Proposta de uma metodologia para avaliação de imóveis urbanos baseado em métodos estatísticos multivariados

Abstract

Resumo: O presente trabalho tem por finalidade apresentar um procedimento de construção de um modelo estatístico para avaliação de imóveis em função de suas características, utilizando técnicas de Análise Multivariada em apoio às técnicas tradicionais de estatística. Foi aplicada a Análise de Agrupamento (Clusters Analysis) nos dados de imóveis para obtenção de classes homogêneas. Com a técnica de Componentes Principais reduziu-se e transformou-se as variáveis (características dos imóveis), visando facilitar a análise e interpretação. Essas novas variáveis foram utilizadas para a determinação dos modelos de Regressão Linear Múltipla de cada classe ou grupo homogêneo de itens para cada tipo de imóveis (apartamento, casa e terreno). A proposta de avaliação foi aplicada a um conjunto de dados referentes a 44 apartamentos, 51 casas e 24 terrenos da cidade de Campo Mourão - PR. O modelo de cada classe dos três tipos de imóveis avaliados apresentou um bom ajuste aos dados e uma boa capacidade preditiva, atendendo todas as suposições teóricas de regressão linear múltipla.

Abstract: The present study aims to introduce a building procedure of a statistic model to evaluate real estates based on their characteristics, using Multivariate Analysis techniques added to the traditional statistic ones. The Cluster Analysis was used on the real estates data in order to obtain homogeneous classes. By using the Main Components technique, the variables (he characteristics of the real estates) were reduced and changed with the purpose of easing the interpretation analysis. Such new variables were used in order to determine the Multiple Linear Regression models of either each class or homogeneous group of items for each type of real estate (apartment, house and plot). The suggestion of evaluation was applied to a data set referring to 44 apartments, 51 houses and 24 real estates in Campo Mourão city, state of Paraná. Each class model of the three types of real estates evaluated showed a good adjustment to the data, as well as a good predictive capacity, attending all the theoretical suppositions of multiple linear regression.