Colección SciELO Chile

Departamento Gestión de Conocimiento, Monitoreo y Prospección
Consultas o comentarios: productividad@anid.cl
Búsqueda Publicación
Búsqueda por Tema Título, Abstract y Keywords



Implicit Prices in Urban Real Estate Valuation
Indexado
WoS WOS:000329213000010
Scopus SCOPUS_ID:84907954340
SciELO S0718-915X2013000200009
DOI
Año 2013
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Artificial Neural Networks (ANN) provide an attractive alternative: better dwelling prices estimates, avoidance of bias at different market segments, direct use of categorical data and full use of the information available. The price to be paid is the difficulties in the economic interpretation of network parameters. Nowadays, if the final objective to produce better estimates of the transaction prices, this methodology show lower errors, provided of a broad representative database of sales are recorded. A case study is presented for a medium size city in the South of Spain.

Revista



Revista ISSN
Revista De La Construcción 0718-915X

Disciplinas de Investigación



WOS
Construction & Building Technology
Engineering, Civil
Scopus
Sin Disciplinas
SciELO
Engineering

Muestra la distribución de disciplinas para esta publicación.

Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Nunez Tabales, J. - UNIV CORDOBA - España
University of Córdoba - España
Universidad de Córdoba - España
2 Rey Carmona, F. - UNIV CORDOBA - España
University of Córdoba - España
Universidad de Córdoba - España
3 Caridad y Ocerin, J. Mª - UNIV CORDOBA - España
University of Córdoba - España
Universidad de Córdoba - España

Muestra la afiliación y género (detectado) para los co-autores de la publicación.

Origen de Citas Identificadas



Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 12.5 %
Citas No-identificadas: 87.5 %

Muestra la distribución de instituciones nacionales o extranjeras cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 12.5 %
Citas No-identificadas: 87.5 %

Financiamiento



Fuente
Sin Información

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
Sin Información

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.