Desenvolvimento de modelo preditivo para a avaliação imobiliária e estudo de caso em Caxias do Sul - RS
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Este trabalho de conclusão de curso apresenta o desenvolvimento de um modelo preditivo para estimar valores de imóveis residenciais em Caxias do Sul-RS, utilizando técnicas de regressão linear múltipla e variáveis espaciais. O documento descreve a organização dos dados coletados, a análise exploratória destes, a construção do modelo preditivo e os resultados obtidos.
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Desenvolvimento de modelo preditivo para a avaliação imobiliária e estudo de caso em Caxias do Sul - RS
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- 8. MERCADO IMOBILIÁRIO ENGENHARIA DE AVALIAÇÕES PREÇOS HEDÔNICOS ECONOMIA URBANA CIÊNCIA DE DADOS TRANSFORMAÇÃO DE DADOS REGRESSÃO MÚLTIPLA MÉTODOS ESPACIAIS R E F E R Ê N C I A S B I B L I O G R Á F I C A S INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 9. ORGANIZAÇÃO DE DADOS DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PREDITIVO ESTUDO DE CASO M É TO D O D E P E S Q U I S A 1 2 3 INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 10. MÉTODODEPESQUISA
- 11. ORGANIZAÇÃO DE DADOS DADOS ORGANIZADOS A B COLETAR DADOS SOBRE O ASSUNTO ESTUDADO ORGANIZAR BASE ABRANGENTE E RELEVANTE COLETADEDADOSORGANIZAÇÃO TRATAMENTO DE DADOS PLANTA CADASTRAL DAER / DNIT EXÉRCITO BRASILEIRO CADASTRO IMOBILIÁRIO IBGE CENSO CAIXA ECONÔMICA OPEN STREET MAPS IBGE SETORES GOOGLE MAPS API DADOS DESENHOS VETORIAIS DADOS ESPACIAIS FORMATO TABULAR UNIVER- SIDADES ZAP IMÓVEIS DADOS ABERTOS INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 12. CENSO DEMOGRÁFICO DADOS DE MERCADO PONTOS DE INTERESSE COLETA E CONSOLIDAÇÃO DE DADOS DADOS INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO 1 2 3 COLETA DE DADOS
- 13. 1744 DADOS DE MERCADO AVALIADORES DA CAIXA ECONÔMICA FEDERAL. APARTAMENTOS RESIDENCIAIS EM CAXIAS DO SUL – RS, NO PERÍODO DE 2016 A 2018. CERCA DE 250 COLUNAS POR DADO, INCLUINDO VALOR, LOCALIZAÇÃO E CARACTERÍSTICAS. DADOS DE MERCADO FILTRAR QUANTIFICAR AJUSTAR PRIORIZAR GIHAB-CX INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO 1
- 14. 1539 DISTRIBUÍDOS EM 47 BAIRROS 355.443 HABITANTES PRESENTES NA ÁREA Menor valor Maior valor DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE DADOSDADOS DE MERCADO 83,3% DOS HABITANTES TOTAIS DO MUNICÍPIO INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO DADOS DE MERCADO1
- 15. CAXIAS DO SUL POSSUI 682 SETORES CENSITÁRIOS 664 NA ÁREA URBANA E 18 NA ÁREA RURAL Fonte: Dados do Censo do IBGE 2010. Elaboração do mapa do Autor (2018). SETORES CENSITÁRIOS CADA SETOR CENSITÁRIO POSSUI CENTENAS DE VARIÁVEIS. NA ÁREA URBANA DE CAXIAS DO SUL VARIÁVEIS UTILIZADAS BAIRRO DOMICÍLIOS MORADORES RENDIMENTO INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO CENSO DEMOGRÁFICO2
