son metodologías que están a nuestro alcance, fáciles de automatizar en planillas como Excel, que mejoran y hacen más eficientes y precisos nuestros análisis de valor, y que permiten demostrar que nuestro trabajo tiene fundamentos y es objetivo, dentro de lo posible.
Tal vez la metodología VM más interesante es el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), que permite cuantificar la información subjetiva asociada a variables cualitativas, esos atributos intangibles que busca la demanda pero imposibles de medir con las técnicas tradicionales, tales como la orientación, la vista, los vecinos, la mejor o peor situación urbana, etc., que muchas veces son los de mayor relevancia en el valor de un inmueble. Ante ellos las personas definen criterios y prioridades no siempre del todo racionales ni objetivos, influenciados por sus gustos, aspiraciones y modas, que les permiten establecer preferencias entre los distintos inmuebles que analizan, seleccionar el que mejor cumple con sus expectativas y decidir el monto por el que están dispuestos a adquirirlo.
Esta subjetividad hace del mercado inmobiliario un fenómeno complejo, impredecible para muchos. Y como tasadores tampoco podemos obviar la relevancia de la intuición en nuestra propia capacidad analítica, producto de muchas experiencias y saberes previos. El desafío es transformar estas “apreciaciones subjetivas” en algo tan objetivo como sea posible, que permita ser examinada críticamente por un tercero.
AHP es similar al proceso de comparación y homologación, pero más refinado para lograr un tratamiento objetivo de lo subjetivo: identificados los testigos comparables (alternativas) y definidos los atributos relevantes (variables explicativas o criterios) para medir el precio del bien tasado (meta), se ordenan en una jerarquía para facilitar las comparaciones.
Luego, usando una única escala de orden, la “escala fundamental de comparación por pares” (ver cuadro adjunto), se comparan entre sí evaluando el grado de las preferencias o prioridades de los individuos ante la presencia o ausencia de cada atributo en el inmueble. Es una escala muy sencilla, fácil de entender, recordar y aplicar, que agiliza los juicios comparativos acotando nuestra eventual subjetividad. Estos juicios, en sus equivalentes numéricos, se registran en matrices de comparación pareada y mediante matemática matricial se determina el peso de cada atributo para cada testigo y si existe (in)consistencia de nuestros juicios. Estos resultados se pueden integrar a un modelo cuantitativo
En el proceso de
tasación medimos y verificamos muchos atributos del inmueble y de los testigos,
lo cual se refleja en un conjunto de datos numéricos de distintas magnitudes, que suponemos
asociados con el valor del bien. Pero ¿qué nos dicen esos
números? ¿reflejan alguna relación, evidente o no, entre los valores y los atributos
de los inmuebles? ¿qué información implícita u oculta hay en ellos que nos ayude
en la tasación? ¿A qué procedimientos de evaluación racionales y consistentes
podemos recurrir en nuestro problema de tasación?
Si bien existen metodologías matemático-estadísticas
[2] que intentan responder esas interrogantes, en el día a día, no podemos recurrir a ellas pues son complejas, necesitan de aplicaciones informáticas que no siempre dominamos y, principalmente, porque no disponemos de la gran cantidad de datos que requieren ni del tiempo para buscarlos.
Estas restricciones no afectan a los modelos VM: funcionan con pocos testigos incluso algunos que se alejan del resto de la muestra, testigos anómalos o outliers pero que, tal vez, ¡¡¡podrían ser los más parecidos al inmueble tasado!!! También requieren pocas variables explicativas del valor. Solo aquellos atributos del inmueble, del entorno o del mercado que, como tasadores, consideremos intuitivamente más relevantes y comprensibles para describir nuestro problema así como para seleccionar y evaluar los testigos.
Interesa que estos atributos o variables sean independientes entre sí para que nos aporten información distinta (bajo coeficiente de correlación entre ellas), que sean coherentes (si dos testigos tienen la misma calificación en todas las variables, la mejora de uno de ellos en una variable implica que se le prefiere, que tiene un valor mayor, respecto del otro testigo) y que exista variabilidad en los valores de los atributos considerados (alta desviación estándar en la muestra). Si para un atributo los valores de los testigos son muy similares, ese atributo no será relevante para nuestro análisis pues no tiene capacidad para explicar las variaciones de los precios observados. La variabilidad es esencial. “En pocas palabras, ¡las variables deben variar!” (D. Gujarati, autor del libro
“Principios de Econometría”).
Estos modelos nos permiten estimar el valor en función de todas las variables cuantitativas disponibles y la ponderación de los testigos, evitando la proporcionalidad. Todos intentan acercarse lo más posible a los valores reales. De los distintos modelos cuantitativos VM, los de Programación por Metas son los más potentes pues su formulación está orientada, precisamente, a minimizar esas desviaciones o distancias a los valores reales.
Se pueden resolver con
Solver de Excel
Pero no son modelos explicativos del mercado, en sentido estricto. Sus ecuaciones de valor solo reflejan la existencia de relaciones numéricas entre los datos analizados pues están construidas a medida para el inmueble problema, los testigos y las variables contempladas, es decir, solo sirven para ese caso específico. Si cambiamos alguno de los testigos, variará la función de tasación y, en consecuencia, el precio estimado para el inmueble problema. En consecuencia, no nos sirven de referencia para un proceso de homologación, ni podemos aplicar sus resultados a otras tasaciones donde disponemos de diferente información.
En la práctica es frecuente que utilicemos varios modelos para medir el valor un bien y, al final del proceso, tendremos tantos valores como modelos usados. ¿Cuál será el más representativo de la realidad del mercado del inmueble tasado (nuestra muestra)? ¿Cuál elegiremos? Aplicar la media, solución fácil, rápida y conocida, supone que los bienes son idénticos, lo cual es irreal.
VM nos proporciona varios criterios de decisión, siendo el más sencillo la Distancia Manhattan, que es la suma de las diferencias absolutas entre los valores reales de los testigos y los valores recalculados por cada modelo. El modelo seleccionado es el que proporciona el conjunto de resultados más cercano a los valores originales, el que tiene la menor distancia. Es un método poco sensible a la existencia de datos extremos, al contrario de las ecuaciones econométricas que elevan estas desviaciones al cuadrado, con lo cual los datos extremos tienen mayor influencia en la función de valor.
