Metodología analítica para determinar el precio de arriendo (largo plazo) de vivienda en Bogotá

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo determinar a través de una metodología analítica el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Para ello se presenta el planteamiento del problema, definiendo la pregunta de negocio, los objetivos del proyecto y haciendo una caracterización de la actualidad de mercado de arriendo en Bogotá. Posteriormente, se realizó una revisión bibliográfica sobre la utilización de herramientas estadísticas para la predicción de precios de arriendo de vivienda en diferentes mercados del mundo, así como la utilización de estas herramientas para la construcción de índices de precios en Colombia. A partir de lo observado hasta este punto, se planteó una metodología analítica específica con el objetivo de encontrar el modelo estadístico con mejor precisión para predecir el precio de arriendo de vivienda en Bogotá. Esta metodología incluye un análisis exploratorio y descriptivo de los datos, así como el desarrollo y evaluación de distintos modelos de machine learning (desde regresiones lineales hasta redes neuronales). Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones basados en los resultados obtenidos después de la aplicación de la metodología planteada.

The objective of this paper is to determine through an analytical methodology the rental price of housing in Bogota. For this purpose, the problem statement is presented, defining the business question, the objectives of the project and a characterization of the current rental market in Bogota. Subsequently, a bibliographic review was made on the use of statistical tools for the prediction of housing rental prices in different markets around the world, as well as the use of these tools for the construction of price indexes in Colombia. Based on what has been observed up to this point, a specific analytical methodology was proposed with the objective of finding the statistical model with the best accuracy for predicting housing rental prices in Bogota. This methodology includes an exploratory and descriptive analysis of the data, as well as the development and evaluation of different machine learning models (from linear regressions to neural networks). Finally, conclusions and recommendations are presented based on the results obtained after the application of the proposed methodology.