Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
de Araújo Florencio, Lutemberg |
Orientador(a): |
Cribari Neto, Francisco |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6227
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Resumo: |
A determinação técnica do valor de um bem imóvel (casas, terrenos, entre outros) é de extrema importância para a tomada de decisão em diversos segmentos da sociedade e em muitos órgãos governamentais e privados. Cabe à Engenharia de Avaliações, enquanto ciência do valor, coletar, tratar e analisar dados e estimar modelos que expliquem, de maneira satisfatória, a variabilidade observada nos preços, no mercado em que se estuda. Entretanto, não-normalidade, heteroscedasticidade e heterogeneidade espacial e estrutural são bastante comuns em dados imobiliários, razão pela qual o uso de modelos tradicionais, como o modelo normal de regressão linear clássico (CNLRM) e os modelos lineares generalizados (GLM), pode sofrer limitações. Diante disto e com base numa amostra de 2109 observações de terrenos urbanos situados na cidade de Aracaju-SE, relativas aos anos de 2005, 2006 e 2007, estimamos a função de preços hedônicos mediante uso da classe de modelos de regressão proposta por Rigby & Stasinopoulos (2005), denominada de modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma (GAMLSS), a qual permite o ajuste de uma ampla família de distribuições para a variável resposta e possibilita a modelagem direta, utilizando funções paramétricas e/ou não-paramétricas, da estrutura de regressão da variável de interesse. Neste sentido, a presente dissertação descreve e caracteriza os modelos GAMLSS, bem como compara os ajustes realizados entre os modelos estimados via CNLRM, GLM e GAMLSS para o mesmo conjunto de dados. Na análise empírica consideramos como variável resposta o preço unitário do terreno e como variáveis independentes as características estruturais, locacionais e econômicas inerentes ao imóvel. Devido à flexibilidade da estrutura de regressão GAMLSS, modelamos de forma não-paramétrica (utilizando suavizadores splines) algumas covariáveis (por exemplo, as coordenadas geográficas referentes à localização do terreno), assim como modelamos os parâmetros de posição (μ) e escala (σ) da variável resposta. Os resultados obtidos mostraram que os modelos GAMLSS forneceram um ajuste superior àqueles obtidos via CNLRM e GLM, segundo as análises gráficas e numéricas dos resíduos e os critérios de Akaike e Schwarz, indicando que a classe de modelos GAMLSS aparenta ser mais apropriada para a estimação dos parâmetros da função de preços hedônicos |