Arquitectura y Construcción

Análisis del mercado inmobiliario, datos que cuentan historias.

1. Ejemplo de análisis y modelo de datos aplicando las ideas de este artículo

2. Reflexiones sobre fundamentos de la valoración

El primer acercamiento a la valoración de inmuebles lo recibí en un Máster en el año 2000, dónde con acierto recibimos la formación en diferentes áreas como la valoración catastral, hipotecaria, expropiaciones, etc … si bien desde el punto de vista del análisis de mercado la cosa se quedaba un poco coja, un poco de marketing y técnica de ventas donde se insistía en la necesidad de conocer la competencia, fortalezas, debilidades, etc.

La fuente de datos que nos apuntaba una de las profesoras que trabajaba en el Catastro eran los anuncios por palabras que seleccionaba en clasificados y la consulta a inmobiliarias tradicionales, confeccionando de esta forma su «Base de datos de referencia» que se ajsutaba a la realidad y al método, se envidiaban las bases de datos de «transacciones reales» que nos mostraban profesores que trabajaban para empresas de valoración, y daban cierto sentido a lo indicado en la normativa de valoraciones hipotecarias y tan difícil de conseguir para los que no están en su día a día en el negocio inmobiliario para conocer operaciones reales.

Recuerdo como algunos de los compañeros con profesiones tan dispares y alejadas del sector como dentistas (audaces inversores del ladrillo), tenían especial interés en profundizar en las cuestiones de coste, buscando abarcar el mayor número de referencias para elaborar una lista que cubrir y quedarse a gusto, siendo una época en la que se vendía todo y cada vez con mayor valor, por lo que cualquier análisis se quedaba corto en la estimación de la venta.

Con el tiempo volví al tema de las valoraciones por mi trabajo en una promotora, las cosas ya pintaban mal y se dedicaban recursos técnicos a estudiar la viabilidad de inversiones, ajustando al máximo el estudio de costes, haciendo recortes y sacando donde no había, tratando de aproximarse a una hipótesis de ventas realista que justificara la inversión, en un mercado en caída libre con bancos que no respetaban las condiciones de la preventa y compradores que no formalizaban poniendo en mercado mas unidades que hacían hundirse todavía más la venta, dónde dar un valor a un año vista era una lotería y con resultados negativos en alguna de las inversiones que no tenian arreglo y que simplemente resultaban inviables no alcanzando los mínimos de venta para cubrir la inversión, tiempos duros que terminaron arreglando los concursos de acreedores con ventas aplicando quitas nunca vistas y que hacian que los datos caducaran con gran velocidad, dificil tomar el pulso al mercado.

Tras un acercamiento a la pericia judicial, también he podido comprobar como el actual sistema con un mnúmero limitado de testigos favorece enormemente la orientación del valor a voluntad del perito, uno de los casos mas significativos que he tenido son dos valoraciones hipotecarias de sendas viviendas idénticas valorada en un caso en 120.000 € por una entidad de tasación y en otro por 190.000 €, al primero casi no le dan la hipoteca y el segundo claramente sobrevalorado, ambas tasaciones estaban apoyadas por un mínimo de 6 testigos referenciados de la zona, esta misma orientación la he vivido en las pericias judiciales, incluso todavía mas acusadas, lo que me lleva a pensar en la necesidad de abarcar mas para conseguir resultados mas objetivos.

3. Nuevas tecnologías aplicadas a la valoración

Esta trayectoria y conocimiento me llevan a ver la necesidad de aplicar las nuevas tecnologías al sector, hoy existe un gran volumen de datos por parte de distintas fuentes como portales inmobiliarios, así como herramientas para su análisis que permiten trabajar de una forma novedosa y mas próxima al mercado, los profesionales debemos familiarizarnos con la ciencia o periodismo de datos y el Bussines Inteligence, no faltanmdo en el curriculum la referencia a los programas de referencia.

Las tecnologías deben llevarnos desde mi punto de vista a:

1º- Automatización de la captura de datos

Hoy en día es fácil conectarse a un origen de datos en internet, como por ejemplo las estadísticas de venta de viviendas, tomar los datos y reorganizarlos y cargarlos en cualquier sistema de base de datos o hoja de calculo, y actualizarlos de forma periódica … deberían sonar en el sector términos como scraping y powerquery.

2º- Refino y formalización del modelo de datos

Los datos se pueden homogeneizar con herramientas con distintos algoritmos que pueden separar categorías, definir pautas, formatear texto o números y procesos que se repiten con capacidades extraordinarias como el pivotar de forma inversa una tabla volviendo a mostar en filas información mostrada como columna, deben sonar términos como ETL y herramientas de BI y en especial algunos algotitmos y herramientas creados por Google.

3º- Trabajo con todo el universo de datos

Para no tener una visión parcial pienso que es conveniente trabajar con todo el volumen de datos, estableciendo filtros y aplicando para su análisis herramientas como el histograma, varianza, intervalos … logicanente hay que aplicar método y en lugar de correcciones sobre el valor a pelo por la experiencia, ahora si podemos establecer un sistema con puntuaciones y formalizar la salida.

A mi me gusta mucho trabajar con una población filtrada de mas de 500 referencias, las cuales categorizo según distitas facetas y dibidir el histograma resultante en 4 intervalos entre los percentiles del 25, 75% y la media, teniendo claro por ejemplo que todo lo que esté por debajo del percentil del 25% responde a una baja calidad y gran urgencia, así como todo lo que supere el 75% responde a gran calidad, zona y solvencia, pudiendo parametrizar facetas como la calidad, zona, estado, antiguedad, urgencia en la venta y otras, relacionando sus variaciones a la varianza de forma que las distintas combinaciones me situen de forma justificada en una zona del intervalo.

4º- Visualización y comprensión

Por último existen herramientas que permiten mostrar los datos de formas mas amigables, como el powerBI o Tableau, que si bien pensadas para el Bussines Inteligence, no es otro que el aplicado al sector inmobiliario con su producto «los inmuebles».