Almonacid Hurtado, Paula María2024-06-192024https://hdl.handle.net/10784/33993Los precios de vivienda (arriendo y compra) han sido constantemente un tema de suma importancia para los policymakers cuando de realizar políticas de sostenibilidad urbana (y de otra índole) se trata. Recientemente dicho asunto ha tomado gran relevancia para el caso de Colombia por el crecimiento sostenido en los precios del mercado inmobiliario. Este estudio analiza los determinantes del precio de arriendo en las principales ciudades de Colombia (Bogotá, Medellín y Cali) para el año 2023, tomando un enfoque de modelos hedónicos, a través del uso de una base de datos con precios de arriendos, características estructurales de los inmuebles y variables de tipo espaciales (latitud y longitud) para dichas ciudades. Se encuentra que el estrato socioeconómico, el área del inmueble y el número de baños y garajes tienen un impacto positivo en el precio del arriendo, mientras que el número de habitaciones tiene un efecto negativo. Además, se identificaron características específicas que influyen en el aumento del precio, como la presencia de balcón o zonas verdes. Asimismo, se realiza una regresión Geographically Weighted Regression (GWR) para profundizar en el caso de la ciudad de Medellín (por la atención internacional que ha tenido en los últimos meses), y se logra observa heterogeneidad en la influencia de las variables estudiadas en diferentes áreas de la ciudad.Housing prices (rental and purchase) have constantly been an issue of utmost importance for policymakers regarding urban (and other) sustainability policies. Recently, this issue has taken on great relevance in the case of Colombia due to the sustained growth in real estate market prices. This study analyzes the determinants of rental prices in the main cities of Colombia (Bogota, Medellin, and Cali) for the year 2023, taking a hedonic model approach, through the use of a database with rental prices, structural characteristics of real estate and spatial variables (latitude and longitude) for these cities. It is found that the socioeconomic stratum, the area of the property and the number of bathrooms and garages have a positive impact on the rental price, while the number of rooms has a negative effect. In addition, specific characteristics were identified that influence the increase in price, such as the presence of a balcony or green areas. A Geographically Weighted Regression (GWR) regression was also performed to study the case of the city of Medellin (due to the international attention it has received in recent months), and heterogeneity was observed in the influence of the variables studied in different city areas.Todos los derechos reservadosModelo de precios hedónicosDatos espacialesMercado inmobiliarioGWRbachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessVIVIENDAECONOMÍA - ASPECTOS SOCIOLÓGICOSBIENES RAÍCESARRENDAMIENTOHedonic price modelSpatial dataReal estate marketHousingAcceso abierto2024-06-19Heredia Barbosa, AlejandroCifuentes Vásquez, Felipe