Propuestas alternativas de determinación de precios: MPH vs. RNA

En los últimos años han proliferado los estudios sobre valoración y evolución del precio de los inmuebles debido a la conjunción de una serie de factores que han dado lugar a que los precios de la vivienda en propiedad en España hayan experimentado un crecimiento espectacular desde la década de los 80. La obtención de un mecanismo objetivo de valoración inmobiliaria resulta de interés para numerosos colectivos, entre los que cabe citar los propietarios, constructores, agentes de la propiedad inmobiliaria, inversores, entidades tasadoras, financieras, aseguradoras o la propia Administración. La vivienda como mercancía es un bien económico peculiar con una serie de características especiales que la diferencian del resto de bienes intercambiados que dan lugar a que existan determinantes de demanda y condiciones de oferta específicas de este mercado. Entre los factores que provocan y agudizan estas diferencias destacan la heterogeneidad, inmovilidad, indivisibilidad o durabilidad de la misma. La finalidad del presente estudio es modelizar el valor de transacción de la vivienda libre y multifamiliar (tipo piso) situada en la ciudad de Córdoba en zonas urbanas, es decir, a partir de una serie de atributos referentes al inmueble se tratará de proporcionar de una forma objetiva cuál es su precio de mercado. Para la obtención de los datos de trabajo se recurre a Agencias de la Propiedad Inmobiliaria (APIs) situadas en la capital cordobesa. La información suministrada refleja transacciones reales, por tanto el precio suministrado recoge el verdadero precio de mercado. La base de datos contiene un total de 2.888 registros correspondientes a pisos de venta libre vendidos a lo largo del primer semestre de 2006 y en la misma se recogen, además del precio de venta, una serie de características -tanto internas del inmueble, como externas del edificio donde éste se ubica-. Por otra parte, dentro de las variables que caracterizan a una vivienda también puede distinguirse entre: las numéricas o cuantitativas y las no numéricas o cualitativas. Estas últimas fueron tratadas por medio de índices que recogen a la vez varias características con el objetivo de poder atribuirles una interpretación cuantitativa. Para la determinación del precio final de transacción del inmueble se utilizan separadamente dos metodologías: la Metodología de Precios Hedónicos (MPH) y las Redes Neuronales Artificiales (RNA), efectuando finalmente una comparación entre el poder de predicción de ambas técnicas para terminar sugiriendo cuál es más apropiada para la valoración de una vivienda. La MPH analiza el precio del bien vivienda en función de sus principales características, considerando que la unidad de vivienda es conceptualizada no como bien homogéneo e indivisible, sino como una cesta de atributos individuales cada uno de los cuales contribuye a la provisión de uno o más servicios de vivienda. Por su parte, las Redes Neuronales Artificiales tienen un funcionamiento análogo al del cerebro humano y tratan de superar la inflexibilidad y linealidad de los modelos hedónicos tradicionales. La comparativa de ambas metodologías pone en evidencia que la RNA presenta un mayor poder de predicción que las estimaciones obtenidas a través de MPH.Several studies oriented to the estimation of prices in real estate markets have been published in the last decade, as properties values have sharply increased in Spain since the eighties. There are several potential users in need of an objective tool to estimate the price of dwellings: owners of houses and flats, builders, property agents, investment societies, insurance companies, or the public sector department as the fiscal or municipal authorities. Real estate properties are a peculiar economic good that makes them different from the rest. The market for dwellings has some specific characteristics that originate its own offer and demand functions, such as their singularity and heterogeneity; they are non movable and indivisible, and are associated with long term investments. In this paper, the modelling of property value has been developed with a sample of sales in the city of Cordoba, that is, in an urban zone. From a series of attributes relating to the housing it will try to provide of an objective form which is the price of market. Some exogenous variables are considered, related to the property, the building and its environment. The market price has been recorded for 2888 sales during the first semester of 2006; these have been provided by the Real Estate Agencies involved in the study. Categorical data have been summarized through some ad hoc functions that estimate the importance of several related characteristics of each unit. In paragraph empirical it comes to determining the price of housing in Cordoba using two methods: Pricing Methodology Hedonics (PMH) and Artificial Neural Networks (ANN). PMH analyzes housing prices depending on their main characteristics, considering that the unit of housing is conceptualized not as homogeneous and indivisible good, but as a basket of individual attributes each of which contributes to the provision of one or more services of housing. ANN has an analogous functioning to that of the human brain. The hedonic and the neural networks models have been specified with the same exogenous variables and training data set, to be able to compare their relative forecasting power. In both approaches, a dwelling is composed by non separable attributes that should be valued separately. Neural networks models provide a more flexible tool that can adapt better than hedonic models to nonlinearities of the real estate markets, and with larger forecasting power

