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dc.contributor.advisorBarrachina Fernández, María de las Mercedeses-ES
dc.contributor.authorWouters D'Oplinter Olalde, Leticia dees-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2023-11-16T19:38:11Z
dc.date.available2023-11-16T19:38:11Z
dc.date.issued2024es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/84956
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractLos precios de las viviendas en España han fluctuado abundantemente a lo largo de los años debido a diversos factores. Este año nos encontramos en máximos históricos en el precio de alquiler de una vivienda en España, una de las razones se debe a que estamos en una fase de crecimiento recuperando la crisis del COVID-19. El mercado inmobiliario es una de las opciones de inversión de algunas personas y por otro lado es la vía a la que recurren las personas para alquilar o comprar una casa. Es por ello, que es importante conocer los precios de las viviendas para saber cuál es el mejor momento para invertir o comprar una vivienda. Conocer los precios de antemano permite poder anticiparse y entender las posibles fluctuaciones de los precios. En este trabajo de investigación se ha realizado un modelo predictivo con un algoritmo para predecir el precio de las viviendas en alquiler que hay en Madrid.es-ES
dc.description.abstractHousing prices in Spain have fluctuated significantly over the years due to various factors. This year we have reached historic peaks in rental prices for houses in Spain, one contributing factor is the economic growth period recovering from the COVID-19 crisis. The real estate market is one appealing investment alternative for some individuals and additionally, it signifies how people rent or purchase property. Hence, it is important to be aware of housing prices in order to determine the most suitable time to invest or buy a house. Knowing the prices beforehand allows for anticipation and comprehension of possible price fluctuations. This thesis introduces a predictive model applying an algorithm to forecast rental house prices in Madrid.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1209 Estadísticaes_ES
dc.subject120914 Técnicas de predicción estadísticaes_ES
dc.subject.otherKBAes_ES
dc.titleModelo predictivo de los precios de las viviendas de alquiler de Madrides_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsAlquiler, Precio, Vivienda, Mercado inmobiliario, Oferta y demanda, Hipoteca, Tipos de interés, Inflación, Machine learning, Performance predictiva, Aprendizaje supervisado, Modelo predictivo, Regresión lineal, Algoritmo, RStudio.es-ES
dc.keywordsRenting, Price, Housing, Real estate market, Supply and demand, Mortgage, Interest rates, inflation, Machine learning, Predictive performance, Supervised learning, Predictive model, Linear regression, Algorithm and RStudio.en-GB


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