Ítem
Acceso Abierto
Comparación de técnicas para la estimación del valor comercial de predios en la ciudad de Bogotá
Título de la revista
Autores
Rodriguez Trujillo, Raul Andres
Fecha
2025-08-19
Directores
Cruz Gutierrez, Nelson Alirio
Toloza Delgado, Jurgen Daniel
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Métricas alternativas
Resumen
Este trabajo de grado tiene como objetivo comparar distintas técnicas de estimación del valor comercial de predios residenciales en Bogotá, a partir de una base de datos construida y depurada con más de 21.000 registros de ofertas inmobiliarias en la ciudad. La metodología empleada contempla una evaluación comparativa entre enfoques tradicionales y modernos de modelación, incluyendo modelos aditivos generalizados (GAM), Random Forest (RF) y LightGBM (LGBM), mediante métricas como el MAPE y el R². El desarrollo se realizó en R, por su característica de ser un software de código abierto, lo que permitió explorar diversas alternativas y aprovechar el amplio desarrollo existente alrededor de los modelos GAM. Tras aplicar los modelos a una muestra representativa de predios y evaluar su desempeño según métricas de error y capacidad predictiva, se encontró que LGBM obtuvo los mejores resultados para predios en propiedad horizontal, mientras que RF mostró mayor precisión en predios en propiedad no horizontal.
Abstract
This undergraduate thesis aims to compare different techniques for estimating the commercial value of residential properties in Bogotá, based on a database constructed and refined with more than 21,000 records of real estate listings in Bogotá. The methodology involves a comparative evaluation of both traditional and modern modeling approaches, including Generalized Additive Models (GAM), Random Forest (RF), and LightGBM (LGBM) through metrics such as MAPE and $R^2$. The analysis was conducted using R, taking advantage of its open-source nature, which enables the exploration of alternative methods and benefits from the extensive development around GAM models. After applying the models to a representative sample of properties and assessing their performance using error metrics and predictive accuracy, the results showed that LGBM performed best for horizontally owned properties, while RF was more accurate for non-horizontal properties.
Palabras clave
Metodos valuatorios , GAM , Machine Learning , Catastro
Keywords
Valuation Methods , GAM , Machine Learning , Cadastre
