Análisis de Datos Inmobiliarios

Análisis de Datos Inmobiliarios

Real Estate Market

Para despejar la incógnita de la transacción inmobiliaria

Este dataset pretende aportar una serie de variables para despejar la incógnita de la transacción inmobiliaria desde los distintos aspectos que la rodean, no solamente cara a determinar el precio, ya sea de venta o de alquiler, que en primera instancia es la pregunta más común a resolver, sino a resolver cuestiones algo más elaboradas, como indicadores que nos ayuden a entender la oferta inmobiliaria, perfilar su demanda, proyectar su evolución. En definitiva, tener una capa más profunda y detallada que permita analizar cómo y en qué grado se está moviendo el mercado inmobiliario, cara a trabajos de Localización y Análisis Geoespaciales, Valoraciones de Cartera, Drive-by o Desktop, AVM, Segmentaciones de Cartera, Modelado de Algoritmos, etc.

Volviendo al hilo conductor de datos y riesgos, podríamos disponer de Indicadores de Oferta y Demanda a nivel descriptivo que establezcan distorsiones entre oferta y demanda, o como la siguiente imagen unos Índices del Nivel de Estrés de Mercado del Alquiler, índice que indica lo caro que resulta acceder al mercado de alquiler en cada zona en relación con la rentabilidad económica que ese alquiler tiene para cada propietario. Muestra la relación entre el precio medio de los alquileres en cada sección censal, los ingresos de los hogares, el porcentaje del presupuesto familiar que representa la vivienda comprada o alquilada, los precios de compra-venta, la oferta/demanda de vivienda tanto en alquiler como en venta, etc.

Dataset Real Estate Market
Índices del Nivel de Estrés de Mercado del Alquiler en Madrid

Se ha elegido como objeto espacial de referencia la sección censal, a ser una referencia de mayor detalle que el código postal, que tradicionalmente se venía utilizando en el sector.

Eficiencia Energética

Protagonista en los criterios de esta primera taxonomía medioambiental.

A raíz de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que marcó la ONU en el año 2015 en su Agenda 2030 y de la Taxonomía Europea que establece en una primera fase las actividades que van a ser consideras como sostenibles con el objetivo de descarbonización que la Agenda 2030 establecía, cada vez son más los parámetros de perfil sostenible que intervienen en la toma de decisiones dentro del sector inmobiliario.

A nivel regulatorio en Europa, además de la Taxonomía Europea, que en resumen presenta una exposición de qué actividades y en qué condiciones se van a considerar sostenibles, se vienen elaborando una serie de directivas cara a la divulgación de información sobre empresas financieras, conocidas por sus siglas en inglés SFDR (Sustainable Finance Disclosure Regulation) y no financieras, o NFDR (Non-Financial Disclosure Regulation), todo ello para evolucionar, matizar y reglamentar las antes conocidas como Inversiones Sostenibles y Responsables (ISR o SRI en inglés).

En este aspecto, la eficiencia energética, es protagonista en los criterios de esta primera taxonomía medioambiental, y que de partida es la unión de la optimización de los recursos dentro de un sector geo-estratégico, resulta muy importante en el ciclo de vida de la cadena de valor del sector inmobiliario, en su incidencia y huella tanto a nivel de emisiones como de consumo energético, y se reserva un papel principal en el real estate del mañana, siendo uno de los parámetros claves para todo el que quiera operar dentro de este sector.

Por todo ello, decidimos realizar un dataset independiente, que si bien podría haber estado incluido dentro del Real Estate Market, preferimos darle la relevancia que se merece con el objetivo de evoluciones futuras, debido al gran recorrido que tiene este ámbito. Este dataset proporciona a nivel sección censal los principales parámetros que proporcionan una fotografía a nivel de emisiones y consumos energéticos reales existentes en la zona, con aspectos como la letra moda, los valores y un score, siendo utilizado igualmente en Localización y Análisis Geoespaciales, Valoraciones de Cartera, Segmentaciones de Cartera, Modelado de Algoritmos, pero también en Análisis de Sostenibilidad de Carteras Inmobiliarias, Calificación del Riesgo, Estrés Test, etc.

