{"id":2481,"date":"2023-08-28T18:06:18","date_gmt":"2023-08-28T23:06:18","guid":{"rendered":"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/?p=2481"},"modified":"2023-08-28T18:06:20","modified_gmt":"2023-08-28T23:06:20","slug":"observatorio-tributario-analisis-del-impuesto-predial-e-impuesto-de-industria-y-comercio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/observatorioarmenia.org\/site\/observatorio-tributario-analisis-del-impuesto-predial-e-impuesto-de-industria-y-comercio\/","title":{"rendered":"Observatorio Tributario: An\u00e1lisis del impuesto Predial e impuesto de Industria y Comercio"},"content":{"rendered":"\n

El impuesto predial y el impuesto por industria y comercio -ICA- son ingresos corrientes que constituyen componentes esenciales dentro de los ingresos tributarios generados por las administraciones municipales, el primer como parte de los impuestos directos que se aplica sobre los bienes ra\u00edces, y el aval\u00fao catastral es su base imponible. El segundo, se enmarca por parte de los impuestos indirectos y se grava sobre los ingresos brutos por la realizaci\u00f3n de actividades industriales, comerciales o de servicios. Ambos son catalogados los impuesto locales por excelencia. El ICA, tiene prop\u00f3sitos como destinaci\u00f3n a planes y servicios municipales y este es complementado con el impuesto de avisos y tableros como lo dicta el art\u00edculo 37 de la ley 14 de 1983. El impuesto predial es utilizado para los servicios del gobierno local y los proyectos de infraestructura.  <\/p>\n\n\n\n

En la literatura se evidencia la importancia de estos tributos, donde hist\u00f3ricamente \u201clos impuestos locales m\u00e1s importantes son el predial y el ICA, que entre los a\u00f1os 1990 y 2001 aportaron en promedio el 75% (32% predial y 43% industria y comercio) del total de las rentas tributarias\u201d (Banco de la rep\u00fablica, 2003, p.4). Por ejemplo, en el caso del Impuesto Predial es un suministro de ingresos para los todos los entes territoriales para suplir el portafolio de bienes p\u00fablicos locales (Camacho, K. Hurtado, Navarro, J. Hurtado, Nieves, 2017, p.1), cumpliendo a su vez con un pilar fundamental de la tributaci\u00f3n; la progresividad, ya que es aplicado al valor de la propiedad, y aumenta en funci\u00f3n de su incremento. En consecuencia, el ICA como fuente importante de ingresos tiene impactos econ\u00f3mico locales, como tambi\u00e9n para el pa\u00eds (Hurtado, Parra, Miranda, Rojas, Mart\u00ednez, 2018, p.3)<\/p>\n\n\n\n

Por esto, el fortalecimiento en el recaudo oportuno forma una base s\u00f3lida para el sostenimiento de las finanzas municipales, ya que este expresa una gesti\u00f3n clara de la administraci\u00f3n, cumpliendo con el primer paso que es la capacidad que tiene este ente para la generaci\u00f3n de recursos propios, donde el siguiente elemento es la asignaci\u00f3n adecuada y provechosa en aras del bienestar social en el contexto de ciudad.<\/p>\n\n\n\n

Este estudio tiene como objetivo analizar el comportamiento de dos fuentes de ingresos de orden municipal, detallando sus patrones y elementos caracter\u00edsticos. Adem\u00e1s, se emplean diversos m\u00e9todos de pron\u00f3stico basados en machine learning para prever su desempe\u00f1o hasta el cierre del a\u00f1o 2023.<\/p>\n\n\n\n

Todas las cifras relacionadas con ambas fuentes de ingresos se expresan en miles de millones y se tom\u00f3 como referencia el a\u00f1o base 2018. Asimismo, estas cifras son normalizadas en funci\u00f3n de la poblaci\u00f3n total del a\u00f1o, manteni\u00e9ndose constante a lo largo de los 12 periodos del a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

