Determinantes del Precio de la Vivienda Nueva No VIS en Pereira en el 2006-2019
Trabajo de grado (Economía), Facultad de Ciencias económicas y administrativas, Pereira, 2020.
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Católica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional - RIBUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ucp.edu.co:10785/6360
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10785/6360
- Palabra clave:
- Precios hedónicos
Hedonic Pricing
Precio de la Vivienda Nueva
Housing Prices
Modelo Lineal Generalizado
Generalized Lineal Model
Vivienda No VIS
Housing No VIS
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
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Determinantes del Precio de la Vivienda Nueva No VIS en Pereira en el 2006-2019Precios hedónicosHedonic PricingPrecio de la Vivienda NuevaHousing PricesModelo Lineal GeneralizadoGeneralized Lineal ModelVivienda No VISHousing No VISTrabajo de grado (Economía), Facultad de Ciencias económicas y administrativas, Pereira, 2020.El presente documento tiene como objetivo determinar las variables que explican el comportamiento del precio de la vivienda nueva en Pereira (PVN) en el periodo 2006-2019, enfocado exactamente en viviendas de tipo No VIS, para tal fin se utiliza el Método de Precios Hedónicos (MPH) que propone Rosen (1974) a partir del Modelo Lineal Generalizado (MLG) y así establecer aquellas variables estructurales, externas y de localización que pueden llegar a afectar positiva o negativamente el precio del inmueble, la regresión se realiza en Rstudio, obteniendo que variables como Estrato, Área, Baños (Banos), Alcobas (Alcob) tienen un comportamiento positivo en el precio de las viviendas, frente a aspectos como Gimnasio (Gym) y Transporte Público (Trans_Público) que generan un efecto negativo. /Abstract: The purpose of this study is to determine the variables that explain the behavior of the price of new housing in Pereira (PNH) in the period 2006-2019 focused exactly on non-VIS housing, for this purpose it uses the Hedonic Price Method (HPM ) which was proposed by Rosen (1974) in conjunction with the Generalized Linear Model (GLM) and thus establish those inherent, external and location variables that can affect the property price positively or negatively, Rstudio is used to perform the regression, obtaining that variables such as socioeconomic Level, Area, Bathrooms, Bedrooms have a positive impact in the price of homes, compared to other variables such as Gym and Public Transportation that generate a negative effect.Universidad Católica de Pereira. Asesor: Daniel Eduardo Restrepo Sánchez2020-08-25T15:04:46Z2020-08-25T15:04:46Z2020-07-09Trabajo de Grado – Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfDDMECO19http://hdl.handle.net/10785/6360Artículo; DDMECO19http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spaBotero Díaz, KatherinePuentes Serna, Jessica AlexandraMontoya Gil, Johnatan Stevenoai:repositorio.ucp.edu.co:10785/63602025-01-27T23:30:00Z |
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