APLICACIÓN DE UN MODELO FORECAST POR PAGOS OBTENIDOS POR ARRIENDOS Y VENTAS DE LOCATARIOS EN UNA EMPRESA DE MALL, PARA ESTIMAR EL PRESUPUESTO DE NUEVOS PROYECTOS.

Abstract

La empresa estudiada perteneciente a la industria inmobiliaria, centrada principalmente en la explotación de centros comerciales, la cual se caracteriza por ser una industria estable y sin grandes inversiones en tecnología. Pero, no ajena a esto, la empresa se encuentra en la necesidad de impulsar su estrategia de transformación digital, y de esta forma estar alineada a lo que muchas industrias a nivel mundial están desarrollando. Dentro de la compañía, en primera instancia, esta transformación se encuentra enfocada en el análisis de datos predictivo, para poder tomar decisiones basadas en la información transaccional que la empresa genera en su operación. Como punto de partida, desean aplicar un modelo forecast por los pagos que reciben mediante el arriendo y ventas de los locatarios de sus malls, con el objetivo de estimar el presupuesto de nuevos proyectos en los siguientes periodos. Durante el desarrollo de la memoria, se analizó la bibliografía necesaria para determinar el o los métodos de pronostico que se ajusten para abordar la problemática del negocio. De acuerdo con esto, es que finalmente se determinó que los métodos avanzados Redes Neuronales y Support Vector Machine Regression son los que se ajustan para el objetivo planteado. En el caso del metodo Support Vector Machine Regression se lograron buenos resultados, alcanzando un porcentaje de ajuste de 96%. Adicionalmente, con lo aplicado e investigado, se plantean las recomendaciones necesarias para la empresa desde el punto de vista estratégico, con el fin de que puedan tener una guía base para abordar la transformación necesaria a nivel cultural dentro de la organización.The studied company belonging to the real estate industry, mainly focused on the operation of shopping centers, which is characterized by being a stable industry and without large investments in technology. But, not oblivious to this, the company finds itself in the need to promote its digital transformation strategy, and in this way be aligned with what many industries worldwide are developing. Within the company, in the first instance, this transformation is focused on predictive data analysis, to be able to make decisions based on the transactional information that the company generates in its operation. As a starting point, they want to apply a forecast model for the payments they receive through rent and sales from the tenants of their malls, in order to estimate the Budget for new projects in the following periods. During the development of the report, the necessary bibliography was analyzed to determine the forecasting method (s) that are adjusted to address the business problem. In accordance with this, it was finally determined that the advanced methods Neural Networks and Support Vector Machine Regression are the ones that are adjusted for the proposed objective. In the case of the Support Vector Machine Regression method, good results were achieved, reaching an adjustment percentage of 96%. Additionally, with what has been applied and investigated, the necessary recommendations for the company from a strategic point of view are proposed, so that they can have a basic guide to address the necessary transformation at a cultural level within the organization.