Finance, Markets and Valuation
Vol. 7, Num. 2 (July-December 2021), 100–123
Título: Comparación de técnicas de valoración inmobiliaria basadas en la inteligencia artificial
Autores: José Legido Casanoves
DOI: 10.46503/RIVF7714
Resumen:
El objetivo del presente trabajo es presentar y comparar modelos que estimen el valor de un inmueble en función de sus características, lo que puede aportar valor, por ejemplo, a potenciales inversores de este mercado. De esta manera, podrán comparar el precio de oferta de los inmuebles con el obtenido mediante el modelo, antes de tomar decisiones de inversión o desinversión. En este trabajo se aplican métodos de análisis de datos, supervisados (regression tree, random forerst, nearest neighbour, SVM) y no supervisado (clustering) con la finalidad de estimar el valor de viviendas ubicadas en la ciudad de Madrid, España. Se comprueba que la característica de la vivienda que más influyen en el precio es la superficie, y en menor medida el número de habitaciones, si posee ascensor, también el número de baños y si el edificio dispone de aparcamiento. En cuanto al mejor método de estimación, según el MAPE, ha sido el random forest.
Keywords: Mercado inmobiliario; Valoración vivienda; Inteligencia artificial