Predicción del avalúo catastral de los predios urbanos en la ciudad de Pereira mediante aprendizaje de máquina

El propósito de este estudio es desarrollar e implementar un modelo que estime el avalúo catastral de un predio urbano en la ciudad de Pereira mediante técnicas de aprendizaje de máquina. Disponer del avalúo catastral de predios es fundamental para la economía de los municipios con el fin de aplicar el impuesto predial y para los propietarios de los predios para tener información del valor de su patrimonio. Se fortalece la comercialización de los predios de una forma más equitativa en negociaciones entre personas y entre personas y estado. Debe de existir una forma o técnica que le permita dar un valor catastral a los predios, esta se debe poder estandarizar y replicar para ser utilizada donde se necesite. Actualmente este proceso lo realiza el IGAC de una forma manual y poco eficiente que requiere de expertos y toma de muestras del observatorio inmobiliario para definir el valor de las zonas geoeconómicas y el valor de los tipos de edificaciones, el realizar la estimación de forma automática permite que el proceso sea más eficiente y que se pueda realizar en un menor tiempo, lo que reduce costos y permite tener información actualizada más rápidamente. Este medio incluye un mayor número de variables del territorio y sin la necesidad de ajustarse al criterio de las personas haciendo más transparente el proceso de valoración predial. Para lograr este objetivo se realizó una comparación de las principales técnicas de tipo supervisado en el ámbito de aprendizaje automático: procesos gaussianos, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales y regresión lineal múltiple. La comparación se realizó mediante validación cruzada anidada. Se tomaron cinco grupos con 80% de la información para entrenamiento y 20% para validación. Finalmente se determinó el mejor algoritmo mediante la comparación de los resultados del error cuadrático medio (ECM), el error absoluto medio (EAM) y el coeficiente de determinación (r2)

Aplicaciones de las Redes Neuronales al mercado inmobiliario en Córdoba

Este estudio se centra en desarrollar un modelo de predicción de precios de viviendas en el mercado inmobiliario de Córdoba utilizando redes neuronales. Dada la limitada disponibilidad de datos en línea, se llevó a cabo una simulación de datos propios, considerando características específicas como ubicación y tamaño de las viviendas. El proceso de desarrollo del modelo implicó entrenar una red neuronal con estos datos simulados, aplicando técnicas de preprocesamiento para garantizar la calidad y coherencia de la información. Los resultados obtenidos fueron prometedores, evidenciando la eficacia de las redes neuronales en la predicción de precios de venta. Este estudio destaca el potencial de las redes neuronales para mejorar la toma de decisiones en el mercado inmobiliario, ofreciendo a los profesionales herramientas efectivas para la estimación de precios e identificación de oportunidades de inversión

Importancia de las redes neuronales artificiales en la ingeniería civil: una revisión sistemática de la literatura

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen un papel relevante en la actualidad, diversas áreas aplican esta técnica por las ventajas que presentan para resolver problemas complejos con muchas restricciones en comparación con los métodos tradicionales, que están quedando desfasados. Se conoce muy poco acerca de esta técnica y su aplicación en distintas ramas de la Ingeniería Civil. Por tal motivo, la presente investigación tiene por objetivo realizar una revisión sistemática de la literatura para identificar el uso de esta técnica y determinar los resultados de la aplicación de modelos de RNA en la ingeniería civil. Se incluyeron un total de 41 artículos científicos que se distribuyen de la siguiente forma: 6 en Scopus, 1 en ScienceDirect, 23 en ProQuest, 7 en Google Académico, 2 en Dialnet, 2 en SciELO. Se encontró que las RNA son utilizadas para predecir o pronosticar variables asociadas a los campos de estudio de la ingeniería civil, se hallaron 8 aplicaciones de RNA para propiedades del concreto, 11 para propiedades del suelo, 5 para análisis sísmico, 9 para hidráulica, 7 para valorización de inmuebles y 1 para diseño de puentes. Así mismo se encontró que el Perceptrón Multicapa es el modelo de RNA más utilizada, logrando en promedio un R2 de 0.99, lo que demuestra ventajas para resolver problemas con precisión, en tiempos más cortos, con datos faltantes en los conjuntos de datos, así como la reducción del factor de error.Artificial neural networks (ANN) have a relevant role nowadays; several areas apply this technique due to the advantages they have to solve complex problems with many constraints compared to traditional methods, which are becoming outdated. Very little is known about this technique and its application in different branches of Civil Engineering. For this reason, the present research aims to conduct a systematic review of the literature to identify the use of this technique and to determine the results of the application of ANN models in civil engineering. A total of 41 scientific articles were included, distributed as follows: 6 in Scopus, 1 in ScienceDirect, 23 in ProQuest, 7 in Google Scholar, 2 in DialNet, 2 in SciELO. It was found that ANNs are used to predict or forecast variables associated with the fields of study in civil engineering; 8 applications of ANN were found for concrete properties, 11 for soil properties, 5 for seismic analysis, 9 for hydraulics, 7 for real estate valuation and 1 for bridge design. Likewise, it was found that the multilayer Perceptron is the most used ANN model, achieving an average R2 of 0.99, which shows advantages to solve problems with precision, in shorter times, with missing data in the data sets, as well as the reduction of the error factor

