HOY SE PUEDE CALCULAR EL PRECIO UTILIZANDO BIG DATA
¿Qué están dispuestos los ciudadanos a pagar por un inmueble?
· Cierta información permite a los bancos identificar cuál debe ser el precio de cada vivienda y la expectativa de los ingresos que pueden obtener con la misma
domingo 17 de enero de 2016, 10:41h
La multinacional española AIS Group ha desarrollado un algoritmo basado en herramientas Big Data que calcula el precio de los inmuebles en base a sus características objetivas y a las de la zona donde se ubica. Este modelo de cálculo no se basa en la comparación, sino en modelos hedónicos, teniendo en cuenta lo que la gente está dispuesta a pagar por un inmueble. El sistema de AIS tiene en cuenta propiedades del inmueble como los metros cuadrados, el número de habitaciones, el año de construcción, o la disponibilidad de terraza, entre otros. Asimismo, toma indicadores socioeconómicos relativos a su ubicación como la tasa de paro, el nivel medio de ingresos, la distribución de tipologías de familias (densidad de cada una de ellas en la zona), y el resto de información sociodemográfica y económica que aporta Habits Big Data. Este algoritmo calcula el precio estadísticamente y da como resultado el valor de mercado actual de compra o alquiler de todo tipo de inmueble, ya sea vivienda, local, nave industrial, etc.
La compañía ha desarrollado un algoritmo basado en herramientas Big Data que calcula el precio de los inmuebles en base a sus características. AIS realiza una valoración masiva de las carteras de inmuebles de grandes bancos, de forma periódica y automática, que les permite conocer el valor actualizado de todos sus inmuebles. AIS trabaja con los principales servicers (las inmobiliarias de bancos que disponen también de inmuebles de la SAREB), que representan aproximadamente un tercio de la cuota de mercado en España y cuyas ventas en 2014 supusieron cerca del 35% del total de las ventas de inmuebles en el país. Gracias al cálculo estadístico del precio de los inmuebles, AIS realiza una valoración masiva de sus carteras de forma periódica y automática, por lo que les permite conocer continuamente el valor actualizado de todos y cada uno de sus inmuebles, vivienda o industrial, compra o alquiler.
El cálculo basado en la estadística es muy positivo de cara a los servicers y a las entidades financieras que hay detrás, pues con esta información pueden identificar el precio de cada vivienda y la expectativa de los ingresos que pueden obtener con la misma. Asimismo, esta sistematización les es muy conveniente pues las normas internacionales de contabilidad, IFRS por sus siglas en inglés, exigen disponer del valor actual de mercado (market value).
Además de la valoración automática de la cartera, AIS realiza una normalización previa de la dirección de los inmuebles -calidad de datos-, comprobando que las direcciones están bien escritas y que aparecen igual en todos los registros.
Índice Oficial de Precio de la Vivienda de México
Además del trabajo que realiza AIS Group para varios servicers en España, destaca, entre sus proyectos más relevantes relacionados con el cálculo del precio de la vivienda, el desarrollo del índice oficial del precio de la vivienda en México para la Sociedad Hipotecaria Federal. La licitación se ganó en 2008 y AIS Group lo mantiene desde entonces, con actualizaciones trimestrales. El Índice SHF es un indicador estadístico que permite obtener las tasas de apreciación o depreciación de las viviendas, a través del tiempo y por zonas geográficas.
Este índice permite a la SHF proporcionar, periódicamente, información oportuna y de calidad del valor de las viviendas en México, siendo su uso determinante para la revisión del valor de las garantías de las carteras hipotecarias de la banca.
AIS Group es una empresa de consultoría estratégica, financiera y tecnológica con operaciones a nivel internacional. Socio colaborador del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, la especialidad de AIS es el desarrollo de sistemas de soporte a la toma de decisiones basados en la modelización estadística (previsión) y matemática (optimización).
Con sede central en Barcelona y oficinas en Buenos Aires, México D.F., Santiago de Chile y Lisboa, trabaja en más de 20 países en todo el mundo. Entre sus principales clientes destacan: BBVA, Catalunya Caixa, Microbank, Unicaja Banco, Generali y Finconsum.