Predicción de la velocidad de ventas de un proyecto inmobiliario utilizando el modelo VARMA

Abstract

Este Trabajo de Suficiencia Profesional (TSP) tiene como objetivo principal predecir la velocidad de ventas de un proyecto inmobiliario en Miraflores, Lima, mediante el modelo VARMA. La predicción precisa es crucial para asegurar el financiamiento bancario, ya que se requiere vender el 20% de las unidades antes de que el banco desembolse los fondos para la construcción. Esto es fundamental para la activación del proyecto y su viabilidad económica. El enfoque metodológico se basa en el análisis de series de tiempo utilizando datos históricos de ventas proporcionados por la Asociación de Empresas Inmobiliarias (ASEI). Estos datos incluyen 710 departamentos de 15 proyectos, entre ellos 14 competidores directos. Anteriormente, la estimación de la velocidad de ventas se hacía a través del juicio de expertos, lo que generaba incertidumbre. El modelo VARMA ofrece una herramienta más robusta al basarse en patrones históricos y análisis estadísticos avanzados. Implementar correctamente este modelo reduce significativamente el riesgo de no cumplir con los objetivos de ventas, lo que retrasaría la activación del proyecto y el desembolso del financiamiento. El estudio también busca optimizar las estrategias de precios y mejorar la planificación de ventas, brindando mayor seguridad en la gestión financiera de las empresas desarrolladoras. En última instancia, los resultados de esta investigación contribuirán a una planificación más eficiente de futuros proyectos inmobiliarios, asegurando su sostenibilidad y éxito financiero. La aplicación del modelo VARMA representa un avance significativo en la predicción de ventas, ayudando a que los proyectos cumplan con los hitos financieros clave.

This Professional Sufficiency Work (TSP) aims to predict the sales velocity of a real estate project in Miraflores, Lima, using the VARMA model. Accurate prediction is essential for securing bank financing, as 20% of the units must be sold before the bank disburses construction funds. This is critical for the project's activation and economic viability. The methodological approach is based on time series analysis using historical sales data provided by the Association of Real Estate Companies (ASEI). These data include 710 apartments from 15 projects, among them 14 direct competitors. Previously, sales velocity estimation was done through expert judgment, leading to uncertainty. The VARMA model offers a more robust tool by relying on historical patterns and advanced statistical analysis. Proper implementation of this model significantly reduces the risk of failing to meet sales targets, which would delay project activation and financing. The study also aims to optimize pricing strategies and improve sales planning, providing greater security in the financial management of real estate development companies. Ultimately, the results of this research will contribute to more efficient planning of future real estate projects, ensuring their sustainability and financial success. The application of the VARMA model represents a significant advance in sales prediction, helping projects meet key financial milestones.