Qué es el Observatorio del Alquiler

La vivienda no es solo un bien económico, sino un componente fundamental del bienestar social y la estabilidad financiera de las personas y las familias. Comprender las dinámicas del mercado de la vivienda en alquiler es crucial para garantizar el acceso a viviendas asequibles, promover la igualdad de oportunidades y fomentar el desarrollo sostenible.

Con este propósito nace el primer Observatorio del Alquiler en España, impulsado por la Fundación Alquiler Seguro y respaldado por el grupo de investigadores de la Facultad de Ciencias de la Economía y de la Empresa de la Universidad Rey Juan Carlos y de la Universidad Complutense de Madrid.

Mediante el uso de herramientas técnicas para el análisis de datos más avanzadas, y con un enfoque en la transparencia y la profesionalización del sector, ofrecemos análisis rigurosos y periódicos que abarcan desde la oferta y demanda hasta los indicadores socioeconómicos y demográficos.

Objetivo y ejes prioritarios

El objetivo principal del Observatorio es aportar datos del sector de los arrendamientos urbanos en España, ofreciendo información sobre tendencias y dinámicas que permitan entender su evolución.

Asimismo, el Observatorio tiene en cuenta dentro de sus análisis elementos como el marco regulatorio actual o la Ley de Vivienda y su aplicación en distintos territorios, así como diferentes índices e indicadores estatales o autonómicos que inciden en el mercado del alquiler.

Entre los ejes prioritarios del Observatorio del Alquiler se encuentran el análisis de la oferta y la demanda del alquiler residencial, la evolución de los precios, las políticas públicas de alquiler de viviendas, las tasas de morosidad y probabilidades de impago, la inversión y financiación, los indicadores socioeconómicos y demográficos de los usuarios, la profesionalización del sector o la situación judicial, entre otros temas.

Fuentes de información

La principal fuente de información del Observatorio del Alquiler son los recursos propios de sus miembros y colaboradores. Además, se nutre también de otras fuentes complementarias, entre las que se incluyen colegios profesionales, portales inmobiliarios, empresas, instituciones públicas y privadas, asociaciones y expertos en vivienda, para ofrecer así la información más realista del sector.

Herramientas técnicas para el análisis de datos

El Observatorio cuenta con sus propios recursos tecnológicos para la recopilación y el análisis de la información, entre los que se incluyen herramientas para el tratamiento de bases de datos históricas, algoritmos inteligentes, algoritmos de segmentación y calificación, AVMs y escenarios KNN.

BDS- Big Data Segmentation

Mediante el tratamiento dinámico de bases de datos el BDS es capaz de detectar cambios sociodemográficos en los solicitantes de vivienda por zonas y precio.

Este tipo de información permite detectar cambios de tendencia en barrios y el comportamiento poblacional en relación a los cambios en las rentas.

Algoritmo inteligente

El Observatorio del Alquiler dispone de sistemas de autoaprendizaje (machine learning) para su aplicación en segmentación, análisis de riesgo y estudios de mercado.

Esta tecnología permite detectar cambios en el comportamiento de pago y sensibilidad al precio por parte de los inquilinos. Utiliza fuentes externas como el Banco Mundial o el Fichero de Inquilinos Morosos e internas como la base de datos de operaciones firmadas que integra regulando sus clasificaciones en función del comportamiento detectado.

AVM- Automated Valuation Model

Se trata de un modelo matemático que utiliza datos públicos y propios del mercado inmobiliario para estimar el valor de una propiedad de forma automatizada.

Considerando factores como la ubicación, el tamaño, la antigüedad y otras características de la propiedad, y junto con las correcciones proporcionadas por Alquiler Seguro genera una estimación de la renta potencial.

Este sistema se chequea con el histórico de operaciones reales para afinar el resultado.

KNN- K-Nearest Neighbors

Es un sistema que determina la probabilidad de un perfil determinado a comportarse como el grupo seleccionado.

Permite asociar criterios no correlacionados y calcular las posibilidades de que un hecho ocurra con un determinado perfil.

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