Desarrollo de una plataforma de IA evolutiva para la supervivencia

Este trabajo de fin de grado consiste en el desarrollo de una plataforma de IA evolutiva y adaptable a un entorno variable sobre el juego Minetest, un juego de código abierto con generación de terrenos procedural en 3 dimensiones.This final degree project consists in the development of a platform for the creation of AI capable of evolution and adaptability to a changing environment. This is done on top of Minetest, an open source game with procedural generation of terrain in 3 dimensions

¿Es posible predecir el comportamiento de los precios de los futuros del agua considerando las características estadísticas de sus respectivos índices? : un enfoque desde las redes neuronales

El temor a la escasez de un bien tan importante como es el agua conlleva a un debate que consiste principalmente de dos ideas. La primera indica que el agua hasta ahora ha sido un bien de consumo público y un derecho de todas las personas y la segunda indica que mercantilizar el agua ayudará a regular su precio por lo que se logrará prevenir la escasez de este bien. En este informe de investigación se toma en cuenta ambas opiniones, sin embargo, se hace un enfoque en las consecuencias que se obtendrían en el mercado de commodities. Se toma como referencia el estado de California en Estados Unidos, el cual ha presentado altos casos de escasez en los últimos años y se hace uso del índice NQH20 el cual muestra el precio de los contratos futuros del agua en este estado y se realiza un análisis haciendo uso de las Redes Neuronales ya que nos permite hacer inferencias que nos llevarán a anticipar múltiples consecuencias negativas que se pueden dar en el futuro si no se controla ahora el uso de este bien. su escasez o abundancia harán fluctuar el precio.The fear of the scarcity of such an important good as water leads to a debate that consists mainly of two ideas. The first indicates that until now water has been a public good of consumption and a right of all people and, the second indicates that commercializing water will help regulate its price, thus preventing a shortage of this good. In this research report, both opinions are taken into account; however, an emphasis is made on the consequences that would be obtained in the commodities market. The state of California in the United States is taken as a reference, since it has presented high cases of scarcity in recent years and uses the NQH20 index, which shows the price of future water contracts in this state. An analysis is carried out using Neural Networks as it allows us to make inferences that will lead us to anticipate multiple negative consequences that may occur in the future, if the use of this good is not controlled now their scarcity or abundance will cause a huge fluctuation in the price

Deep Learning: redes neuronales convolucionales aplicadas a la clasificación de Viena

Fac. de Estudios EstadísticosTRUEpu

Valoración de inmuebles urbanos comparativa modelo regresión multivariable versus redes neuronales artificiales para la ciudad de Morelia Michoacán, México

