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Modelos de avaliação em massa : redes neuronais artificiais aplicadas ao sector imobiliário residencial em Portugal? : estudo de caso na cidade de Lisboa

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Resumo:As redes neuronais artificiais são uma metodologia alternativa aos modelos tradicionais de previsão. A sua utilização tem-se vindo a massificar, sobretudo nas áreas da medicina, finanças, indústria automóvel e, mais recentemente em modelos de avaliação em massa aplicados ao mercado imobiliário. Este trabalho teve como objectivo fundamental a realização de experiências que utilizassem esta metodologia de previsão não paramétrica (não linear). No estudo de caso apresentado, foram analisadas 2.013 transacções, que ocorreram entre 2007 e 2012, mediadas pela rede de franchisados RE/MAX, relativas ao segmento residencial na cidade de Lisboa. Com esta base de dados, e depois de encontrada a melhor rede neuronal, foi possível obter um erro médio percentual absoluto (MAPE) na ordem dos 19%, em que para cerca de 67% da amostra foi alcançado um erro de estimação abaixo dos 20%. Utilizando esta metodologia, também foi observado que a rede neuronal funciona melhor se eliminados os outliers da amostra, aumentando a sua precisão. Foi ainda experimentada a introdução de variáveis temporais e de localização, tais como o ano de transacção de um determinado imóvel e a sua idade, ou ainda a freguesia onde está inserido, tendo sido obtidos comportamentos positivos no desempenho das redes. Para além da originalidade do tema, é de destacar que foram utilizados para este trabalho, valores reais de transacção relativos ao sector residencial em Portugal, tendo sido verificada uma aproximação do comportamento e da tendência do valor de transacção estimado pela rede, aos verificados pelo mercado.
Autores principais:Amaro, Jorge Filipe Montez Vaz Monteiro
Assunto:redes neuronais artificiais avaliação em massa mercado imobiliário artificial neural networks mass appraisal real estate market
Ano:2012
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

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