Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá

El presente trabajo tiene como objetivo determinar a través de una metodología analítica el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Para ello se presenta el planteamiento del problema, definiendo la pregunta de negocio, los objetivos del proyecto y haciendo una caracterización de la actualidad de...

Full description

Autores:
Barón Mora, Fredi Alexsander
Bautista Manrique, Luis Fernando
Díaz González, Diego Alejandro
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55818
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/55818
Palabra clave:
Precios hedónicos
Modelos de pricing
Estadística espacial
Predicción precios de arriendo
Machine learning
Administración
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id UNIANDES2_64a25680a39325e279cba49ec3ab161a
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55818
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
title Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
spellingShingle Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
Precios hedónicos
Modelos de pricing
Estadística espacial
Predicción precios de arriendo
Machine learning
Administración
title_short Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
title_full Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
title_fullStr Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
title_full_unstemmed Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
title_sort Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá
dc.creator.fl_str_mv Barón Mora, Fredi Alexsander
Bautista Manrique, Luis Fernando
Díaz González, Diego Alejandro
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Castillo Hernández, Mario
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Barón Mora, Fredi Alexsander
Bautista Manrique, Luis Fernando
Díaz González, Diego Alejandro
dc.contributor.jury.spa.fl_str_mv Ortiz Sanchez, Daniela Maria
Castiblanco Ruiz, Fabian Alberto
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Precios hedónicos
Modelos de pricing
Estadística espacial
Predicción precios de arriendo
Machine learning
topic Precios hedónicos
Modelos de pricing
Estadística espacial
Predicción precios de arriendo
Machine learning
Administración
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Administración
description El presente trabajo tiene como objetivo determinar a través de una metodología analítica el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Para ello se presenta el planteamiento del problema, definiendo la pregunta de negocio, los objetivos del proyecto y haciendo una caracterización de la actualidad de mercado de arriendo en Bogotá. Posteriormente, se realizó una revisión bibliográfica sobre la utilización de herramientas estadísticas para la predicción de precios de arriendo de vivienda en diferentes mercados del mundo, así como la utilización de estas herramientas para la construcción de índices de precios en Colombia. A partir de lo observado hasta este punto, se planteó una metodología analítica específica con el objetivo de encontrar el modelo estadístico con mejor precisión para predecir el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Esta metodología incluye un análisis exploratorio y descriptivo de los datos, así como el desarrollo y evaluación de distintos modelos de machine learning (desde regresiones lineales hasta redes neuronales). Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones basados en los resultados obtenidos después de la aplicación de la metodología planteada.
publishDate 2021
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-02-22T20:15:46Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-02-22T20:15:46Z
dc.date.available.spa.fl_str_mv 2024-08-30
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/55818
dc.identifier.pdf.spa.fl_str_mv 25412.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/55818
identifier_str_mv 25412.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 51 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Maestría en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Industrial
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ea7729e4-cbdd-46d4-b9ed-36eedfd7b883/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1fc4beec-b55c-406d-b6e4-5dff169917bb/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0325c86c-406c-4fb1-b6a7-e525811b2e33/download
bitstream.checksum.fl_str_mv c4e129cf537ca321ba63595da5a6313d
3901a2e4b06cbc9d3d0836df50652a70
3d26fa20c22d300985ad15c2726d34d4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133882947960832
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Castillo Hernández, Mariovirtual::5459-1Barón Mora, Fredi Alexsander14c5bc57-1466-4f2e-bbc0-da9f5977e222500Bautista Manrique, Luis Fernandodaa81d88-aec4-41ec-bebc-c86d0f49e2af500Díaz González, Diego Alejandrob27e61fe-0508-4a42-aa6b-002acea47751500Ortiz Sanchez, Daniela MariaCastiblanco Ruiz, Fabian Alberto2022-02-22T20:15:46Z2024-08-302022-02-22T20:15:46Z2021http://hdl.handle.net/1992/5581825412.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El presente trabajo tiene como objetivo determinar a través de una metodología analítica el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Para ello se presenta el planteamiento del problema, definiendo la pregunta de negocio, los objetivos del proyecto y haciendo una caracterización de la actualidad de mercado de arriendo en Bogotá. Posteriormente, se realizó una revisión bibliográfica sobre la utilización de herramientas estadísticas para la predicción de precios de arriendo de vivienda en diferentes mercados del mundo, así como la utilización de estas herramientas para la construcción de índices de precios en Colombia. A partir de lo observado hasta este punto, se planteó una metodología analítica específica con el objetivo de encontrar el modelo estadístico con mejor precisión para predecir el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Esta metodología incluye un análisis exploratorio y descriptivo de los datos, así como el desarrollo y evaluación de distintos modelos de machine learning (desde regresiones lineales hasta redes neuronales). Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones basados en los resultados obtenidos después de la aplicación de la metodología planteada.The objective of this paper is to determine through an analytical methodology the rental price of housing in Bogota. For this purpose, the problem statement is presented, defining the business question, the objectives of the project and a characterization of the current rental market in Bogota. Subsequently, a bibliographic review was made on the use of statistical tools for the prediction of housing rental prices in different markets around the world, as well as the use of these tools for the construction of price indexes in Colombia. Based on what has been observed up to this point, a specific analytical methodology was proposed with the objective of finding the statistical model with the best accuracy for predicting housing rental prices in Bogota. This methodology includes an exploratory and descriptive analysis of the data, as well as the development and evaluation of different machine learning models (from linear regressions to neural networks). Finally, conclusions and recommendations are presented based on the results obtained after the application of the proposed methodology.Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesMaestría51 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería IndustrialMetodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en BogotáTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMPrecios hedónicosModelos de pricingEstadística espacialPredicción precios de arriendoMachine learningAdministración202027865Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=RJw5GicAAAAJvirtual::5459-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000179213virtual::5459-1b92e987c-cf0b-4fe4-b5c8-38ecd4c0511dvirtual::5459-1b92e987c-cf0b-4fe4-b5c8-38ecd4c0511dvirtual::5459-1THUMBNAIL25412.pdf.jpg25412.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8608https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ea7729e4-cbdd-46d4-b9ed-36eedfd7b883/downloadc4e129cf537ca321ba63595da5a6313dMD53TEXT25412.pdf.txt25412.pdf.txtExtracted texttext/plain69975https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1fc4beec-b55c-406d-b6e4-5dff169917bb/download3901a2e4b06cbc9d3d0836df50652a70MD52ORIGINAL25412.pdfapplication/pdf2866116https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0325c86c-406c-4fb1-b6a7-e525811b2e33/download3d26fa20c22d300985ad15c2726d34d4MD511992/55818oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/558182024-03-13 12:56:49.159https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfrestrictedhttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co