Aplicación del método ARIMA para el pronóstico del avalúo de bienes raíces

• Bodero Poveda, Elba María ^[1] ; Guerrero Morejón, Katherine Alexandra ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Chimborazo

     Universidad Nacional de Chimborazo

     Riobamba, Ecuador

     
  2. [2] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: Perspectivas Sociales y Administrativas, ISSN-e 3028-8983, Vol. 1, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: Perspectivas Sociales y Administrativas Vol. 1 Nº. 1), págs. 26-43
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of the ARIMA Method for Real Estate Valuation Forecasting
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    El análisis de los datos es uno de los principales aspectos a considerar para la toma de decisiones en el ámbito social y empresarial. El mercado de bienes raíces es un componente decisivo y de soporte para las economías de los países a nivel mundial. Un análisis de la variación de los precios inmobiliarios a través de series temporales puede facilitar la identificación de mejores oportunidades a los inversores. Esta investigación tiene por objetivo aplicar el método ARIMA para el pronóstico del avalúo de bienes raíces. Se utiliza un enfoque cuantitativo con un diseño de investigación no experimental. Para la minería de datos se aplica el proceso KDD conjuntamente con el proceso de ARIMA para el pronóstico. Entre sus principales resultados se obtiene una base de datos limpia, la cual posteriormente es transformada a una serie estacionaria, para de esta manera ajustar el modelo y aplicar al pronóstico al caso de estudio en la ciudad de Riobamba, Ecuador. Se muestran datos con rangos de confiabilidad al 80% y 95%. El procedimiento detallado en este estudio puede aplicarse a cualquier contexto de predicción de series temporales en el sector de bienes raíces.

  • English

    The analysis of data is one of the main aspects to consider for decision-making in social and business contexts. The real estate market is a crucial and supportive component for the economies of countries worldwide. Analyzing the variation of real estate prices through time series can help investors identify better opportunities. This research aims to apply the ARIMA method for real estate appraisal forecasting. A quantitative approach with a non-experimental research design is used. For data mining, the KDD process is applied in conjunction with the ARIMA process for forecasting. The main results include a cleaned database, which is subsequently transformed into a stationary series to adjust the model and apply the forecast to the case study in the city of Riobamba, Ecuador. Data are presented with confidence intervals of 80% and 95%. The procedure detailed in this study can be applied to any time series prediction context in the real estate sector.