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https://hdl.handle.net/20.500.12008/10526
Cómo citar
Título: | Predicción del valor de un inmueble mediante técnicas agregativas |
Autor: | Goyeneche, Juan José Moreno, Leonardo Scavino, Marco |
Tipo: | Documento de trabajo |
Palabras clave: | Método de Stacking, Modelos espacio-temporales, Precio hedónico, Procesos autorregresivos |
Fecha de publicación: | 2017 |
Resumen: | El objetivo del trabajo es construir un modelo que permita efectuar de manera efciente,
en términos predictivos, la estimación del valor contado de un determinado inmueble. Se
tiene como insumo la información espacio-temporal sobre el valor contado de un conjunto
de inmuebles y ciertas variables hedonicas intrínsecas a cada bien, por ejemplo, superficie,
antigüedad, número de dormitorios. En tal sentido es conocido el valor de ciertas propiedades
en diferentes fechas, entendiendo por valor contado aquel que es asignado por el
tasador, donde cada propiedad puede haber sido tasada en diferentes momentos, problema
denominado en la literatura como ventas repetidas. La información espacial permite
la construcción de modelos autorregresivos espaciales donde el precio de un inmueble se
encuentra correlacionado con el de sus vecinos. La información temporal es modelada mediante
un modelo autorregresivo temporal, en este caso la dependencia entre una tasación
y la siguiente disminuye en función del tiempo transcurrido entre una y otra. Las variables
hedónicas se modelan mediante un modelo de regresión lineal dinámico, donde los
coefiientes de la regresión son función de la ubicación del inmueble. A partir de la metodológ
ica de agregación de Stacking se busca un procedimiento que permita predicciones
más precisas. En este caso, otras metodologias son incluidas en la agregación. Se evalúa
la performance mediante el error cuadrático en una muestra de testeo. |
Editorial: | Udelar. FCEA-IESTA |
Serie o colección: | Serie DT (17 / 1) |
Citación: | Goyeneche, J, Moreno, L y Scavino, M. Predicción del valor de un inmueble mediante técnicas agregativas [en línea] Montevideo : Udelar. FCEA-IESTA, 2017 |
ISSN: | 1688-6453 |
Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0) |
Aparece en las colecciones: | Documentos de Trabajo - Instituto de Estadística |
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