- 16. DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE DADOS 84,4% DOS 4027 PONTOS DE INTERESSE DO MUNICÍPIO NOS 47 BAIRROS DO ESTUDO UTILIZADO POSTERIORMENTE PARA COMPLEXIDADE URBANA INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO 3399 PONTOS DE INTERESSE PONTOS DE INTERESSE3
- 17. DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PREDITIVO A B MODELO PREDITIVO ESTABELECER E VALIDAR TÉCNICAS EM UM MODELO CONSOLIDADO ANÁLISES EXPLORATÓRIAS INCORPORAR VARIÁVEIS ESPACIAIS REGRESSÃO SEM VARIÁVEIS ESPACIAIS AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL DOS RESÍDUOS MODELO PREDITIVO COMPREENDER DADOS E DESCOBRIR POSSIBILIDADES INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 18. REFERÊNCIA DE ESTUDO ZAP-VIVA REAL (JORNAL PIONEIRO) MARGEM DE 1,75% PARA 80% DOS CASOS VALORES POR M² NA AMOSTRA - BAIRROS A N Á L I S E S E X P L O R A T Ó R I A S R$- R$1,000 R$2,000 R$3,000 R$4,000 R$5,000 R$6,000 SAOJOSE MADUREIRA PANAZZOLO CRISTOREDENTOR EXPOSICAO NOSSASENHORA… SAOPELEGRINO SANVITTO SAOVIRGILIO PIOX PETROPOLIS JARDIMAMERICA SAOLEOPOLDO SAGRADAFAMILIA MARECHALFLORIANO RIOBRANCO MEDIANEIRA INTERLAGOS CENTRO PLANALTO PRESIDENTEVARGAS SANTACATARINA NOSSASENHORA… BELAVISTA DELAZZER CINQUENTENARIO NOSSASENHORA… CRUZEIRO JARDIMELDORADO ANARECH CIDADENOVA SAOLUIZ KAYSER SANTOANTONIO DIAMANTINO DESVIORIZZO PIONEIRO NOSSASENHORA… CHARQUEADAS UNIVERSITARIO SANTAFE CENTENARIO SAOGIACOMO ESPLANADA NOSSASENHORA… SAOCAETANO SAOVICTORCOHAB FORQUETA JARDELINORAMOS Valorporm2/imóvel Bairros DADOS DE MERCADO CAIXA ECONÔMICA FEDERAL INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 19. CORRELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 20. GRÁFICO DE DISPERSÃO R² = 0,72 R$ ,0 R$ 200,000 R$ 400,000 R$ 600,000 R$ 800,000 R$ 1000,000 R$ 1200,000 0 m2 50 m2 100 m2 150 m2 200 m2 250 m2 ValordoImóvel(R$) Área privativa total do imóvel (m²) ÁREA PRIVATIVA TOTAL A N Á L I S E S E X P L O R A T Ó R I A S INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 21. REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA M O D E L O P R E D I T I V O DADOS OBSERVADOS VALORESFATORES RESÍDUOS Σ (RESÍDUOS²) SOLVER – MICROSOFT EXCEL MÉTODO GRC NON LINEAR 1 𝑋11 𝑋21 ⋯ 𝑋 𝑘1 1 𝑋12 𝑋22 ⋯ 𝑋 𝑘2 1 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 𝑋1𝑛 𝑋2𝑛 ⋯ 𝑋 𝑘𝑛 𝛽0 𝛽1 ⋮ 𝛽 𝑘 + 𝜀1 𝜀2 ⋮ 𝜀 𝑛 = 𝑌1 𝑌2 ⋮ 𝑌𝑛 VARIÁVEIS LIVRES MINIMIZAR DADOS DE ENTRADA INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 22. AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL RESÍDUOS DE REGRESSÃO CLUSTERS ESPACIAIS TESTE DE MORAN I M O D E L O P R E D I T I V O Resíduo negativo Previsão maior que o valor real. Resíduo positivo Previsão menor que o valor real. INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO R2=0,82
