EJE 05-01 Construcción de modelos combinando la econometría y el aprendizaje de máquina para el avalúo catastral de predios urbanos y rurales
DOI:
https://doi.org/10.33324/memorias.v1iXVI.63Parole chiave:
Universidad, investigación, Azuay, memorias, congresos, econometría, aprendizaje de máquina, datos, modelos, prediccionesAbstract
RESUMEN
La emisión de las Normas Técnicas para Catastro de Bienes Inmuebles Urbanos y Rurales del Ecuador (NTCBIUR), establecen las directrices para la elaboración de modelos de valoración de bienes inmuebles basados en la econometría. En este contexto este trabajo consiste en la construcción de modelos combinando la econometría y técnicas de aprendizaje de máquina (ML), por sus siglas en inglés, para el modelado eficiente de relaciones entre variables económicas complejas, para el avalúo de predios urbanos y rurales. La econometría es una técnica que ha sido empleada de manera convencional para representar relaciones entre variables económicas y realizar predicciones, y su enfoque ha sido la validación de modelos que parten de asumir que los datos provienen de modelos estocásticos, por otro lado existen técnicas modernas que se han desarrollado para la manipulación de los datos, los cuales no analizan la naturaleza de donde provienen los datos, ni el grado de relación que pueda existir entre variables, éstas técnicas emplean modelos a través de algoritmos que permiten realizar predicciones a partir de los datos, y no se centran en analizar los modelos sino la precisión de sus predicciones. La combinación de estas dos técnicas se realiza utilizando el modelo convencional empleado en la econometría para representar relaciones entre variables y el uso de técnicas empleadas en ML, para llegar a establecer los parámetros de éste modelo. Este documento es un reporte de resultados preliminares de las metodologías y técnicas empleadas para la actualización de los avalúos catastrales de los bienes inmuebles del cantón Déleg.
Palabras clave: econometría, aprendizaje de máquina, datos, modelos, predicciones.
ABSTRACT
The Technical Standards for Cadastre of Urban and Rural Real Estate of Ecuador establish guidelines for the elaboration of models of property valuation based on econometrics. In this context, this work consists of the construction of models combining econometrics and machine learning techniques, for the efficient modeling of relations between complex economic variables, for the valuation of urban and rural properties. Econometrics is a technique that has been used conventionally to represent relationships between economic variables and make predictions, and its focus has been the validation of models that assume the data come from stochastic models, on the other hand there are modern techniques that have been developed for the manipulation of data, which do not analyze the nature of where the data come from, nor the degree of relationship that may exist between variables, these techniques use models through algorithms that allow to make predictions from the data , And do not focus on analyzing the models but the accuracy of their predictions. The combination of these two techniques is done using the conventional model used in econometrics
to represent relationships between variables and the use of techniques used in ML, in order to establish the parameters of this model. This document is a report of preliminary results of the methodologies and techniques used for the updating of the cadastral valuation of canton Déleg.
Keywords: econometrics, machine learning, data, models, predictions.