Is the price right?: Assessing estimates of cadastral values for Bogotá, Colombia

Hedonic house price models are increasingly applied in the process of mass appraisal, in which econometric specifications are used to obtain automated valuation of properties for taxation purposes. The predictive quality of such models is important, since it directly affects the revenue stream of local authorities. In this paper, we assess the relative predictive performance of different model specifications used in automated valuation. Specifically, we focus on the issue of spatial heterogeneity by comparing models that utilize different definitions of housing submarkets. In addition, we consider the inclusion of ‘spatial’ explanatory variables in the form of distance to various amenities as computed from a GIS. We apply this to data from the city of Bogota, Colombia, a pioneer in the application of mass appraisal techniques in a developing country context. We find that specifications that include the submarkets improve predictive performance and that the inclusion of the spatial variables is superior to the traditional models of homogenous zones. However, even the best models are still characterized by relatively poor performance in the form of a high degree of overprediction of the house value. In addition, the predictive performance of the models varied by socio-economic stratum in the city, which suggests that the dynamics of the housing markets in these strata would require closer and separate attention. These results may provide further guidance to enhance mass appraisal practice in the city of Bogota as well as potentially other Latin American cities. Resumen. Los modelos hedonicos de precios de la vivienda se estan aplicando cada vez mas en procesos de tasacion en masa, en los que las especificaciones econometricas se utilizan para obtener una valoracion automatizada de propiedades con fines fiscales. La calidad predictiva de dichos modelos es importante ya que afecta directamente a los ingresos de las autoridades locales. En este articulo evaluamos el comportamiento predictivo relativo de diferentes especificaciones del modelo utilizadas en la tasacion automatizada. Especificamente, nos fijamos en el problema de la heterogeneidad espacial mediante la comparacion de modelos que utilizan definiciones diferentes para los submercados de la vivienda. Consideramos ademas la incorporacion de variables explicativas ‘espaciales’ representadas por la distancia a diferentes servicios y calculadas mediante SIG. Aplicamos todo ello a datos de la ciudad de Bogota, Colombia, pionera en la aplicacion de tecnicas de tasacion en masa bajo un contexto de paises en desarrollo. Descubrimos que las especificaciones que incluyen los submercados mejoran el comportamiento predictivo y que la incorporacion de variables espaciales es superior a los modelos tradicionales de zonas homogeneas. Sin embargo, incluso los mejores modelos aun estan caracterizados por un pobre comportamiento relativo en cuanto a un alto grado de sobreprediccion del valor de la vivienda. Asimismo, hubo variacion en el comportamiento predictivo de los modelos de acuerdo con el estrato socio-economico de la ciudad, lo que sugiere que las dinamicas de los mercados de la vivienda en estos estratos podrian requerir una atencion mas detallada por separado. Estos resultados podrian proporcionar pautas adicionales para mejorar las practicas de tasacion en masa en la ciudad de Bogota, asi como posiblemente en otras ciudades latinoamericanas. Figure 1. Download figure to PowerPoint