Alternativas para la valoración de inmuebles urbanos | Revista Publicando
Alternativas para la valoración de inmuebles urbanos
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Palabras clave

colección de fotografías
negativos de vidrio
positivos
Generoso Funcasta
Norma ISAD (G).

Cómo citar

Rey Carmona, F. J., & Nuñez Tabales, J. M. (2017). Alternativas para la valoración de inmuebles urbanos. Revista Publicando, 4(11(1), 3-19. Recuperado a partir de https://revistapublicando.org/revista/index.php/crv/article/view/290

Resumen

La complejidad del mercado inmobiliario ha favorecido la aparición y el desarrollo de metodologí­as alternativas a las habitualmente empleadas en la valoración de inmuebles. De este modo, frente a los métodos tradicionales han surgido otros más avanzados. El objetivo del presente estudio es efectuar una recopilación exhaustiva de las distintas metodologí­as alternativas existentes para la valoración de inmuebles urbanos, desarrollando los fundamentos básicos en los que las mismas se sustentan.

En este trabajo se analizan nueve métodos de valoración avanzados. Estos métodos han sido clasificados en tres grupos: Metodologí­a de Precios Hedónicos, Inteligencia Artificial y Otros métodos avanzados. De entre todos ellos, dos destacan por su amplia aplicación en la valoración inmobiliaria. Se trata de la Metodologí­a de Precios Hedónicos y las Redes Neuronales Artificiales. Existen numerosos estudios comparativos, la mayor parte de los cuales apoyan el empleo de Redes Neuronales, si bien no en todos los casos es posible afirmar que las redes neuronales superan en eficiencia a las técnicas estadí­sticas tradicionales, ya que existen investigaciones que en distintos escenarios obtienen diferentes resultados. Todo esto permite concluir que ningún método es a priori mejor que el otro, siendo lo más apropiado aplicar en cada caso concreto la solución más idónea.

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Citas

Aznar Bellver, J.; Guijarro Martí­nez, F., López Perales, A. E. y González Mora, R. (2012). Valoración inmobiliaria. Métodos y aplicaciones (España e Iberoamérica). Valencia: Editorial Universitat Polití¨cnica de Valí¨ncia.

Gallego Mora-Esperanza, J. (2008). Modelos de valoración automatizada. CT: Catastro n º 62, Abril, 7-26.

Kusan, H; Aytekin, O. y í–zdemir, I. (2010). The use of fuzzy logic in predicting house selling Price. Expert Systems with Applications, Vol. 37(3), 1808-1813.

Larose, T.A. (1988). Global response surface analysis used to update appraisals in a computer assisted mass appraisal environment. Paper presented at World Congress III of Computer Assisted Valuation and Land Information Systems, Cambridge, MA.

Pagourtzi, E., V. Assimakopoulos, T. Hatzichristos and French N. (2003). Real estate appraisal: A review of valuation methods. Journal of Property Investment & Finance 21(4), 383-401.

Selim, H. (2009). Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network. Expert Systems with Applications, 36, 2843–2852.

Sirmans, G.S.; MacPherson, D.A. y Zietz, E.N. (2005). The composition of hedonic pricing models. Journal of Real Estate Literature, Vol. 13(1), 3-43.

Tse, R. Y. C. (1997): An application of the ARIMA model to real-estate prices in Hong Kong. Journal of Property Finance, Vol. 8 (2), 152-163.

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