[en] Real estate valuation is a fundamental process to discover the estimated market value of a property. Specialized professionals such as architects and appraisers, evaluate various factors, including the location, surface area and physical characteristics of homes, considering the current standards. In recent years, the use of Big Data and automated valuation models (AVMs) have changed this field. AVMs use algorithms and artificial intelligence techniques to calculate property values by training models with large databases that incorporate spatial econometric techniques. These techniques consider the geographical and spatial characteristics of the data, highly improving the precision of the estimates. In this paper, we propose to evaluate the impact of spatial econometric techniques in real estate valuation. The objective is to develop automated valuation models that incorporate spatial components, such as geographic location, using R software. For this purpose, spatial data will be collected and cleaned, guaranteeing its quality, to identify significant patterns and relationships. Once collected and cleaned, an exploratory analysis will be performed to extract valuable information on how location and other characteristics influence property values. Subsequently, predictive models incorporating location and other characteristics will be developed and evaluated for accuracy and effectiveness. The results will be interpreted and presented using visualization techniques, allowing for a clearer understanding. This approach not only brings an innovative perspective to the field of automatic valuation, but also has the potential to significantly improve the accuracy and efficiency of valuations, guaranteeing benefits to appraisers, buyers or sellers in the real estate market.

[es] La valoración de inmuebles es un proceso fundamental para determinar la estimación del valor de mercado de una propiedad. Profesionales especializados, como arquitectos y tasadores, evalúan diversos factores, incluyendo la ubicación, superficie y características físicas de las viviendas, de acuerdo con las normas vigentes. En los últimos años, el uso del Big Data y los modelos de valoración automatizada (AVM's) han revolucionado este campo. Los AVM's utilizan algoritmos y técnicas de inteligencia artificial para estimar los valores de las propiedades, entrenando modelos con grandes bases de datos que incorporan técnicas econométricas espaciales. Estas técnicas consideran las características geográficas y espaciales de los datos, mejorando significativamente la precisión de las estimaciones. En este trabajo, se propone evaluar el impacto de las técnicas econométricas espaciales en la valoración de propiedades inmobiliarias. El objetivo es desarrollar modelos de valoración automatizada que incorporen componentes espaciales, como la ubicación geográfica, empleando el software R. Para ello, se recopilarán y limpiarán datos espaciales, asegurando su calidad para identificar patrones y relaciones significativas. Una vez recopilados y limpios, se realizará un análisis exploratorio para extraer información valiosa sobre cómo la ubicación y otras características influyen en el valor de las propiedades. Posteriormente, se desarrollarán modelos predictivos que incorporen la ubicación y otras características, evaluando su precisión y efectividad. Los resultados se interpretarán y presentarán mediante técnicas de visualización, lo que permitirá una compresión más clara. Este enfoque no sólo aporta una perspectiva innovadora al campo de la valoración automática, sino que también tiene el potencial de mejorar significativamente la precisión y eficacia de las valoraciones, beneficiando a su vez a tasadores, compradores o vendedores del mercado inmobiliario.