Simulador · versión 0.2, calibrada con Buenos Aires
¿Qué parte de la mejora se vuelve precio y qué parte se vuelve ciudad?
Cargá un proyecto de transporte por tramos. Los parámetros salen de la evaluación de las extensiones de subte de Buenos Aires 2007–2019 y se mueven dentro de sus intervalos de confianza para ver cuánto depende cada resultado de cada supuesto.
Sensibilidad
La banda celeste marca el intervalo de confianza del 90 % del escenario elegido; la marca vertical, su valor central.
Tramos del proyecto
Un tramo agrupa estaciones con contexto parecido. Longitud 0 = estaciones aisladas. FOT = metros cuadrados construibles por metro cuadrado de lote. La distancia actual es la caminata hasta la estación más cercana de la red existente.
Todos los supuestos del modelo
Impulso calibrado (caminata)
Valor del tiempo ahorrado (modo v0.1)
Mercado local
Área de influencia
Captura de plusvalía
Resultado con la norma vigente
Lectura para planeamiento
Reparto por tramo: norma vigente y propuesta
Comparación de normas
Largo plazo = años 4 a 6 desde la habilitación, el horizonte de la calibración. Plusvalía = valorización del stock existente + valor del suelo de la nueva superficie.
Cómo llega al resultado
Lo que hace el modelo, paso a paso
Cada gráfico muestra una parte del cálculo para un tramo y un anillo. Pasá el cursor para leer los valores; los controles de sensibilidad los mueven en vivo.
El mercado del barrio
La línea sube la demanda; la oferta y la norma reparten la suba
La capacidad remanente
Con poca capacidad, el impulso se vuelve precio
Los minutos ahorrados
Cuánto mueve cada minuto ganado
El tiempo
Primero sube el precio; después responde la construcción
Los escenarios de calibración
El proyecto completo con cada juego de parámetros
La incertidumbre
Qué supuesto mueve más cada resultado
Casos medidos más parecidos
Evaluación ex post · Buenos Aires 2001–2019
Qué pasó alrededor de las estaciones nuevas y cómo se calibró el modelo
Se compararon celdas de 250 m que ganaron una estación con celdas de control a 1,5–3 km y junto a estaciones futuras, antes y después de cada habilitación. Los efectos medidos son los momentos que el modelo tiene que reproducir.
Qué muestran los datos
- La construcción sigue a la norma. Entre 2008 y 2017 la superficie construida creció 4,8 % y 4,9 % más que en los controles en las celdas con capacidad alta, y entre −1,3 % y +0,2 % en las de capacidad baja.
- Los precios de oferta se mueven poco. Van de −5 % a +7 % según el grupo, con tendencias previas en la Línea B (2013), en los dos grupos de la Línea H y en el Metrobus Norte.
- La elasticidad de la demanda se toma de la literatura. Los precios de oferta dejan εd con un intervalo que llega al borde del rango; con εd = 2,7 el modelo reproduce el gradiente de cantidad por capacidad y es el escenario central del simulador.
- εs y θ son valores de horizonte. Miden lo construido hasta el año 6. En una ciudad simulada con oferta lenta, el equilibrio pleno resulta 25–30 % mayor.
Índice de precios alrededor de las estaciones nuevas
Diferencia del índice hedónico de precios de oferta (log, en %) respecto de los controles, por año desde la habilitación; base = años −5 a −3. Banda: intervalo de confianza del 90 %. Capacidad alta o baja: por encima o por debajo de la mediana de R entre las celdas tratadas.
Ajuste del modelo a los 12 momentos del subte
Parámetros por escenario
Estimado e intervalo de confianza del 90 % por bootstrap paramétrico (500 sorteos con la covarianza conjunta de los momentos). Límite: el intervalo llega al borde del rango de búsqueda (εs ≤ 10, θ ≤ 1, εd ≤ 20).