- 23. INCORPORAR AO MODELO NOVA REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA ACRÉSCIMO DE VARIÁVEIS ESPACIAIS M O D E L O P R E D I T I V O RENDA DO SETOR CENSITÁRIO PARA CADA IMÓVEL BAIRRO VARIÁVEL DEFASADA ESPACIALMENTE 𝜷 𝟏𝟎𝟏 𝜷 𝟏𝟎𝟐 ⋮ 𝜷 𝟏𝟎𝒌 𝑿 𝟏𝟎𝟎𝟏 𝑿 𝟏𝟎𝟎𝟐 ⋮ 𝑿 𝟏𝟎𝟎𝒏 INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 24. RESULTADOS DO MODELO M O D E L O P R E D I T I V O INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO VALORES ESTIMADOS VALORES OBSERVADOS Coeficiente de correlação ρ = 0,928 Determinação múltipla R² = 0,87 LEGENDA 87% DA VARIAÇÃO DOS VALORES DE MERCADO SÃO EXPLICADOS PELO MODELO. INCREMENTO DE 5% EM RELAÇÃO AO MODELO SEM VARIÁVEIS ESPACIAIS. INTERVALO DE CONFIANÇA ±10,2% PARA 50% DOS CASOS ± 5% ESTIMATIVAS ZILLOW ±17,4% PARA 80% DOS CASOS ± 15% AVALIAÇÃO GRAU I NBR14.653
- 25. ANÁLISE DE FATORES M O D E L O P R E D I T I V O Coeficiente Variável Valor associado Abrangência β2 Total de vagas cobertas R$ 14.633,76 0 a 6 vagas β4, β7, β8 Padrão de acabamento R$ 8.201,13 1 – Mínimo a 7 – Superior/Luxo β3 Quarto(s) (dormitórios) R$ 7.056,54 1 a 4 quartos β1 Área privativa total da unidade (m²) R$ 2.384,75 23,73 m² a 309,03 m² β10 Andar da unidade privativa R$ 1.929,10 1º a 19º β6 Idade estimada - R$ 4.708,89 Na planta; 2 a 5 anos; 5 a 20 anos; maior que 20 anos Localização: explicada 53,2% pela renda do setor censitário e 46,8% pela variável bairro defasada espacialmente. INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 26. ESTUDO DE CASO INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO MAPA DE CALOR INDICANDO LOCALIZAÇÕES COM MAIOR E MENOR VALORIZAÇÃO IMOBILIÁRIA, COM DEMILITAÇÃO DE BAIRROS E VIAS. ANÁLISE DE VALORES E URBANISMO ANÁLISE DO IMPACTO DE ASPECTOS URBANOS EM RELAÇÃO AOS VALORES DE MERCADO DOS IMÓVEIS DA ÁREA. SIMULAÇÃO DE VALORES ESTIMATIVA DE VALOR DE UNIDADES MÉDIAS PARA PONTOS DE REFERÊNCIA NA CIDADE, UTILIZANDO PREÇOS HEDÔNICOS. TOMADA DE DECISÕES ANÁLISE DE INVESTIMENTOS CONHECIMENTO DE MERCADO A B C CAXIAS DO SUL - RS COMPONENTES INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 27. UNIDADE MEDIANA ÁREA DE 58 M² 2 QUARTOS 1 VAGA COBERTA PADRÃO NORMAL IDADE ATÉ 5 ANOS INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO E S T U D O D E C A S O 1 MAPA DE CALOR VALORES DE MERCADO POR LOCALIZAÇÃO VALOR DA UNIDADE R$181.787,40 INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 28. INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 29. O VALOR DO IMÓVEL PODE VARIAR EM ATÉ 70% DEPENDENDO DA LOCALIZAÇÃO R$182.800,00 R$171.600,00 R$269.000,00 INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 30. Distribuição de territórios por valorização INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO “Location, location, location”
