Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3377
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJose Gabriel Rios Morenoes_ES
dc.creatorAnaisabel Olvera Alacioes_ES
dc.date2021-12-17-
dc.date.accessioned2022-01-27T18:30:35Z-
dc.date.available2022-01-27T18:30:35Z-
dc.date.issued2021-12-17-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3377-
dc.descriptionLa valuación inmobiliaria consiste en la estimación del valor de un inmueble a través del análisis de variables como ubicación, superficie de terreno, superficie de construcción, ubicación dentro de la manzana, así como atractivo visual y calidad de proyecto; entre otras. La consideración de diversos datos cuantitativos y cualitativos hacen que la estimación sea compleja y un tanto subjetiva, por lo que el objetivo de esta investigación es determinar las variables explicativas del valor comercial en el sector habitacional y disminuir la subjetividad en el proceso de homologación para estimar valores más precisos de los inmuebles. Se utilizaron los métodos multicriterio proceso analítico jerárquico (AHP) y programación por metas extendida (GP extendida) para seleccionar las variables explicativas. Se encontró que las variables más valoradas son seguridad (14.07%), superficie de construcción (10.57%), superficie de terreno (10.46%) y amenidades (7.65%). Estas variables se aplicaron en una red neuronal artificial (RNA) multicapa de propagación hacia atrás para predecir el precio de propiedades muestra. Cuando los inmuebles se ubicaron en la misma zona, Juriquilla, Querétaro, el error absoluto medio del modelo fue 8,523.238 MXN (0.284%) y el coeficiente de determinación (𝑅2) 0.9994; mientras que cuando las muestras fueron de diferentes zonas en Querétaro el error absoluto medio fue 11,598.022 MXN (0.492%) y el coeficiente de determinación 0.9974. Estos resultados muestran un buen ajuste a los precios de mercado. También se comparó la capacidad de predicción de la RNA respecto al método de mercado por homologación mediante la estimación del comparable 9 por ser el mayor error del modelo con propiedades en Juriquilla. La valuación de la RNA fue más precisa en relación con el precio de oferta, ya que la propiedad se subvaluó por 42,992.536 MXN, mientras que en el método de mercado por 82,358.94 MXN. Así, mediante la valuación por RNA el vendedor obtendría una mayor ganancia y el comprador adquiriría la propiedad en un valor acorde al mercado ya que los resultados muestran que con el modelo se obtienen valores cercanos a los precios de oferta.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectvaluación de inmuebleses_ES
dc.subjectredes neuronales artificialeses_ES
dc.subjectmétodos multicriterioes_ES
dc.subjectvalor comerciales_ES
dc.subjectproceso analítico jerárquicoes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleVariables explicativas para la predicción del valor comercial en el sector habitacional mediante redes neuronales artificiales y métodos multicriterio.es_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidClave CV CONACyTes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificador958685es_ES
dc.contributor.identificadorRIMG770402HQTSRB02es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Valuación de Bieneses_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Valoración de Bienes

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
RI006418.pdf1.38 MBAdobe PDFPortada
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.