Metrobus: velocidad en el corredor según el GTFS y según las cifras oficiales
Velocidad programada de las mismas líneas dentro y fuera del corredor (GTFS 2019, pico de 7 a 10 h) y velocidad previa que implica la reducción de tiempo publicada por el Gobierno de la Ciudad. El tratamiento en minutos usa la cifra oficial; la estimación principal usa la distancia a la estación.
Tendencias previas por evento
Prueba conjunta de que los años −5 y −4 valen lo mismo que el año base (−3). p < 0,10 marca tendencia previa. Largo plazo: efecto medio de los años 4 a 6, en %.
Observatorio · semilla de 21 estudios
Lo que se midió en otras ciudades
Efectos del transporte sobre precios, densidad y recaudación, con el método y la fuente de cada estudio. Los efectos de distintos estudios usan métricas distintas: leé cada ficha antes de comparar.
Efecto estimado sobre precios (valor central y rango publicado, %)
La línea punteada marca la suba de precio de largo plazo del anillo 1 en tu simulación actual. Los estudios sin un efecto numérico comparable figuran sólo en las fichas.
Aportes de la comunidad
Caso de origen · tesis MEU-UTDT 2011
Buenos Aires: de la hipótesis de 2011 a los datos de 2026
La tesis original partía del modelo de transporte del PETERS para estimar ahorros de tiempo por zona. Quince años después, varias de esas extensiones funcionan, el Código Urbanístico reemplazó al de Planeamiento y la Línea F está en licitación.
Línea F: el próximo experimento
En octubre de 2026 se abrieron los sobres técnicos de dos consorcios; la adjudicación está prevista para diciembre de 2026. Fuentes: iProfesional, 2/10/2026 y iProfesional, 22/3/2026.
Agenda de la tesis para Buenos Aires
- HechoEvaluación ex post de las extensiones de subte A, B, E y H (2007–2019) y de seis corredores de Metrobus con un estudio de eventos sobre el índice de precios de oferta y la superficie construida. Resultados en la pestaña Calibración CABA.
- HechoCapacidad remanente como moderador: FOT del Código de Planeamiento y pisos relevados por parcela, agregados en celdas de 250 m.
- HechoCalibración de κ, εs y θ con cuatro escenarios de εd; el simulador usa εd = 2,7 como escenario central.
- En cursoCódigo Urbanístico 2018 como evento de norma: cambio de capacidad por parcela con Ciudad 3D, para medir θ en forma directa.
- En cursoValidación externa en Nueva York (Second Avenue Subway 2017; línea 7 a Hudson Yards 2015) con PLUTO y ventas registradas.
Archivo 2010: ahorro de tiempo modelado por zona
Promedio de minutos ahorrados por viaje en transporte público respecto de la red 2006, en 214 zonas de CABA, agrupadas según la extensión que las alcanza. Datos del archivo de tesis (modelo PETERS, SBASE).
Estas zonas sirven como prueba de robustez de la calibración: entran como ahorro de viaje por evento, frente al ahorro de caminata que usa la estimación principal.
Evidencia local publicada
Red de subte, corte 2017. En 8.098 avisos de departamentos, el precio por m² es 3,6 % mayor entre 300 y 600 m de una estación y 5 % menor en los primeros 200 m. Rosanovich y Di Giovambattista, 2019.
Metrobus. Impacto estadísticamente nulo sobre precios en un corredor tradicional con viajes hacia el centro. D'Elia, Conte Grand y León, 2020; la tesis doctoral de León (UCEMA, 2016) llega a lo mismo para el Metrobus 9 de Julio.
Corredor San Martín. Estudio descriptivo de viaducto y Metrobus con suba de valores en la zona oeste. Otero, Mobilitas (FADU-UBA).
Datos públicos usados
Parcelas y norma: parcelario, tejido con alturas y FOT del Código de Planeamiento por parcela (shapefile del Código Urbanístico), en BA Data.
