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El análisis del mercado de la vivienda, como parte fundamental en el desarrollo de la Economía Urbana deuna región y por agregación de un determinado país, se ha constituido en una de las principales líneas deinvestigación de la última década. Debido al continuo incremento de los precios en dicho mercado, se estánmanteniendo interesantes debates acerca de las causas de este pernicioso proceso y de las políticas a aplicarpara mejorar el estado de bienestar social.En los últimos años se están replanteando los trabajos de Rosen (1974), emergiendo un nuevo concepto devivienda como conjunto de atributos que le confieren identidad propia, haciendo que unidades de igual preciopuedan ser contempladas por oferentes y demandantes como bienes sustancialmente diferentes. Con este pro-pósito, se introduce la metodología hedónica para analizar el precio de un bien en función de sus característi-cas, a través de la estimación de los precios implícitos de sus componentes.El desarrollo de la Inteligencia Artificial permite la utilización de sistemas de redes neuronales comoalternativa a los métodos econométricos de modelización tradicional. En el presente trabajo se pretende desa-rrollar una estructura del tipo perceptrón multicapa como herramienta de predicción del precio de la vivienda.La comparación de los resultados obtenidos con ambos modelos, muestra una considerable mejora en la preci-sión de las valoraciones con la utilización de sistemas neuronales artificiales.

Palabras clave: Economía Urbana; Precio vivienda; Redes neuronales; Modelos hedónicos.
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Universidad Autónoma del Estado de México
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Versión 3.0 | 2017
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