– Para analizar el comportamiento del impuesto predial, se realiza un estudio del recaudo hist\u00f3rico desde el a\u00f1o 2009 a junio de 2023 sobre un delta mensual, en este caso solo es tomado la vigencia actual de este ingreso para un an\u00e1lisis m\u00e1s oportuno.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El impuesto predial exhibe claros patrones de estacionalidad en su comportamiento, como se puede apreciar en la gr\u00e1fica 1 con los picos m\u00e1s prominentes en la serie. Esto responde a un patr\u00f3n que se resalta como respuesta a los beneficios tributarios. \u00a0Al emplear una descomposici\u00f3n para series temporales desarrollada originalmente por la Oficina del Censo de los Estados Unidos, dicha serie se desglosa en tres componentes distintos. El primero corresponde a la tendencia inherente de los datos, el segundo comprende el componente estacional y el tercero consiste en un componente conocido como remanente o choque.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Esto indica que la suma de estos tres componentes es igual a los datos observados. El primer componente, relacionado con la gr\u00e1fica dos en la parte superior, describe la tendencia subyacente de la serie, mostrando un patr\u00f3n suave en el cual se observa un aumento durante los \u00faltimos meses. Sin embargo, en los dos periodos m\u00e1s recientes, esta tendencia al alza muestra signos de disminuci\u00f3n, lo cual tambi\u00e9n se refleja en sus elementos constituyentes.<\/p>\n\n\n\n

El segundo componente, que refleja la estacionalidad o las caracter\u00edsticas recurrentes de los diferentes periodos del a\u00f1o, exhibe su influencia m\u00e1s marcada durante los meses de febrero a marzo. Naturalmente, se espera una variabilidad alta en este caso, como se aprecia en la barra gris del extremo izquierdo.<\/p>\n\n\n\n

El tercer componente restante refleja perturbaciones menores o casi insignificantes, donde las variaciones se deben principalmente a un impacto significativo a inicios de 2012. Se destaca una consistencia y coherencia en el comportamiento del recaudo, que puede conceptualizarse como un efecto temporal de espejo.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Al repartir la serie sobre los diferentes a\u00f1os en los meses a los que corresponde, se confirma la tendencia previamente identificada. Se destaca un componente notable durante el mes de marzo, seguido de una disminuci\u00f3n y un comportamiento m\u00e1s uniforme en los meses siguientes. Sin embargo, esta coherencia se ve influida por tres meses de alto rendimiento que eclipsan las cifras m\u00e1s bajas, un comportamiento at\u00edpico en esos casos. Siendo as\u00ed la silueta que se dibuja evidencia una sombra bastante marcada en dos tramos, las cifras demuestran una alta concentraci\u00f3n en dos meses y una diminuci\u00f3n en el resto de ellos.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Con el objetivo de adquirir una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la din\u00e1mica que abarca a lo largo de los meses, se llev\u00f3 a cabo una estimaci\u00f3n a lo largo del horizonte anual. En la representaci\u00f3n gr\u00e1fica, la l\u00ednea azul traza el promedio mensual en esos a\u00f1os espec\u00edficos. Esta representaci\u00f3n gr\u00e1fica sirve para discernir la existencia de patrones uniformes, es decir, la similitud en los valores de estos meses a lo largo de los distintos a\u00f1os, lo que a su vez proporciona una indicaci\u00f3n de la volatilidad mensual. En congruencia con las observaciones previas, el promedio de dos meses iniciales est\u00e1 muy por encima en el recaudo del resto.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La gr\u00e1fica 5 presenta la correlaci\u00f3n existente entre cada per\u00edodo y su correspondiente rezago, abarcando hasta 9 valores anteriores. En las dos primeras gr\u00e1ficas, se observan valores que presentan una correlaci\u00f3n moderada entre los meses iniciales. Esto sugiere que los incrementos en los per\u00edodos est\u00e1n visualmente vinculados en un grado moderado. Sin embargo, esta asociaci\u00f3n tiende a desvanecerse a medida que avanzamos hacia los per\u00edodos m\u00e1s distantes, lo cual sugiere un crecimiento en la recaudaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En relaci\u00f3n con los meses finales del a\u00f1o, se observa, como era de esperar, que en los rezagos m\u00e1s cercanos existe una correlaci\u00f3n similar y baja. Esto contrasta con los rezagos m\u00e1s distantes, que muestran valores m\u00e1s elevados en comparaci\u00f3n con los de la recaudaci\u00f3n inmediata.<\/p>\n\n\n\n

