Resumen de El modelo probabilístico triangular-trapezoidal: aplicación a la tasación de fincas rústicas

Rafael Herrerías Pleguezuelo , José Manuel Herrerías Velasco

• español

  En el presente trabajo se estudia, en primer lugar, una distribución de probabilidad bivariante resultante de la mezcla de las distribuciones continuas univariantes triangular y trapezoidal. En segundo lugar, a través de su análisis se concluye que sus componentes se comportan como variables aleatorias dependientes, lo que permite disponer de un modelo probabilístico muy apropiado para la tasación de fincas rústicas mediante el método de valoración comparativo denominado como método de las dos betas, Ballestero (1973). Este método es especialmente útil en el caso de que, como es usual, se dispongan de pocos datos para realizar comparaciones y simultáneamente se disponga de un indicador bidimensional para la calidad de la finca tal que sus componentes unidimensionales estén relacionadas.

  En tercer lugar, se aplica el modelo probabilístico bivariante a un caso práctico de la literatura especializada de tasación de fincas rústicas, encontrándose la misma dificultad de cálculo que en los modelos univariantes, aunque las variables aleatorias no sean estocásticamente independientes. El caso de que las variables explicativas sean independientes ha sido estudiado por Herrerías y Herrerías (2009) y (2010) con otros modelos probabilísticos bivariantes.

• English

  The present study first, focuses on a bivariate probability distribution resulting from the mixture of univariate continuous distributions triangular and trapezoidal.

  Secondly, through its analysis it is concluded that the components behave as dependent random variables which provides a probabilistic model suitable for the valuation of a farm using the comparative method of the two betas distributions, Ballestero (1973). This method is especially useful in the case that, as usual, few data are available for comparison and simultaneously have a bidimensional indicator for the quality of the property that its unidimensional components are related.

  Third, the bivariate probabilistic model is applied to a study case of the literature of farm valuation, if random variables are stochastically dependent this procedure has the same difficulty of calculation that univariate models. The case that the random variables are stochastically independent has been studied by Herrerías and Herrerías (2009) and (2010) with others bivariates probabilistics models.