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dc.contributor.advisorPipicano Guzman, Felipe Alexander
dc.coverage.spatialcead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creatorTriana Sanguña, Daniel Felipe
dc.creatorReyes Tao, Yenni
dc.date.accessioned2025-03-04T16:18:46Z
dc.date.available2025-03-04T16:18:46Z
dc.date.created2024-12-21
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/67308
dc.description.abstractLa dinámica inmobiliaria en Cundinamarca, especialmente en municipios cercanos a Bogotá como Mosquera, Madrid, Funza y Facatativá, ha crecido notablemente. Este auge está impulsado en parte por la construcción del Regiotram de Occidente, que podría influir en los precios de las propiedades, generando ciclos de auge y posibles burbujas. Por ello, es esencial estudiar las variables que afectan los precios de las viviendas en esta región, como la ubicación, el estrato socioeconómico y la infraestructura de transporte. Los modelos de machine learning son herramientas útiles para predecir estos precios. El objetivo de la monografía es analizar los modelos que se han utilizado para estudiar el impacto de proyectos férreos en el mercado inmobiliario. Se revisarán estudios previos y se identificarán las variables clave que influyen en la relación entre infraestructura vial y precios de las viviendas. Además, se espera tener una idea de la posible variación en los precios de las propiedades cercanas al Regiotram de Occidente por medio de literatura basada en estudios de modelos de machine learning aplicados en otras ciudades. También se discutirán los beneficios y retos de estos proyectos, como la mejora en la conectividad, la reducción de tiempos de desplazamiento y los posibles impactos negativos en la planificación urbana.
dc.formatpdf
dc.titleAnálisis predictivo del impacto de proyectos de desarrollo vial en precios de viviendas: RegioTram de occidente
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsRegiotram
dc.subject.keywordsDinámica inmobiliaria
dc.subject.keywordsPrecios de las vivienda
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsInfraestructura de transporte
dc.description.abstractenglishThe real estate dynamics in Cundinamarca, particularly in small towns near Bogotá such as Mosquera, Madrid, Funza, and Facatativá, have grown significantly. This boom is partly driven by the construction of the Regiotram de Occidente, which could influence property prices, generating boom cycles and potential bubbles. Therefore, it is essential to study the variables that affect housing prices in this region, such as location, socioeconomic status, and transportation infrastructure. Machine learning models are useful tools for predicting these prices. The objective of the monograph is to analyze the models that have been used to study the impact of rail projects on the real estate market. Previous studies will be reviewed, and key variables influencing the relationship between road infrastructure and housing prices will be identified. Additionally, there is an expectation to gain insight into the potential variation in property prices near the Regiotram de Occidente through literature based on machine learning models applied in other cities. The benefits and challenges of these projects will also be discussed, including improvements in connectivity, reductions in travel times, and potential negative impacts on urban planning.
dc.subject.categoryBienes raíces
dc.subject.categoryProyectos de infraestructura vial


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