Superficie construida: relevamientos de usos del suelo 2008, 2011 y 2017 (pisos por parcela).
Precios: avisos de departamentos y terrenos con coordenadas, 2001–2019 (BA Data).
Transporte: estaciones de subte y Metrobus (BA Data) y GTFS de colectivos de 2019 (Mobility Database).
Ciudad 3D informa la capacidad constructiva por parcela según el Código Urbanístico 2018; es el insumo del próximo paso. GCBA.
Estado del arte · 2011–2026
Herramientas parecidas y datos para replicar el modelo
Desde 2011 aparecieron simuladores de valorización, observatorios de accesibilidad y compendios de captura de plusvalía. Esta herramienta suma lo que esos trabajos dejan abierto: separar la respuesta en precio de la respuesta en cantidad según la norma.
Publicaciones y aplicaciones similares
Qué agrega esta herramienta
- La norma como palanca medible. Compara la norma vigente con una propuesta y muestra cuánto del impulso pasa de precio a nuevos metros y vecinos.
- Calibrada con datos ex post. Los parámetros salen de las extensiones de subte de Buenos Aires, con intervalos de confianza a la vista.
- Replicable en cualquier ciudad. Parte de insumos que existen casi en todos lados: distancia a la red, precio por m², FOT construido y permitido.
- Evidencia a la vista. Cada simulación se contrasta con casos medidos parecidos.
- Abierta a aportes y en castellano, pensada para América Latina, donde la captura de plusvalía tiene tradición normativa (Colombia, Brasil, CABA).
Antecedente más cercano: RAISE (Sídney) permite arrastrar estaciones y estimar valorización con modelos hedónicos; trabaja sobre una sola región y con la oferta fija.
Capas globales para cualquier ciudad
Red de transporte: catálogo de feeds GTFS de Mobility Database y calles de OpenStreetMap.
Accesibilidad: motor abierto R5 de Conveyal (también vía r5py y r5r) para calcular tiempos con y sin el proyecto.
Construido y población: grillas mundiales de volumen edificado y población de GHSL (Copernicus), útiles para estimar el FOT construido.
Norma y precios: son locales. Por eso la herramienta los pide como insumo y el relevamiento de ciudades está abierto a aportes.
Ciudades con datos para el modelo completo (relevamiento inicial)
Cómo calcula · versión 0.2
Un mercado local con techo normativo, calibrado con Buenos Aires
El modelo traduce minutos ahorrados en un impulso de demanda y lo reparte entre precio y superficie nueva según dos elasticidades y un techo: la capacidad constructiva que deja la norma. Los cuatro parámetros salen de la evaluación ex post de las extensiones de subte de CABA.
1. Del ahorro de acceso al impulso
El impulso calibrado usa los minutos de caminata hasta la red que ahorra cada anillo, medidos desde su punto medio (250, 750 y 1.250 m con los anillos de partida).
D es la distancia actual a la estación más cercana; d, la distancia a la estación nueva. El modo valor del tiempo de la versión 0.1 sigue disponible:
2. Reparto entre precio y cantidad
Sobre la curva de demanda vale s = p + q/εd: la parte del impulso que se vuelve ciudad es q/εd. θ es la proporción de la capacidad remanente que llega a construirse en el horizonte. Si el precio de la obra nueva queda por debajo del costo de producirla, la oferta queda fija y todo el impulso va a precio.
3. El tiempo
La calibración mide dos momentos de la dinámica: el corto plazo (años 0 y 1) y el largo plazo (años 4 a 6). El precio sube primero con todo el impulso y cede a medida que se construye.
4. Plusvalía y captura
La norma propuesta mueve valor de una columna a otra: menos valorización del stock existente (ganancia de quien ya es propietario) y más valor de suelo en superficie nueva, que es la base más directa para cargos como la Ley 6062 o la venta de derechos de construcción.
