Un enfoque cuantitativo para la toma de decisiones de acopio de insumos en el sector de la construcción: Integración de modelos de forecasting y la tasa BADLAR en Argentina

La gestión de costos en proyectos de desarrollo inmobiliario representa un desafío central en contextos de alta inflación e inestabilidad macroeconómica, como el caso argentino. En particular, los desarrollistas deben decidir recurrentemente si conviene adelantar la compra de insumos de obra o mantener el capital invertido en alternativas financieras de corto plazo. Sin embargo, estas decisiones suelen basarse en criterios heurísticos, sin una evaluación cuantitativa integrada de la evolución esperada de los costos y del rendimiento financiero alternativo. El objetivo de esta investigación es desarrollar un enfoque cuantitativo que asista la toma de decisiones de acopio de insumos en el sector de la construcción, integrando modelos de forecasting de costos con la tasa BADLAR como referencia financiera. Para ello, se utilizan datos oficiales del Índice del Costo de la Construcción (ICC) publicados por el INDEC y de la tasa BADLAR difundida por el Banco Central de la República Argentina. Metodológicamente, se aplica un análisis de clustering sobre las variaciones mensuales de los ítems del ICC para identificar grupos homogéneos de rubros. Para cada cluster se selecciona un ítem representativo en función de su correlación promedio intra-grupo. Sobre estas series se implementan distintos modelos de series temporales, incluyendo ARIMA, Prophet y modelos penalizados tipo GLMNET con variables rezagadas, evaluados mediante un esquema de validación temporal. Los resultados indican que los modelos GLMNET con rezagos presentan el mejor desempeño predictivo en todos los clusters analizados. Finalmente, los pronósticos de costos se integran con la tasa BADLAR para construir un criterio de decisión que compara el aumento esperado de los insumos con el rendimiento financiero alternativo. Este enfoque se implementa en una herramienta interactiva desarrollada en R y Shiny, que permite simular escenarios y actualizar automáticamente la información. El trabajo contribuye a formalizar un proceso de decisión clave para el sector de la construcción, aportando un marco replicable y extensible a otros contextos económicos.

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Comba, Valentina

Advisor dc:contributor.advisor

• Masci, Martín

• Toma de decisiones
• Costos de Construcción
• Bienes inmuebles
• Análisis de datos
• Predicción tecnológica
• Decision-making
• Construction costs
• Real estate
• Data analysis
• Technological prediction

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/14412

OAI identifier oai:identifier

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