PREDICCIÓN DE LA VARIACIÓN DE LOS PRECIOS INMOBILIARIOS EN EL ÁREA METROPOLITANA DEL GRAN CONCEPCIÓN, CHILE

Resumen

La imposibilidad de poder predecir con exactitud los precios de los activos financieros sigue siendo un desafío para cualquier inversionista. Existiendo a su vez, distintos enfoques que intentan a los menos predecir la dirección que pueden presentar los precios de los activos, con el objetivo de anticiparse al comportamiento del mercado y poder obtener ganancias extraordinarias. En este contexto, se propone utilizar un modelo predictivo basado en autómatas celulares para el mercado inmobiliario que permita predecir el incremento o disminución futura de los precios del suelo urbano, y así poder ganarle al mercado. La investigación se aplicó a las variaciones de precios mensuales y trimestrales entre los años 2010-2018 de diversos sectores y comunas del área metropolitana del llamado Gran Concepción, segunda capital en importancia de Chile, ubicada al sur del país. Destaca entre los resultados obtenidos para distintas ventanas de tiempo, un porcentaje de acierto de predicción (PPS) promedio superior al 50%, siendo 58,5% para el autómata de mejor predicción, con capacidad predictiva estadísticamente significativa en dos de los cuatro autómatas finalmente
considerados. Sin embargo, aunque el signo esperado fue acertado y muestra la capacidad predictiva del modelo, por un criterio de significancia estadística esto puede ser considerado insuficiente, abriendo una nueva etapa de estudio.