- 31. Renda Domiciliar Brasileira Ajustada – 2005 INFLUÊNCIA DA LOCALIZAÇÃO O comportamento de valorização do território pode imitar o padrão socioeconômico da população INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 32. SIMULAÇÃO DE VALORES E S T U D O D E C A S O 2 1 3 2 ÁREA DE 41,9 M², 2º ANDAR PADRÃO NORMAL/BAIXO 5 A 10 ANOS, ASPECTO USADO ÁREA DE 49,95 M², 3º ANDAR PADRÃO NORMAL 1 VAGA NA GARAGEM ATÉ 5 ANOS, ASPECTO NOVO ÁREA DE 80,5 M² , 4º ANDAR PADRÃO NORMAL 1 VAGA NA GARAGEM ATÉ 5 ANOS, ASPECTO NOVO MARECHAL FLORIANO NOSSA SENHORA DE LOURDES PANAZZOLO TRÊS UNIDADES MÉDIAS... ...EM TRÊS LOCALIZAÇÕES $. INFERIOR $$. MEDIANA $$$. SUPERIOR INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 33. PONTO REF. $ INFERIOR $$ MEDIANA $$$ SUPERIOR 1 R$ 140.268,41 -59% R$ 187.821,04 -19% R$ 244.875,27 +9% 2 R$ 175.273,38 -27% R$ 222.826,01 referência R$ 279.880,23 +20% 3 R$ 224.966,08 +1% R$ 272.518,71 +18% R$ 329.572,93 +32% < R$200.000 > R$250.000R$200.000 – R$250.000 SIMULAÇÃO DE VALORES INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 34. INDICADOR DE COMPLEXIDADE URBANA ANÁLISE DE VALORES E URBANISMO E S T U D O D E C A S O 3 INDICADOR DE SEGREGAÇÃO ESPACIAL MAPA DE VALORES INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 35. ANÁLISE DE VALORES E URBANISMO COMPLEXIDADE URBANA Concentração e diversidade de atividades em quadrículas 200x200m 𝑪𝒐𝒎𝒑𝒍𝒆𝒙𝒊𝒅𝒂𝒅𝒆 𝑼𝒓𝒃𝒂𝒏𝒂 = 𝑖=1 𝑛 𝑃𝑖 𝑙𝑜𝑔2 𝑛 + 1 1 a 2 bits 2 a 4 bits 4 a 8 bits 8+ bits INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 36. Segregação econômica nos setores da cidade 𝑺𝒆𝒈𝒓𝒆𝒈𝒂çã𝒐 𝑬𝒔𝒑𝒂𝒄𝒊𝒂𝒍 = 𝑃𝑜𝑝 𝐶𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑆𝑒𝑡𝑜𝑟 𝑃𝑜𝑝 𝑆𝑒𝑡𝑜𝑟 𝑃𝑜𝑝 𝐶𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐í𝑝𝑖𝑜 𝑃𝑜𝑝 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐í𝑝𝑖𝑜 ANÁLISE DE VALORES E URBANISMO Equilibrado Segregado elitizado Segregado carente SEGREGAÇÃO ESPACIAL INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 37. ρ=0,54 CORRELAÇÃO INDICADOR DE COMPLEXIDADE URBANA INDICADOR DE SEGREGAÇÃO ESPACIAL ANÁLISE DE VALORES E URBANISMO VALORES DE IMÓVEIS CORRELAÇÃO POSITIVA ρ=-0,44 CORRELAÇÃO INVERSA INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 38. MODELO PREDITIVO PERMITIU ESTIMAR O VALOR DE MERCADO DE APARTAMENTOS EM CAXIAS DO SUL – RS. CONCLUSÃO APLICAÇÃO EM SITUAÇÃO REAL MULTIDISCIPLINARIDADE POTENCIAL A EXPLORAR ESTUDOS DE CASO DEMONSTRARAM O MODELO, EVIDENCIANDO A TOMADA DE DECISÕES E PESQUISA. INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 39. a) Métodos de Regressão b) Modelos de Regressão Espacial c) Aplicações Práticas ao Modelo d) Modelo sobre Similaridades e) Economia Comportamental SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS INTRODUÇÃO A. ORGANIZAR DADOS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS MÉTODO DE PESQUISA CONCLUSÃO B. MODELO PREDITIVO C. ESTUDO DE CASO
- 40. OBRIGADO PELA ATENÇÃO! EDUARDO VICENSI DE BASTIANI E V B A S T I A N I @ U C S . B R 5 4 9 9 2 1 2 . 2 4 1 8