Predicción de precios del sector inmobiliario en zonas costeras del Atlántico en EE.UU., mediante el uso de técnicas de Machine Learning
Fecha
2024
Autores
Gallego Muñoz, Sara
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The real estate sector is fundamental to economies, representing a significant percentage of GDP in the economies of developed and emerging countries. This market involves key players such as investors, buyers, financial entities and government institutions, who require accurate forecasts on real estate median prices to adjust strategies, policies and make informed decisions.
In recent years, methodologies have been proposed to estimate the price of real estate in central urban cities, using variables associated with the property description and geographic location. In this paper we propose a methodology to predict the median price of real estate in Atlantic coastal areas in the U.S., using variables related to both the property and its environment and the application of Machine Learning and Deep Learning techniques. It is expected to obtain the prediction of the price of real estate for Atlantic coastal areas in the U.S., for which this valuation is not usually obtained in a public and reliable way.
Descripción
El sector de bienes inmuebles es fundamental para las economías, representando un significativo porcentaje del PIB en la economía de países desarrollados y emergentes. Este mercado involucra actores clave como inversionistas, compradores, entidades financieras e instituciones gubernamentales, quienes requieren predicciones precisas sobre los precios medianos de los inmuebles para ajustar estrategias, políticas y toma de decisiones informadas.
En los últimos años se han propuesto metodologías para estimar el precio de bienes inmuebles en ciudades urbanas centrales, usando variables asociadas a la descripción del inmueble y geográficas de la ubicación. En este trabajo se propone una metodología que permita predecir el precio mediano de bienes inmuebles en zonas costeras del Atlántico en EE. UU., haciendo uso de variables relacionadas tanto con el inmueble como con su entorno y la aplicación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Se espera obtener la predicción del precio de bienes inmuebles para zonas costeras del Atlántico en EE. UU., de las cuales no se suele obtener esta valoración de manera pública y confiable.