Financial vs traditional pricing models: which model explains better real estate prices in Bogotá?

Autor: Salgado Ramírez, Juan Camilo
Přispěvatelé: Otero Cardona, Jesús Gilberto
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
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Repositorio EdocUR-U. Rosario
Universidad del Rosario
instacron:Universidad del Rosario
ISSN: 1071-1031
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0022-1082
0034-6535
0013-0427
DOI: 10.1109/INISTA.2017.8001131.
Popis: Este artículo estima dos modelos de valoración de propiedades y determina cuál es más preciso para predecir los precios de los inmuebles en Bogotá. Un método considera que el precio de una vivienda se explica por su relación con inmuebles de similares características, mientras que el otro método se implementa a partir de la literatura financiera (Gordon (1959)) y propone que un inmueble es un activo financiero que genera ingresos periódicos a través de renta. Mediante el uso de una base de datos novedosa de publicaciones en línea de propiedades en 2020 en Bogotá, descubrí que el método de valoración financiera tiene una capacidad predictiva similar sobre los precios inmobiliarios en comparación con las metodologías más tradicionales. Estos resultados permiten la posibilidad de implementar técnicas de valoración financiera más robustas al mercado inmobiliario. This paper estimates two property valuation models and determines which one is more accurate in predicting real estate prices in Bogotá. One method considers that the price of a house is explained by its relationship with properties with similar characteristics, while the other method is implemented from the financial literature (Gordon (1959)) and proposes that a property is a financial asset that generates periodical income through rent. By using a novel database of online publications of properties in 2020 in Bogotá, I found that the financial valuation method has a similar predictive capability on real estate prices compared to more traditional methodologies. These results allow the possibility to implement more robust financial valuation techniques to the real estate market.
Databáze: OpenAIRE
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