5. Calibración
- Estudio de eventos apilado. Celdas de 250 m a 0–500 y 500–1.000 m de cada estación nueva con ahorro de caminata de al menos 1 minuto; controles a 1,5–3 km y junto a estaciones futuras. Ventana −5 a +7, efectos fijos celda×evento y año×evento, errores agrupados por celda.
- Resultados. Índice hedónico de precios de oferta por celda y año (log USD/m² con superficie y antigüedad) y superficie construida 2008→2017 en parcelas relevadas en ambos años.
- Heterogeneidad. R partida en la mediana de las celdas tratadas: capacidad alta y baja, en cada anillo.
- Distancia mínima. 12 momentos: precio y superficie de largo plazo y precio de corto plazo, en los cuatro grupos. Intervalos por bootstrap paramétrico con la covarianza conjunta de los momentos.
- Línea H agrupada. Parque Patricios + Hospitales y Córdoba + Las Heras + Santa Fe, con la fecha de la primera habilitación de cada grupo.
Prueba con una ciudad simulada
30 ciudades con parámetros conocidos y 200 sorteos cada una. El procedimiento recupera los cuatro parámetros con sesgo menor al 10 %.
| Parámetro | Verdadero | Mediana estimada | Cobertura IC 90 % |
|---|---|---|---|
| κ | 0,0080 | 0,0078 | 80 % |
| εd | 2,5 | 2,71 | 93 % |
| εs | 1,2 | 1,22 | 83 % |
| θ | 0,35 | 0,349 | 87 % |
Con una oferta que tarda 8 años en ajustar, εs y θ salen 25–30 % por debajo del equilibrio pleno: miden lo alcanzado al año 6.
Parámetros de partida y de dónde salen
- εd = 2,7 (escenario central). Demanda local con movilidad entre barrios: 1 + 6,83 × 0,25, con la elasticidad de elección de barrio de Ahlfeldt, Redding, Sturm y Wolf (2015) y una participación del gasto en vivienda de 0,25.
- εd = 0,67 y 1,0 (sensibilidad). Demanda de vivienda de cada hogar, Albouy, Ehrlich y Liu (2016); gasto en vivienda como proporción constante del ingreso (Davis y Ortalo-Magné, 2011).
- κ = 0,0019, εs = 7,7, θ = 0,10. Calibrados con εd = 2,7; intervalos en la pestaña Calibración CABA.
- Costo de producción, prima de obra nueva y captura: valores ilustrativos para CABA; reemplazalos por los de tu ciudad.
Alcance de esta versión
- κ mide minutos de caminata hasta la red. Las mejoras de conexión (viajes más directos) entran con el modo valor del tiempo.
- La capitalización en precios queda poco disciplinada por los avisos de oferta; la respuesta en cantidad es la parte robusta de la calibración.
- El anillo 3 (1.000–1.500 m) extrapola la calibración, que mide hasta 1.000 m.
- Cada tramo usa un precio y un par de FOT promedio; con datos por parcela, R suma las brechas lote por lote y resulta mayor.
- Mide efectos de equilibrio parcial: la reubicación de hogares desde otras zonas de la ciudad queda fuera.
Hoja de ruta
- v0.2 (esta) Parámetros calibrados con CABA, perfiles de lectura, sensibilidad y gráficos del cálculo.
- v0.3 Capacidad por parcela de Ciudad 3D y el Código Urbanístico 2018 como evento de norma para medir θ.
- v0.4 Paquetes de ciudad con GHSL + GTFS + R5 para estimar distancias y FOT construido en cualquier lugar; validación en Nueva York.
- Paper Comparación entre ciudades con la misma métrica de reparto precio / cantidad.
Convocatoria abierta
Sumá un caso, datos de tu ciudad o una observación
La herramienta mejora con cada estudio medido y cada ciudad que documenta su norma y sus precios. Cada aporte se revisa y, una vez aprobado, se publica en esta página y entra al observatorio de casos.
Aportes publicados
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