Análise do desempenho do modelo de tendência hierárquica na elaboração de plantas de valores genéricos

Abstract

Os modelos multiníveis ou modelos lineares hierárquicos foram desenvolvidos para análise de dados que possuem uma estrutura de grupo, ou seja, uma estrutura de hierarquia, sendo que o mercado imobiliário possui esta característica de dados agrupados, uma vez que terrenos pertencem a bairros, que por sua vez pertencem a zonas de planejamento do município. Este estudo tem como objetivo geral, analisar o desempenho do Modelo de Tendência Hierárquica na elaboração de Plantas de Valores Genéricos. A regressão hierárquica é uma técnica alternativa utilizada em um conjunto de dados que possuem hierarquia natural, desta forma é possível considerar a variação entre as variáveis de diferentes níveis e de mesmo nível. Assim é possível modelar a importância da vizinhança na determinação do preço do terreno, dado que se pode agrupar estes terrenos em um grupo de nível inferior e a vizinhança em grupo de nível superior. Para este estudo, foram desenvolvidos modelos de avaliações de terrenos utilizando técnica de regressão hierárquica para bairros e zonas dos municípios de Imbituba. O modelo de avaliação de regressão linear foi utilizado como parâmetro comparativo para verificar o desempenho de modelos hierárquicos. Para a coleta de dados utilizou-se de pesquisa de mercado e visitas técnicas à Prefeitura de Imbituba/SC, com o intuito de empregar o método comparativo de dados de mercado. Pode-se concluir que o modelo hierárquico apresentou uma pequena vantagem aos demais modelos empregados na pesquisa.

Abstract: Multilevel models or hierarchical linear models were developed for data analysis that have a group structure, that is, a hierarchy structure, and the real estate market has this characteristic of grouped data since land belongs to neighborhoods and due to its neighborhoods belong to the planning zones of the municipality. This study aims to analyze the performance of the Hierarchical Trend Model in the elaboration of Generic Value Plants. Hierarchical regression is an alternative technique used in a set of data that has a natural hierarchy, so it is possible to consider the variation between variables at different levels and at the same level. Thus it is possible to model the importance of the neighborhood in determining the price of the land, given that these lands can be grouped in a lower level group and the neighborhood in a higher level group. For this study, land valuation models were developed using the hierarchical regression technique for neighborhoods and municipal areas, and the land price linear regression assessment model was used as a reference for the techniques used to predict property values as a comparative parameter to the technique proposal. For data collection, market research and technical visits were made to the city of Imbituba, in order to employ the comparative method of market data. It can be concluded that the hierarchical model presented a small advantage over the other models used in the research.