Propuestas alternativas de determinación de precios: MPH vs. RNA

• Autores: Julia Margarita Núñez Tabales , José María Caridad y Ocerín , Nuria Ceular Villamandos
• Localización: Administrando en entornos inciertos = managing in uncertain environment / coord. por F. J. Cossío Silva, 2009, ISBN 978-84-7356-609-4
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En los últimos años han proliferado los estudios sobre valoración y evolución del precio de los inmuebles debido a la conjunción de una serie de factores que han dado lugar a que los precios de la vivienda en propiedad en España hayan experimentado un crecimiento espectacular desde la década de los 80. La obtención de un mecanismo objetivo de valoración inmobiliaria resulta de interés para numerosos colectivos, entre los que cabe citar los propietarios, constructores, agentes de la propiedad inmobiliaria, inversores, entidades tasadoras, financieras, aseguradoras o la propia Administración.

    La vivienda como mercancía es un bien económico peculiar con una serie de características especiales que la diferencian del resto de bienes intercambiados que dan lugar a que existan determinantes de demanda y condiciones de oferta específicas de este mercado. Entre los factores que provocan y agudizan estas diferencias destacan la heterogeneidad, inmovilidad, indivisibilidad o durabilidad de la misma.

    La finalidad del presente estudio es modelizar el valor de transacción de la vivienda libre y multifamiliar (tipo piso) situada en la ciudad de Córdoba en zonas urbanas, es decir, a partir de una serie de atributos referentes al inmueble se tratará de proporcionar de una forma objetiva cuál es su precio de mercado.

    Para la obtención de los datos de trabajo se recurre a Agencias de la Propiedad Inmobiliaria (APIs) situadas en la capital cordobesa. La información suministrada refleja transacciones reales, por tanto el precio suministrado recoge el verdadero precio de mercado. La base de datos contiene un total de 2.888 registros correspondientes a pisos de venta libre vendidos a lo largo del primer semestre de 2006 y en la misma se recogen, además del precio de venta, una serie de características -tanto internas del inmueble, como externas del edificio donde éste se ubica-. Por otra parte, dentro de las variables que caracterizan a una vivienda también puede distinguirse entre: las numéricas o cuantitativas y las no numéricas o cualitativas. Estas últimas fueron tratadas por medio de índices que recogen a la vez varias características con el objetivo de poder atribuirles una interpretación cuantitativa.

    Para la determinación del precio final de transacción del inmueble se utilizan separadamente dos metodologías: la Metodología de Precios Hedónicos (MPH) y las Redes Neuronales Artificiales (RNA), efectuando finalmente una comparación entre el poder de predicción de ambas técnicas para terminar sugiriendo cuál es más apropiada para la valoración de una vivienda. La MPH analiza el precio del bien vivienda en función de sus principales características, considerando que la unidad de vivienda es conceptualizada no como bien homogéneo e indivisible, sino como una cesta de atributos individuales cada uno de los cuales contribuye a la provisión de uno o más servicios de vivienda. Por su parte, las Redes Neuronales Artificiales tienen un funcionamiento análogo al del cerebro humano y tratan de superar la inflexibilidad y linealidad de los modelos hedónicos tradicionales. La comparativa de ambas metodologías pone en evidencia que la RNA presenta un mayor poder de predicción que las estimaciones obtenidas a través de MPH.

  • English

    Several studies oriented to the estimation of prices in real estate markets have been published in the last decade, as properties values have sharply increased in Spain since the eighties. There are several potential users in need of an objective tool to estimate the price of dwellings: owners of houses and flats, builders, property agents, investment societies, insurance companies, or the public sector department as the fiscal or municipal authorities.

    Real estate properties are a peculiar economic good that makes them different from the rest. The market for dwellings has some specific characteristics that originate its own offer and demand functions, such as their singularity and heterogeneity; they are non movable and indivisible, and are associated with long term investments.

    In this paper, the modelling of property value has been developed with a sample of sales in the city of Cordoba, that is, in an urban zone. From a series of attributes relating to the housing it will try to provide of an objective form which is the price of market.

    Some exogenous variables are considered, related to the property, the building and its environment. The market price has been recorded for 2888 sales during the first semester of 2006; these have been provided by the Real Estate Agencies involved in the study. Categorical data have been summarized through some ad hoc functions that estimate the importance of several related characteristics of each unit.

    In paragraph empirical it comes to determining the price of housing in Cordoba using two methods: Pricing Methodology Hedonics (PMH) and Artificial Neural Networks (ANN). PMH analyzes housing prices depending on their main characteristics, considering that the unit of housing is conceptualized not as homogeneous and indivisible good, but as a basket of individual attributes each of which contributes to the provision of one or more services of housing. ANN has an analogous functioning to that of the human brain.

    The hedonic and the neural networks models have been specified with the same exogenous variables and training data set, to be able to compare their relative forecasting power. In both approaches, a dwelling is composed by non separable attributes that should be valued separately. Neural networks models provide a more flexible tool that can adapt better than hedonic models to nonlinearities of the real estate markets, and with larger forecasting power.