Contrastación de técnicas econométricas tradicionales y aprendizaje automático en la predicción de los precios de los apartamentos de Santiago de Cali en el 2019
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Date
2023
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
En el presente trabajo se pretenden contrastar las predicciones de los precios obtenidos por técnicas tradicionales de econometría y técnicas computacionales basadas en el aprendizaje automático. A partir de datos de 5074 apartamentos en Cali en el 2019 con sus características obtenidos
de las páginas de ventas de inmuebles y utilizando regresión múltiple, K-NN, regresión LASSO y bosques aleatorios, encontrando que, en general, las técnicas de Machine Learning arrojan predicciones más precisas que el método de pronóstico fundamentado en regresión múltiple pero no por un margen muy amplio
Description
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The present work aims to contrast the price predictions obtained by traditional econometric techniques and computational techniques based on machine learning. Based on data from 5074 apartments in Cali in 2019 with their characteristics obtained of real estate sales pages and using multiple regression, K-NN, LASSO regression and random forests, finding that, in general, Machine Learning techniques yield more accurate predictions than the forecasting method based on multiple regression but not by a very wide margin
Keywords
Econometría, Aprendizaje automático, Regresión múltiple, K-NN, Máquinas de soporte vectorial, Bosques Aleatorios, Pronóstico, LASSO, Econometrics, Machine Learning, Multiple Regression, Support Vector Machines, Random Forests, Forecasting