Valoración automática de viviendas

Abstract

La valoración de inmuebles es un proceso fundamental para determinar la estimación del valor de mercado de una propiedad. Profesionales especializados, como arquitectos y tasadores, evalúan diversos factores, incluyendo la ubicación, superficie y características físicas de las viviendas, de acuerdo con las normas vigentes. En los últimos años, el uso del Big Data y los modelos de valoración automatizada (AVM’s) han revolucionado este campo. Los AVM’s utilizan algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para estimar los valores de las propiedades, entrenando modelos con grandes bases de datos que incorporan técnicas econométricas espaciales. Estas técnicas consideran las características geográficas y espaciales de los datos, mejorando significativamente la precisión de las estimaciones. En este trabajo, se propone evaluar el impacto de las técnicas econométricas espaciales en la valoración de propiedades inmobiliarias. El objetivo es desarrollar modelos de valoración automatizada que incorporen componentes espaciales, como la ubicación geográfica, empleando el software R. Para ello, se recopilarán y limpiarán datos espaciales, asegurando su calidad para identificar patrones y relaciones significativas. Una vez recopilados y limpios, se realizará un análisis exploratorio para extraer información valiosa sobre cómo la ubicación y otras características influyen en el valor de las propiedades. Posteriormente, se desarrollarán modelos predictivos que incorporen la ubicación y otras características, evaluando su precisión y efectividad. Los resultados se interpretarán y presentarán mediante técnicas de visualización, lo que permitirá una compresión más clara. Este enfoque no sólo aporta una perspectiva innovadora al campo de la valoración automática, sino que también tiene el potencial de mejorar significativamente la precisión y eficacia de las valoraciones, beneficiando a su vez a tasadores, compradores o vendedores del mercado inmobiliario.