Proyectos inmobiliarios potenciados por datos: Una ventaja competitiva con IA
En el sector inmobiliario, la capacidad de realizar proyecciones precisas sobre los ingresos finales de un proyecto es crucial para una adecuada toma de decisiones y gestión de riesgos. La combinación de técnicas de simulación de Monte Carlo y modelos de Machine Learning puede proporcionar una poderosa herramienta para abordar esta tarea de manera efectiva.
Entendiendo la Simulación Monte Carlo:
La simulación de Monte Carlo es un método estadístico que se basa en la generación de múltiples escenarios aleatorios para evaluar el comportamiento de un sistema o modelo. En el contexto de un proyecto inmobiliario, esto implica simular una amplia gama de posibles resultados para variables como ventas acumuladas, velocidad de ventas, entre otros, teniendo en cuenta la incertidumbre inherente a estos factores.
Utilizando Machine Learning para estimar precios de venta:
Por otro lado, los modelos de machine learning pueden emplearse para desarrollar algoritmos predictivos que estimen los precios de venta de los departamentos en función de diversas variables, como : ‘vista’, ‘tipologia’, ‘N° dormitorios’, ‘N° baños’, ‘Área total’, ‘Precio dpto.’, ‘Ventas acumuladas’, ‘Ventas del mes anterior’, ‘velocidad de ventas’. Estos modelos pueden ser entrenados con datos históricos y aprender patrones complejos que no son fácilmente detectables mediante métodos estadísticos tradicionales.
La combinación de estas dos técnicas puede brindar varios beneficios:
- Proyecciones más precisas: Al integrar las predicciones de precios de los modelos de machine learning en las simulaciones de Monte Carlo, se pueden obtener estimaciones más realistas de los ingresos finales del proyecto, considerando la variabilidad en las ventas y precios.
- Análisis de riesgos: Las simulaciones de Monte Carlo permiten generar múltiples escenarios posibles, lo que facilita el análisis de riesgos y la identificación de resultados extremos o poco probables. Esto puede ayudar a los desarrolladores a prepararse para situaciones adversas y tomar medidas preventivas.
- Toma de decisiones informada: Al contar con intervalos de confianza más precisos para los ingresos proyectados, los tomadores de decisiones pueden evaluar de manera más informada las opciones de financiamiento, inversión y estrategias de comercialización.
- Optimización de recursos: Al tener estimaciones más confiables de los ingresos esperados, los desarrolladores pueden optimizar la asignación de recursos, como el presupuesto de marketing, la programación de construcción y la gestión de inventarios.
Ejemplo de uso de Machine Learning y Análisis Monte Carlo
Tenemos un proyecto real de 174 departamentos con 34 aún por vender, la aplicación de esta metodología permite generar 10,000 simulaciones para cada departamento restante, variando la velocidad de venta y las ventas del mes anterior. Esto nos proporcionaría una amplia gama de posibles escenarios para la recaudación final del proyecto, brindando una base sólida para la toma de decisiones y la gestión del proyecto.
El gráfico anterior muestra la distribución de las 10,000 predicciones del precio de un tipo de departamento por vender, del cual podemos decir que el intervalo de confianza al 95.0% del precio de venta estaría en: [440,470.50, 460,098.91] soles.
Si hacemos este ejercicio para cada departamento por vender podemos obtener una distribución de la posible recaudación del saldo del proyecto, en nuestro ejemplo un gráfico de esto se vería así:
Según el gráfico y los datos podemos decir que el intervalo de confianza al 95.0% de la recaudación o ingreso por los departamentos por vender estaría entre [12,843,032, 12,933,921] soles.
En resumen, la integración de la simulación de Monte Carlo y los modelos de Machine Learning representa una poderosa herramienta para la evaluación de proyectos inmobiliarios, permitiendo realizar proyecciones más precisas, analizar riesgos, tomar decisiones informadas y optimizar la asignación de recursos. Esta combinación de técnicas puede brindar una ventaja competitiva significativa en un sector altamente competitivo y dinámico como el inmobiliario.
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