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Tutor 1

Jhon Álvaro Pérez Cruz

Resumen

Este documento se propone plantear una metodología de Machine Learning como modelo para identificar los determinantes que conllevan a la generación de burbujas inmobiliarias, se utilizan 7 variables económicas para entrenar un modelo que sea capaz de identificar aquellos eventos históricos que han sido denominados burbujas. Para el aprendizaje del modelo se usan registros demarcados como burbujas en diversas investigaciones, al igual que se usa un método propio para alimentar el modelo y contrastar resultados. Mediante una regresión logística, se entrena el modelo en donde se demarcan binariamente los periodos de burbujas inmobiliarias y se calcula el efecto de cada variable sobre la generación de dicho evento. Se obtiene finalmente que 4 de las 7 variables tienen gran incidencia sobre la generación de burbujas respaldado por un alto rendimiento del aprendizaje del modelo.

Palabras clave

Mercado inmobiliario, Machine learning, Modelamiento predictivo, Crisis financiera, Burbuja inmobiliaria

Tipo de documento

Trabajo de grado - Pregrado

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de elaboración

2019

Programa académico

Economía

Facultad

Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Publisher

Universidad de La Salle. Facultad Ciencias Económicas y Sociales. Economía

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