Implementación de Metodologías Estadísticas para Pronósticos de Vivienda en Bogotá
dc.contributor.advisor | Pineda Ríos, Wilmer Darío | Spa |
dc.contributor.author | Martinez Arroyo, Daniel Isaac | Spa |
dc.contributor.corporatename | Universidad Santo Tomás | spa |
dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001454199 | spa |
dc.contributor.googlescholar | https://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=es | spa |
dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7774-951X | spa |
dc.coverage.campus | CRAI-USTA Bogotá | spa |
dc.date.accessioned | 2021-07-15T19:41:53Z | |
dc.date.available | 2021-07-15T19:41:53Z | |
dc.date.issued | 2021-07-12 | |
dc.description | La adquisición de vivienda ha sido algo indispensable desde hace miles de años, desde que los humanos dejaron de ser nómadas y decidieron asentarse en un lugar en concreto, adicionalmente con el sistema capitalista las viviendas dejaron de ser solo importantes para vivir, ya que también se convirtieron en uno de los principales negocios. Esto es debido a que mueve grandes sumas de dinero y es de los negocios menos riesgosos, pero en contraparte suele no ser muy rentable, pues proporcionalmente no presentan un gran incremento en el precio, adicionalmente no se tiene informaci\'on acerca de cuáles viviendas son las que van a tener una mayor valorización, ni que características son las más relevantes a la hora de determinar el precio final del inmueble, si es el área, el estrato, el número de habitaciones, u otra que tal vez no sea tan evidente. En el presente trabajo se implementarán diferentes metodologías estadísticas con el fin poder tener un mayor entendimiento sobre qué características determinan el valor del inmueble, pero para esto se necesita obtener la mayor información posible sobre las características de los apartamentos y su precio. Esto se pudo realizar gracias a que la galería inmobiliaria brindó sus bases de datos, las cuales lleva recolectando información sobre los inmuebles de varias ciudades del país desde el 2002. Con esta información se puede obtener una mejor perspectiva y una idea más clara y precisa sobre cuáles son los factores más importantes a la hora de determinar el precio de las viviendas de Bogotá, implementando distintas metodologías estadísticas, entre esas modelos de regresión lineal múltiple, regresión ridge y lasso, vecinos más cercanos, \'árboles de regresi\'on, random forest y redes neuronales multicapa, y al final comparar los resultados obtenidos entre ellos, para determinar cuál es la mejor metodología para determinar el precio de vivienda de Bogotá. Después de determinar cuál es el mejor modelo y obtener sus resultados, es posible tomar mejores decisiones a la hora de invertir en una vivienda, debido a que al tener mayor conocimiento sobre qué variables son más importantes a la hora de determinar el precio de vivienda, se puede realizar una mejor inversión, al hacer mejor uso del dinero, usando la menor cantidad y en contraparte obteniendo la mayor valorización. Adicionalmente las personas que deseen usar sus ahorros para comprar un apartamento, podrán usar esta información para encontrar apartamentos con las características deseadas al mejor precio y tener una idea más clara de los valores reales de los precios de las viviendas, con el fin de no pagar más de lo debido. | spa |
dc.description.abstract | The acquisition of housing has been something essential for miles of years, since humans stopped being nomads and decided to settle in a specific place, additionally with the capitalist system the houses stopped being only significant to live, they also became one big business. This is due to the fact that it moves large sums of money and is one of the least risky businesses, but on the other hand it is not usually very profitable, because proportionally it does not present a large increase in price, additionally there is no information about which housing transfers are those that are going to have a greater appreciation, or what characteristics are the most relevant on determining the final price of the property, whether it is the area, the social stratum, the number of rooms, or another that may not be so obvious. In this work, different statistical methodologies will be implemented in order to have a better understanding of what characteristics determine the value of the property, but for this it is necessary to obtain as much information as possible about the characteristics of the apartments and their price. This could be done thanks to the fact that the real estate gallery provided its databases, which have been collecting information on the properties of various cities in the country since 2002. With this information, a better perspective and a clearer and more precise idea about which are the most important factors when determining the price of houses in Bogotá, implementing different statistical methodologies, among those models of multiple linear regression, ridge and lasso regression, closest neighbors, \ 'regression trees \' on, random forest and multilayer neural networks, and at the end compare the results obtained between them, to determine which is the best methodology to determine the house price in Bogotá. After determining which is the best model and obtaining its results, it is possible to make better decisions when investing in a home, because having greater knowledge about which variables are most important when determining the price of a home, a better investment can be made, by making better use of money, using the least amount and in return obtaining the highest valuation. Additionally, people who wish to use their savings to buy an apartment, will be able to use this information to find apartments with desired characteristics at the best price and have a clearer idea of the real values of the prices of the houses, in order not to pay more than it should. | Eng |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.description.degreename | Profesional en estadística | spa |
dc.description.domain | http://unidadinvestigacion.usta.edu.co | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.citation | Martinez Arroyo, D. I. (2021). Implementación de Metodologías Estadísticas para Pronósticos de Vivienda en Bogotá. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional. | spa |
dc.identifier.instname | instname:Universidad Santo Tomás | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.usta.edu.co | spa |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/34931 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad Santo Tomás | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de estadística | spa |
dc.publisher.program | Rregrado estadística | spa |
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dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.subject.keyword | Multiple Linear Regression | spa |
dc.subject.keyword | Regression Ridge | Eng |
dc.subject.keyword | Lasso regression | Eng |
dc.subject.keyword | k-Nearest Neighbors | Eng |
dc.subject.keyword | Regression Tree | Eng |
dc.subject.keyword | Random Forest | Eng |
dc.subject.keyword | Multilayer Neural Network | Eng |
dc.subject.keyword | living place | Eng |
dc.subject.keyword | real estate | Eng |
dc.subject.lemb | Análisis de regresión | spa |
dc.subject.lemb | Mercado de la vivienda | spa |
dc.subject.lemb | Estadística matemática | spa |
dc.subject.lemb | Estadìstica | Spa |
dc.subject.proposal | Regresión Lineal Múltiple | spa |
dc.subject.proposal | Regresión Ridge | spa |
dc.subject.proposal | Regresión Lasso | spa |
dc.subject.proposal | Vecino Más Cercano | spa |
dc.subject.proposal | Random Forest | spa |
dc.subject.proposal | Red Neuronal Multicapa | spa |
dc.subject.proposal | Vivienda | spa |
dc.subject.proposal | Finca Raíz | spa |
dc.subject.proposal | Árbol De Regresión | spa |
dc.title | Implementación de Metodologías Estadísticas para Pronósticos de Vivienda en Bogotá | spa |
dc.type | bachelor thesis | |
dc.type.category | Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregrado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
dc.type.drive | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Tesis de pregrado | spa |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
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