Estudo da influência da acessibilidade no valor de lotes urbanos através do uso de redes neurais. / A study of the influence of accessibility on urban land values using artificial neural networks.
AUTOR(ES)
Nair Cristina Margarido Brondino
DATA DE PUBLICAÇÃO
1999
RESUMO
Um dos problemas freqüentes em modelos de avaliação de imóveis é identificar quais de suas características devem ser levadas em consideração e o quanto cada uma destas influencia no valor final das propriedades. Além disso, é necessário um critério de avaliação bem estruturado, baseado em modelagem matemática adequada. A partir das constatações acima, foram estabelecidos os objetivos deste trabalho: após identificar as principais variáveis que interferem no valor das propriedades, avaliar o uso de Redes Neurais Artificiais para fins de avaliação e estudar a influência de uma medida de acessibilidade no valor de terrenos urbanos. Quanto às variáveis a serem empregadas nos modelos de avaliação, chegou-se a conclusão que um banco de dados misto, onde tanto variáveis de natureza espacial quanto física pudessem ser incluídas, parecia ser uma opção interessante. Desta forma, após a inclusão no banco de dados de uma variável de natureza espacial, a distância ao centro da cidade, este trabalho comparou dois métodos de avaliação: as Redes Neurais Artificiais e o modelo de regressão múltipla, este último muito usado na prática. Foram abordados dois estudos de caso, as cidades de Araçariguama e São Carlos. A primeira é uma cidade dormitório, de pequeno porte (cerca de 6000 habitantes), localizada nas proximidades da capital do estado, São Paulo. A segunda, por sua vez, é uma cidade de porte médio (cerca de 160000 habitantes), localizada no centro do estado e pólo industrial e tecnológico. A escolha destas cidades ofereceu a oportunidade de estudar a influência de uma variável como a acessibilidade em contextos diferentes. Os resultados obtidos para Araçariguama indicaram que a medida de acessibilidade empregada, distância ao centro, era uma das variáveis mais importantes na formação do preço de propriedades. Quanto aos resultados obtidos pelos modelos empregados, pôde-se observar que, ao utilizar regressão múltipla, o efeito da variável distância ao centro não pode ser estudado sozinho, pois esta variável interage com a área. A utilização de Redes Neurais, por sua vez, também forneceu estimativas adequadas de valor, verificando-se através dela que a acessibilidade apresentou um peso superior a 34% no valor final. Ao se comparar os dois métodos pode-se observar que as Redes Neurais (RN) demonstraram um desempenho superior, quando este foi avaliado pelo valor do erro relativo total. Com o objetivo de analisar a distribuição espacial dos erros, estes foram agrupados em cinco clusters, podendo-se constatar que os maiores erros fornecidos pelas RN se concentraram em um único bairro. Na análise para São Carlos pôde-se verificar também, através dos resultados obtidos por ambos os métodos, que a distância ao centro foi um dos fatores preponderantes na avaliação dos imóveis. A análise da distribuição espacial dos erros apontou uma concentração de erros maiores em um dos bairros, o que pôde ser observado para os dois métodos empregados e dois dos três conjuntos de dados. Um fato que chamou a atenção foi o de que para Araçariguama, que é uma cidade de porte menor, a importância relativa da variável acessibilidade foi maior que para a outra cidade.
ASSUNTO(S)
accessibility land valuation artificial neural networks planejamento urbano e transportes urban and transportation planning acessibilidade avaliação de imóveis redes neurais artificiais
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