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Modelo predictivo de los precios de las viviendas de alquiler de Madrid
dc.contributor.advisor | Barrachina Fernández, María de las Mercedes | es-ES |
dc.contributor.author | Wouters D'Oplinter Olalde, Leticia de | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-11-16T19:38:11Z | |
dc.date.available | 2023-11-16T19:38:11Z | |
dc.date.issued | 2024 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/84956 | |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
dc.description.abstract | Los 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.abstract | Housing 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.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 12 Matemáticas | es_ES |
dc.subject | 1209 Estadística | es_ES |
dc.subject | 120914 Técnicas de predicción estadística | es_ES |
dc.subject.other | KBA | es_ES |
dc.title | Modelo predictivo de los precios de las viviendas de alquiler de Madrid | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Alquiler, 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.keywords | Renting, 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 |