Simulación de una red neuronal artificial con una muestra pequeña al sector inmobiliario, una aplicación al mercado inmobiliario de la Ciudad de Morelia Michoacán, México.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33110/rnee.v16i2.365

Palabras clave:

Clasificación de materia, Ofertas de mercado y vivienda, redes neuronales artificiales, matemáticas, matrices, estadística

Resumen

El presente trabajo tiene como objetivo principal el demostrar las bondades que tienen las redes neuronales artificiales al estimar el precio de los inmuebles, atendiendo la importancia de los diferentes órganos e instituciones financieras, tratándose de un activo económico su importancia radica en las instituciones financieras su interés es tomarlo en garantía para un préstamo hipotecario, para los gobiernos municipales, estatales y federales su valor servirá de base para el cobro del impuesto predial, impuesto sobre la renta, impuesto al valor agregado e impuesto por trasmisión de dominio, estos son algunos de los tantos usos que tienen el estimar o conocer el valor de los inmuebles. Por tratarse de mercados imperfectos donde los precios oferta no se comportan de forma lineal, las redes neuronales artificiales, y en concreto la red multicapa, utilizando una muestra pequeña, pueden ser una alternativa para la estimación del valor.

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Publicado

2025-10-08

Cómo citar

Preciado Carrillo, J. C. (2025). Simulación de una red neuronal artificial con una muestra pequeña al sector inmobiliario, una aplicación al mercado inmobiliario de la Ciudad de Morelia Michoacán, México. Revista Nicolaita De Estudios Económicos, 20(1), 27–51. https://doi.org/10.33110/rnee.v16i2.365

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