En las siguientes imágenes podemos ver los valores de emisiones medias por sección censal del parque inmobiliario, así como el score de consumo energético.

 

dataset-eficiencia-energetica
Valores de emisiones en Madrid
dataset-eficiencia-energetica-barcelona
Score de Consumo Energético en Barcelona

Riesgos Medioambientales

Para seguir avanzando en criterios medioambientales

Con el ánimo de seguir avanzando en criterios medioambientales, unido a la caracterización de las localizaciones, y complementando el análisis inmobiliario cara a la Taxonomía Europea, nace este dataset que aporta datos sobre los diversos factores de riesgo ambientales, categorizándolos y disponibilizando un score que clasifica los diversos riesgos, facilitando la comparación entre zonas geográficas y simplificando conceptualmente el análisis al tratarse en algunos casos de datos cuyo origen tienen variables y conceptos a veces muy especializados.

En este ámbito podemos encontrar además de un riesgo medioambiental como índice de riesgo resumido, el detalle de los riesgos que componen este, como riesgos sobre la calidad del aire, inundación marítima y fluvial, desertificación y erosión potencial del terreno o frecuencia de incendios.

La caracterización de la zona aportando información no solo del inmueble sino del entorno que le rodea y sus riesgos, y como estos y en qué probabilidad pueden afectar al inmueble, constituyen unos datos que como venimos diciendo aportan información y facilitan la toma de decisiones sobre los activos. Sus usos son los mismos que el dataset de Eficiencia Energética debido a ser información orientada a mitigar el cambio climático.

Como ejemplo podríamos observar el riesgo medioambiental de una zona como en las imágenes siguientes, incluso el detalle que provoca principalmente ese riesgo ambiental, habilitando, por ejemplo, la capacidad de segmentación de una cartera según perfiles de riesgos que se quieran asumir.

 

Dataset-Riesgos-Medioambientales-valencia
Score de Riesgo Físico en Valencia
Dataset-Riesgos-Medioambientales-valencia-inundacion
Score de Riesgo por Inundación Marítima en Valencia

Riesgos Urbanísticos

Factor clave para la viabilidad de un proyecto.

El sector inmobiliario tiene, como primer eslabón en la cadena de valor, el suelo.

Este activo, presenta una enorme complejidad de análisis, no solo por la gran heterogeneidad legislativa que lo rodea a lo largo del territorio con las numerosas leyes urbanísticas de distinta granularidad (nacional, autonómicas, provinciales, locales y sectoriales) sino porque en la estructura de valor del mismo confluyen e intervienen, además casi todos los parámetros que se trabajan dentro del real estate, oferta, demanda, expectativas, aspectos macroeconómicos, sectoriales, y un largo etc.

El suelo sin duda es el actor principal, la figura que posibilita o invalida una actividad de promoción posterior, donde su precio es la clave de la viabilidad de un proyecto trasladándolo al precio final del producto terminado.

Las gestiones de carteras de suelo, como activo inmobiliario, no son ajenas a los conceptos de información y decisión o como hemos comentado anteriormente de datos y riesgo. Este tipo de activo opera en un sector en el que la componente urbanística tiene un peso vital, no solamente por las variables en cuanto al grado de aprovechamiento que provocarán un retorno económico, sino por algo mucho más importante, los momentos temporales en los que se materializarán esos ingresos y gastos.

El factor tiempo, una de las variables, que, en caso de ser mal estimadas, más penaliza la cuenta de resultados de cualquier desarrollo urbanístico.

Con el ánimo de hacer una aproximación al grado de riesgo por el factor urbanístico, disponemos de un dataset que a un nivel agregado proporciona las principales variables de ingreso y gastos para afrontar el desarrollo, así como un servicio que a nivel de coordenada devuelve con una mayor precisión aspectos del estado de la gestión urbanística a realizar, así como unas recomendaciones que son ajustables al tipo de gestión estratégica que el cliente quiera hacer con su cartera.

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