DISEÑO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL MERCADO INMOBILIARIO. APLICACION A LA CIUDAD DE ALBACETE.

Autor: GARCIA RUBIO NOELIA
Año: 2003
Universidad: CASTILLA-LA MANCHA
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES
Director: MONTERO LORENZO JOSE M.
Tribunal: MARTIN PLIEGO FRANCISCO JAVIER , RIOBOO JOSE MARIA , DELGADO CALVO FLORES MIGUEL , BECKER ZUAZUA FERNANDO , TALAVULL DE LA PAZ PALOMA
Resumen de la tesis

EL OBJETIVO FUNDAMENTAL DE ESTA TESIS DOCTORAL ES EL DESARROLLO DE UN SISTEMA AUTOMATICO DE VALORACION DE VIVIENDAS MEDIANTE LA METODOLOGIA DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA). LAS RNA SON TECNICAS DISENADAS A IMITACION DEL SISTEMA NERVISOSO BIOLOGICO Y SU APLICALIBILIDAD SE EXTIENDE A CASI CUALQUIER CAMPO CIENTIFICO. EN EL CASO DE LA ECONOMIA, LAS RNA SE UTILIZAN COMO TECNICA ESTADISTICA DE INFERENCIA NO LINEAL Y NO PARAMETRICA. COMO ESTUDIO PREVIO, SE REALIZA UN ANALISIS DE LA SITUACION ACTUAL, EVOLUCION Y PERSPECTIVAS DEL SECTOR INMOBILIARIO, ASI COMO UNA VISION GENERAL DE LAS TECNICAS DE RNA, SUS FUNDAMENTOS Y ANTECEDENTES, CON ESPECIAL ENFASIS EN LOS MODELOS QUE VAN A SER UTILIZADOS EN LA APLICACION. FINALMENTE, SE CONCLUYE QUE LOS MEJORES RESULTADOS SE OBTIENEN AL ESTIMAR EL PRECIO TOTAL DE LA VIVIENDA LIBRE EN LA CIUDAD DE ALBACETE MEDIANTE UN PERCEPTRON MILTICAPA. ASI, A PARTIR DE LA INFORMACION SUMINISTRADA POR CATORCE TESTIGOS, ENTRE LOS QUE SE ENCUENTRAN LAS COORDENADAS DE LA VIVIENDA, OBTENIDAS MEDIANTE LA LOCALIZACION DE LA MISMA EN UN PLANO ELECTRONICO Y GEORREFERENCIADO A TRAVES DE UN SISTEMA DE INFORMACION GEOGRAFICA, LA ANTIGUEDAD, SUPERFICIE, ETC..., SE ESTIMA EL PRECIO CON UN ERROR MEDIO DEL 5,65%. TAMBIEN SE MUESTRA COMO UTILIZAR LAS RNA EN TAREAS DE CLASIFICACION, UTILIZANDOLAS PARA LA IMPUTACION DE DATOS AUSENTES EN VARIABLES CUALITATIVAS, POR EJEMPLO, EL TESTIGO CALIDAD. DADA LA DIFICULTAD Y SUBJETIVIDAD DE ASIGNACION DE CADA UNA DE LAS MODALIDADES DE ESTE TESTIGO, ES MUY VALIOSO DISPONER DE UN SISTEMA AUTOMATICO QUE REALICE ESTA TAREA CON EXITO. PERO LAS CONCLUSIONES VAN MAS ALLA DE LOS RESULTADOS DE PREDICCION; EN ESTE SENTIDO, UNA CONCLUSION FUNDAMENTAL ES LA CONVENIENCIA DE SUPERAR LA LINEALIDAD Y LA INFLEXIBILIDAD DE LOS MODELOS MAS TRADICIONALES, PERMITIENDO QUE LOS PROPIOS DATOS PROPORCIONEN LAS RELACIONES ENTRE INPUTS Y OUTPUTS.
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