[EN] To obtain the market value for urban properties, the following is necessary for the decision making in different scenarios: in case of dealing with financial institutions, the focus will be in acquiring knowledge of the value of the property to finance a mortgage. One of the different government orders are to collect property taxes, so this profit will serve as the foundation for proceedings before public and private organizations. For an accurate estimate of the price or value that will describe the market conditions, it is necessary to build models that will be capable of calculating such value. The synthetic methods that currently use a minor amount of information are the ones that are mostly used by appraisers, as well as the econometric models. Also, they are considered as the concept of multiple linear regression that utilize abundant observations. In reality the econometric models are a generalization of synthetic methods. On the other hand, artificial neural networks and in particular the multi-layer network, can be an alternative for a price estimate. Currently a comparison is being performed between the selected econometric model and the neural network, revealing that the networks give a better outcome for price estimates. This study has been achieved in Morelia, Michoacán, Mexico for several housing segments.[ES] Obtener el valor de mercado para inmuebles urbanos es necesario para la toma de decisiones en diferentes escenarios: tratándose de instituciones financieras, su interés radica en conocer este valor para el financiamiento de préstamo con garantía hipotecaria, a los diferentes órdenes de gobierno para cobrar los impuestos catastrales, así este valor servirá de base para la realización de diferentes trámites ante entidades públicas o particulares. Para una buena estimación del precio o valor que explique las condiciones del mercado, es necesario construir modelos capaces de estimar dicho valor. Actualmente los métodos sintéticos que usan información escasa son los más utilizados por los tasadores, así como los modelos econométricos -también denominados con el concepto de regresión lineal múltiple- que usan muchas observaciones, en realidad los modelos econométricos son una generalización de los métodos sintéticos. Por otro lado, las redes neuronales artificiales, y en concreto la red multicapa, pueden ser una alternativa para la estimación del precio. En el presente se realiza una comparativa entre el modelo econométrico seleccionado y la red neuronal, demostrando que las redes obtienen mejores resultados en la estimación de precio. El estudio se ha realizado en la ciudad de Morelia, Michoacán, México, para varios segmentos de vivienda.[CA] Obtindre el valor de mercat per a immobles urbans és necessari per a la presa de decisions en diferents escenaris: tractant-se d'institucions financeres, el seu interès està en conèixer aquest valor per al finançament de préstec amb garantia hipotecària, als diferents ordres de govern per cobrar els impostos cadastrals. Així aquest valor servirà de base per a la realització de diferents tràmits davant entitats públiques o particulars. Per a una bona estimació del preu o valor que expliqui les condicions del mercat, cal construir models capaços d'estimar aquest valor. Actualment els mètodes sintètics que fan servir informació escassa són els més utilitzats pels valuadors, així com els models economètrics -també denominats de regressió lineal múltiple, que fan servir moltes observacions. En realitat els models economètrics són una generalització dels mètodes sintètics. D'altra banda, les xarxes neuronals artificials, i en concret la xarxa multicapa, poden ser una alternativa per a l'estimació del preu. En el present treball es realitza una comparativa entre el model economètric seleccionat i la xarxa neuronal, demostrant que les xarxes obtenen millors resultats en l'estimació de preu. L'estudi s'ha realitzat a la ciutat de Morelia, Michoacán, Mèxic, per a diversos segments d'habitatge.Preciado Carrillo, JC. (2016). Valoración de inmuebles urbanos comparativa modelo regresión multivariable versus redes neuronales artificiales para la ciudad de Morelia Michoacán, México [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62202TESI

Alternativas determinantes en valoración de inmuebles urbanos

En multitud de actos económicos resulta necesario conocer el valor de los activos implicados. La valoración inmobiliaria es una de las que más frecuentemente afecta a los ciudadanos, dado que se encuentra presente en numerosas situaciones cotidianas. Desde la perspectiva de la Administración Pública, la valoración de inmuebles también es de transcendental importancia, debido a que buena parte del sistema impositivo tiene su base en el gravamen de bienes inmuebles. La complejidad del mercado inmobiliario ha favorecido la aparición y el desarrollo de metodologías alternativas a las que tradicionalmente han sido utilizadas en la valoración de inmuebles. Estos métodos más avanzados presentan unas características significativamente diferentes de los tradicionales y se basan fundamentalmente en la utilización de técnicas matemáticas para la estimación del valor, mediante la construcción de modelos. La vivienda y el local comercial constituyen los tipos de inmueble urbanos que más frecuentemente son objeto de valoración. Resulta de interés, por tanto, conocer, en primer lugar, cuáles son las distintas metodologías alternativas disponibles para la valoración de inmuebles urbanos y, en segundo lugar, cuáles son los principales determinantes del precio tanto de la vivienda como del local comercial

Método automático para la predicción del avalúo comercial de un inmueble en la ciudad de Bogotá

Trabajo de Investigación TecnológicaEn este proyecto se realizó el diseño, desarrollo e implementación de un método automático mediante técnicas de machine Learning con el cual se puede predecir el valor de inmuebles de vivienda en la ciudad Bogotá a través de la extracción de datos de publicaciones de venta de inmuebles en páginas web. Con la herramienta de web Scraping “Dexi”, se extrajo la información de la página web de Finca Raíz. Luego, se realizó un proceso de limpieza de datos con la ayuda de Python y Excel. Después, se implementaron las técnicas de: Árboles de decisión, regresión lineal, Random Forest y redes neuronales profundas. Por último, se calcularon las medidas de desempeño de Coeficiente de determinación (R2), Error cuadrático medio (RMSE) y Coeficiente de Variación (CV) respecto a la varianza, para así seleccionar el mejor método.1. INTRODUCCIÓN 2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA 3. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 4. OBJETIVOS 5. MARCO REFERENCIAL 6. ALCANCES Y LIMITACIONES 7. METODOLOGÍA 8. CONSTRUCCIÓN DEL DATASET 9. DISEÑO DEL MÉTODO AUTOMÁTICO 10. DESARROLLO DEL MÉTODO AUTOMÁTICO 11. EVALUACIÓN DEL MÉTODO AUTOMÁTICO 12. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS 13. CONCLUSIONESPregradoIngeniero de Sistema