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Thesis
Modelo econométrico para la evaluación financiera de decisiones habitacionales en Santiago: análisis de factores macroeconómicos y crediticios del segundo semestre 2023

dc.contributor.advisorHernández Contreras, Felipe Francisco (Profesor Guía)
dc.contributor.advisorValenzuela Oyaneder, Lionel Andrés (Profesor Correferente)
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Ingeniería Comercial
dc.coverage.spatialCampus Santiago Vitacura
dc.date.accessioned2024-10-30T04:07:49Z
dc.date.available2024-10-30T04:07:49Z
dc.date.issued2024-03
dc.description.abstract“Modelo econométrico para la evaluación financiera de decisiones habitacionales en Chile: análisis de factores macroeconómicos y crediticios del segundo semestre 2023”, presenta un análisis econométrico detallado del mercado inmobiliario en Chile, centrándose en la decisión de comprar o arrendar propiedades. A través de casos de prueba y comparaciones de valores presentes netos (VPN), se evidencia que los costos asociados con la compra son sustancialmente mayores que el arriendo. La elección de diversas comunas destaca la posible influencia de la demanda en los precios. Las conclusiones revelan que el retorno de inversión en el arriendo es distante, generando valores negativos en la comparación. La sugerencia final es arrendar e invertir el pie, minimizando así la pérdida de riqueza. Se recomienda validación externa, análisis de sensibilidad y consideración de escenarios adicionales. Aunque el documento muestra coherencia lógica, se sugiere obtener retroalimentación experta para fortalecer la validez del modelo econométrico. Este estudio exhaustivo se sumerge en las complejidades del mercado inmobiliario y financiero, específicamente en el contexto chileno, analizando las implicaciones de arrendar o comprar propiedades. Al integrar meticulosamente datos históricos y modelos financieros avanzados, hemos identificado patrones clave que influyen en las decisiones habitacionales. Principales Hallazgos: Impacto de las Tasas de Interés: Nuestra investigación revela una correlación significativa entre las tasas de interés y las decisiones de arriendo o compra, destacando cómo las fluctuaciones pueden influir en la rentabilidad a largo plazo. Evaluación de Rendimientos: Al considerar el índice S&P 500 y la diferencia de cambio UF/USD, hemos identificado tendencias en los rendimientos financieros que proporcionan una perspectiva valiosa para la toma de decisiones. Modelos de Regresión: A través de modelos de regresión, hemos estimado el Valor Presente Neto (VPN) tanto para arriendo como para compra, revelando la sensibilidad de las decisiones habitacionales a factores como el pago mensual y el valor de la propiedad. Perspectiva a Largo Plazo: Al proyectar escenarios futuros, destacamos la importancia de considerar no sólo las condiciones actuales del mercado, sino también las tendencias a largo plazo para minimizar pérdidas y optimizar inversiones. Conclusiones y Recomendaciones: La elección entre arrendar y comprar va más allá de las preferencias personales; involucra una cuidadosa evaluación de factores económicos. A medida que las tasas de interés, los rendimientos y las condiciones del mercado evolucionan, es crucial mantenerse informado para tomar decisiones financieras fundamentadas. Este resumen ejecutivo destaca los aspectos más cruciales de nuestro estudio, proporcionando una visión clara de los resultados clave y las implicaciones para aquellos que buscan comprender y navegar eficazmente en el mercado inmobiliario chileno.
dc.description.degreeINGENIERO COMERCIAL. LICENCIADO EN CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN
dc.description.programDEPARTAMENTO DE INGENIERÍA COMERCIAL. INGENIERÍA COMERCIAL
dc.identifier.barcode3560903501739
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/56354
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectModelos econométricos
dc.subjectInversión inmobiliaria
dc.subjectAdministración financiera
dc.titleModelo econométrico para la evaluación financiera de decisiones habitacionales en Santiago: análisis de factores macroeconómicos y crediticios del segundo semestre 2023
dspace.entity.typeTesis

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