Eficacia y Evolución de Automated Valuation Models (AVMs): Un Enfoque de Caso Bibliográfico y Práctico. - Nathan Duchene

Abstract

Los Modelos de Valoración Automatizada (AVMs) son herramientas basadas en software que estiman el valor de propiedades mediante algoritmos y grandes volúmenes de datos. Utilizados en bienes raíces para tareas como préstamos hipotecarios y análisis de inversiones, mejoran la eficiencia y consistencia de las valoraciones en comparación con métodos tradicionales. Los AVMs se basan en datos históricos de ventas, características de las propiedades y tendencias del mercado, entre otros, para generar valores estimados. Existen varios tipos de AVMs, incluidos los Modelos Hedónicos, de Emulación de Tasación, de Índice, Combinados y en Cascada, cada uno con sus propias metodologías. Este documento explora el desarrollo y comparación del rendimiento de diferentes AVMs, como Regresión de Vectores de Soporte (SVR), Bosques Aleatorios (RF), Potenciador de Gradiente Extremo (XGBoost) y Redes Neuronales Profundas (DNN). Además, se presentan casos prácticos utilizando Regresión Lineal Múltiple (MLR) con datos del Condado de King, Washington, EE. UU. Se destacan avances tecnológicos, integración en la industria inmobiliaria y consideraciones éticas sobre privacidad de datos y sesgo en la tasación.

Automated Valuation Models (AVMs) are software-based tools that estimate property values using algorithms and large volumes of data. Widely used in real estate for tasks such as mortgage lending and investment analysis, they improve the efficiency and consistency of valuations compared to traditional methods. AVMs rely on historical sales data, property characteristics, market trends, and other factors to generate estimated values.

There are several types of AVMs, including Hedonic Models, Appraisal Emulation Models, Index Models, Blended Models, and Cascade Models, each with its own methodologies. This document explores the development and performance comparison of different AVMs, such as Support Vector Regression (SVR), Random Forests (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Deep Neural Networks (DNN).

Additionally, practical cases using Multiple Linear Regression (MLR) with data from King County, Washington, USA, are presented. Technological advancements, integration into the real estate industry, and ethical considerations regarding data privacy and bias in valuations are also highlighted.