Abstract
La estimación de precios de inmuebles mediante la utilización de métodos objetivos es de interés para compradores, vendedores y para la propia Administración. Existen diferentes metodologías que permiten la determinación del precio de un inmueble, siendo numerosas las aportaciones cuyo propósito es la estimación de precios de inmuebles residenciales. No obstante, el presente trabajo es pionero en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para la determinación de precios de locales comerciales. Se presenta un estudio de esta tipología de inmueble en la ciudad de Córdoba (España). Los resultados evidencian que las Redes Neuronales (RN) constituyen una alternativa atractiva a los tradicionales Modelos Hedónicos (MH), registrando un mejor ajuste a las no linealidades del mercado y resultando con menores errores. Asimismo, se obtienen los precios implícitos correspondientes a los atributos determinantes del precio de un local comercial a partir de la ecuación de la RN diseñada.
Highlights
tax authorities need to estimate the value of properties
Many papers have been produced in the academic literature for such purposes
Here these methodologies are used in the field of estimate market price
Summary
La valoración ha estado presente a lo largo de la historia de la humanidad. En nuestros días, en multitud de actos económicos es necesario conocer el valor de los activos implicados. En un segundo grupo encuadra a los que denomina métodos de valoración automatizada, caracterizados fundamentalmente por el empleo de técnicas matemáticas para la estimación del valor. Los primeros estudios sobre valoración de inmuebles que utilizan la IA datan de principios de los años noventa, con los trabajos de Borst [12] en Nueva Inglaterra en 1991, por consiguiente la aplicación de estas técnicas en el ámbito de determinación de precios inmobiliarios tiene más de dos décadas de vida. Los distintos parámetros se realiza minimizando una función de error, como el Error Cuadrático Medio, mediante un algoritmo iterativo o proceso de aprendizaje «hacia atrás», en el que los parámetros se van modificando para obtener un valor mínimo del ECM, utilizando métodos de gradiente. En nuestro país las primeras aportaciones a este campo tienen algo más de una década, siendo pioneros Caridad y Ceular [26] en el año 2001 cuyo análisis se desarrolla en la ciudad de Córdoba, seguidos de otras contribuciones destacables como las de Mohamed en el año 2002 [27], Gallego en 2004 [28], García Rubio [29] en 2004, Lara [30] en 2005, o Landajo et al [31] en 2012 en las ciudades de Cádiz, Madrid, Albacete, Jaén y Oviedo, respectivamente
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