Construcción de un modelo para predecir ventas de unidades nuevas de vivienda en Cali por medio de técnicas de aprendizaje estadístico

Arango Londoño, DavidMora García, Jorge HernánConde Chavarro, Leidy Lorena2024-08-142024-08-142024https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3777El proyecto tiene como objetivo mejorar la precisión en la predicción de las transacciones de vivienda nueva en el futuro. Actualmente, la determinación de estas transacciones se basa en encuestas y sondeos de percepción de mercado, lo que limita la captura de información completa y actualizada sobre la situación real del mercado y la conducta de los posibles compradores. El proyecto consiste en la construcción de un modelo que utilice información secundaria para predecir las ventas de unidades nuevas de vivienda en el área del Distrito de Cali. Esta información secundaria incluye análisis de tendencias en Google Trends y variables macroeconómicas relevantes, como la inflación, el desempleo, las tasas de interés e indicadores agregados de percepción del consumidor y de desempeño de la economía. El enfoque se basa en técnicas de modelación estadística y métodos de aprendizaje automático supervisados, considerando que todos los datos son series temporales. El modelo realizado proporcionó un método eficaz para obtener predicciones tanto en el volumen como en la tendencia de venta de nuevas unidades de vivienda, respaldando así la toma de decisiones de política. Al utilizar técnicas de aprendizaje estadístico, se logró una mejor comprensión de los factores que influyen en las ventas de viviendas nuevas y, por lo tanto, se mejoró la capacidad de predecir las transacciones futuras. La modelación elaborada permite una planificación más eficiente de los recursos y una mejor comprensión de las dinámicas del mercado de viviendas nuevas en Cali. El proyecto propuso un modelo predictivo con técnicas de aprendizaje estadístico y datos secundarios que predice las ventas de unidades de viviendas nuevas en Cali, proporcionando así información más actualizada y precisa para respaldar la toma de decisiones en el sector de la construcción y servicios públicos, mejorando así la planificación y la comprensión del mercado.109 p.application/pdfspaPredicción del mercado de viviendaTécnicas de aprendizaje estadísticoVariables macroeconómicasHousing Market PredictionStatistical Learning TechniquesMacroeconomic VariablesConstrucción de un modelo para predecir ventas de unidades nuevas de vivienda en Cali por medio de técnicas de aprendizaje estadísticohttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2