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.