Dashboard índice Precios de Viviendas

El proyecto consistió en desarrollar un dashboard para mostrar el cambio relativo de los niveles de precios de las viviendas nuevas en las principales ciudades de Colombia.
Modelo de unión de índices
Para estimar el valor del índice de viviendas según el tipo, estrato y ciudad, se implementó un modelo de regresión lineal. Este modelo permite combinar los índices de vivienda y estrato para obtener una estimación total, resolviendo el reto de unir datos inconexos pero relacionados para cada ciudad. El modelo se aplicó a las ciudades con datos desagregados por estrato: Bogotá, Barranquilla, Pereira, Armenia, Cali y Medellín. Se consideraron los índices de apartamentos y casas, así como los estratos alto, medio y bajo. Aunque esta solución tiene limitaciones, representa un enfoque creativo que puede perfeccionarse en el futuro.
Elección del Modelo
El análisis de las series de índices revela una tendencia creciente, sin estacionalidad evidente y con varianza relativamente constante. Por ello, se recomienda el modelo ARIMA, ya que:
- La serie muestra una tendencia clara.
- No hay estacionalidad (no se requiere SARIMA).
- La varianza es estable (no se requiere ARCH/GARCH).
- El crecimiento sigue un patrón autorregresivo.
Otros modelos como VAR (para sistemas multivariados), ARCH/GARCH (para series con volatilidad variable) y SARIMA (para estacionalidad) no son necesarios en este caso. Antes de aplicar ARIMA, se debe verificar la estacionariedad de la serie y, si es necesario, diferenciarla. Posteriormente, se analizan las funciones de autocovarianza mediante correlogramas.
flowchart TB
subgraph Regresión 1
C[Total Ciudad]
A1[Estrato Bajo]
A2[Estrato Medio]
A3[Estrato Alto]
end
subgraph Regresión 2
B1[Casas]
B2[Apartamentos]
C
end
subgraph Segundo Nivel Regresión 3 y 4
C1[Serie Mezclada Estrato]
C2[Serie Mezclada Tipo]
end
A1 --> C1
A2 --> C1
A3 --> C1
C --> C2
C --> C1
B1 --> C2
B2 --> C2
C2 --> D1[Serie Mezclada]
C1 --> D1
D1 --> E[ARIMA] Dashboard
Autor
I'm Arturo, a Colombian economics student, full-stack developer, data analyst and athlete based in Barranquilla. I build tools and write about data-driven projects that explore poverty, geography, transit, and urbanism — and anything else that ignites curiosity and impact.
My work blends code, insight, and purpose. I believe in creating with discipline, connecting with meaning, and building from the local to the global.
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