Las proyecciones son parte fundamental en el an\u00e1lisis de las cifras<\/strong>, desde los inicios la humanidad A.C se ha intentado predecir acontecimiento, esto como parte fundamental de la planificaci\u00f3n. Las cifras presentes en una l\u00ednea temporal proporcionan la base para la construcci\u00f3n de estas proyecciones.<\/p>\n\n\n\n

Aunque el arte de elaborar predicciones, basadas en eventos pasados con la esperanza de que patrones recurrentes arrojen luz sobre el futuro, ha sido objeto de debate. La cr\u00edtica de Lucas es especialmente relevante en este sentido, ya que sostiene que la incertidumbre inherente al futuro hace que sea problem\u00e1tico predecir en funci\u00f3n del pasado.<\/p>\n\n\n\n

Las distintas herramientas de proyecci\u00f3n han buscado abordar esta cuesti\u00f3n mediante la incorporaci\u00f3n de argumentos, par\u00e1metros y factores determinantes de las series de datos, con el prop\u00f3sito de minimizar errores.<\/p>\n\n\n

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Fuente: secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Durante el proceso de calibraci\u00f3n de los modelos, se destacaron especialmente el modelo ARIMA y el modelo Prophet. Estos demostraron una gran capacidad para ajustarse a la serie de los datos, presentando una significativa robustez en sus resultados. A partir de estas proyecciones, se identificaron dos posibles escenarios de crecimiento hacia finales del a\u00f1o 2023 en comparaci\u00f3n con el a\u00f1o anterior. Seg\u00fan el primer modelo, se estima un aumento del 13.5%, mientras que el segundo modelo pronostica un crecimiento a\u00fan m\u00e1s s\u00f3lido, alcanzando un 25%.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

En estos modelos, se discrimina, dado la construcci\u00f3n, el crecimiento anual de los respectivos meses como se observa en la siguiente tabla. Para estos meses, la contribuci\u00f3n m\u00e1s importante en paralelo de ambos modelos se evidencia en octubre y diciembre, siendo estos meses para el modelo Arima los \u00fanicos que muestran crecimiento anual. Sin embargo, el modelo Prophet muestra la contribuci\u00f3n m\u00e1s importante sobre el mes de agosto.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El an\u00e1lisis del impuesto ICA se basa en las cifras disponibles a partir del a\u00f1o 2018. Dado el reducido n\u00famero de observaciones, no se aplicaron las medidas de descomposici\u00f3n de series ni la caracterizaci\u00f3n de patrones.<\/p>\n\n\n\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, este impuesto ha experimentado incrementos significativos que exhiben patrones notablemente consistentes en los primeros meses. Estos aumentos en la recaudaci\u00f3n se manifiestan a trav\u00e9s de picos al comienzo de cada a\u00f1o, y en los dos a\u00f1os m\u00e1s recientes, este aumento ha seguido un patr\u00f3n escalonado.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Los modelos implementados muestran un portafolio m\u00e1s amplio para este rubro, el cual se evidencia un juste significativo en modelos como ARIMA, Prophet y Prophet XGBoost.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El crecimiento proyectado para el a\u00f1o 2023 se refleja en la tabla siguiente, que presenta el desempe\u00f1o de varios modelos. Notablemente, se observa un aumento m\u00e1s moderado en el impuesto ICA en comparaci\u00f3n con el an\u00e1lisis de su contraparte.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

El crecimiento de los respectivos meses como se observa en la siguiente tabla, revela un marcado aumento en los meses de julio, octubre y diciembre. Estos meses destacados desempe\u00f1ar\u00edan un papel fundamental en la explicaci\u00f3n del crecimiento total para el a\u00f1o 2023, contribuyendo con un rango de puntos porcentuales (p.p.) que var\u00eda entre 2 y 3 p.p., 2 y 4 p.p., y 2 y 5 p.p., respectivamente.<\/p>\n\n\n

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Fuente: Secretar\u00eda de Hacienda de Armenia (2023)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Conclusiones<\/p>\n\n\n\n