Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/78905
Título : La Eficiencia del Mercado de Real Estate con MFDFA Carpi Pérez, Marta
Autor : Corzo Santamaría, María Teresa
Carpi Pérez, Marta
Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Fecha de publicación : 2024
Resumen : Este trabajo de fin de grado presenta un análisis exhaustivo del mercado del real estate, combinando teorías financieras avanzadas con métodos de análisis de series temporales. El estudio se inicia con una introducción al mercado del real estate, definiendo sus conceptos clave, motivaciones para invertir y una evaluación de su situación actual y perspectivas futuras. A continuación, se explora la Teoría del Mercado Eficiente (TME), detallando su origen, conceptos fundamentales y las hipótesis subyacentes, así como las críticas desde la perspectiva de las finanzas del comportamiento y las burbujas especulativas. El trabajo avanza hacia la explicación de la geometría fractal y su aplicación en finanzas, preparando el terreno para la implementación del análisis de fluctuaciones multifractales sin tendencia (MFDFA). Se describe el concepto, principios y funcionamiento del MFDFA, y se muestra su aplicación en series temporales financieras, enfatizando la visualización de datos. La implementación práctica del MFDFA se realiza utilizando Python, incluyendo etapas de adquisición y limpieza de datos, desarrollo del análisis y visualización de resultados. Se presta especial atención a la visualización de la serie temporal del exponente de Hurst en ventanas deslizantes y su interpretación. Finalmente, el estudio concluye con un análisis de la eficiencia del mercado de real estate a través de la interpretación de los gráficos y el componente Hurst. Un anexo al final del trabajo proporciona el código Python utilizado para la implementación del análisis, ofreciendo una guía práctica para su replicación y análisis adicional. Este trabajo ofrece una visión integrada y práctica del uso de técnicas avanzadas de análisis de series temporales en el contexto del mercado inmobiliario, contribuyendo a una mejor comprensión de su dinámica y eficiencia.
This thesis presents a comprehensive analysis of the real estate market, combining advanced financial theories with time series analysis methods. The study begins with an introduction to the real estate market, defining its key concepts, investment motivations and an assessment of its current situation and future prospects. Next, the Efficient Market Theory (EMT) is explored, detailing its origin, fundamental concepts and underlying assumptions, as well as criticisms from the perspective of behavioral finance and speculative bubbles. The paper moves towards the explanation of fractal geometry and its application in finance, paving the way for the implementation of multifractal detrended fluctuation analysis (MFDFA). The concept, principles and operation of MFDFA are described, and its application in financial time series is shown, emphasizing data visualization. The practical implementation of MFDFA is performed using Python, including stages of data acquisition and cleaning, analysis development, and visualization of results. Special attention is given to the visualization of the Hurst exponent time series in sliding windows and its interpretation. Finally, the study concludes with an analysis of the efficiency of the real estate market through the interpretation of the graphs and the Hurst component. An appendix at the end of the paper provides the Python code used for the implementation of the analysis, offering practical guidance for replication and further analysis. This work offers an integrated and practical view of the use of advanced time series analysis techniques in the context of the real estate market, contributing to a better understanding of its dynamics and efficiency.
Descripción : Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics
URI : http://hdl.handle.net/11531/78905
Aparece en las colecciones: TFG, TFM (temporales)

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