Modelação do preço de imóveis para habitação no concelho de Lisboa

Abstract

O presente trabalho tem como principais objetivos reconhecer os atributos relevantes para a formação do preço de venda de imóveis na cidade de Lisboa, bem como construir um modelo de previsão de preços de imóveis para a mesma cidade. Este trabalho foi proposto pela empresa Ubiwhere cujo resultado servirá de apoio à construção de uma ferramenta de avaliação de imóveis que integrará a plataforma imobiliária Livin’X que está a ser desenvolvida pela empresa. Para atingir os objetivos propostos foram elaborados modelos de previsão com base no modelo de regressão linear múltipla e utilizada a análise hedónica para identificação dos atributos estruturais e de localização da habitação mais relevantes na formação do seu preço. Foi utilizada a técnica de validação cruzada para mais assertivamente selecionar os modelos mais explicativos e para esses foram analisados os pressupostos do modelo de regressão linear aplicado. A proposta de solução ao problema contém informação sobre as variáveis relevantes na construção do preço de imóveis na cidade de Lisboa, bem como modelos de previsão de preços em diferentes perspetivas.

The main goals of this study to recognize the relevant attributes to the formation of real estate selling price in the city of Lisbon, as well as to establish a real estate price forecasting model to this city. This study was proposed by the Ubiwhere company whose outcome will serve as a support to the construction of an assessment tool for real estate which will be integrated in the Livin’X platform that is being developed by this company. To achieve the proposed objectives, predictive models based on multiple linear regression were developed and the hedonic analysis approach was used to identify both structural and location attributes that are most relevant to the formation of the real estate selling price. We used the cross-validation technique for a more assertively selection of the most explanatory models and for these, the assumptions of multiple linear regression were analyzed. The proposed solution to this problem contains information on the relevant variables in the process of determination for the price of real state in the city of Lisbon, as well as price forecasting models in different perspectives.