Submitted by Angelo Orru (angelo-orru@itau-unibanco.com.br) on 2015-03-04T17:42:04Z No. of bitstreams: 1 Tese FII Angelo Orru Neto URL Revisado.pdf: 788252 bytes, checksum: 85f5756cf9d26c8a4f4bc61b63298f49 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-03-04T17:43:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese FII Angelo Orru Neto URL Revisado.pdf: 788252 bytes, checksum: 85f5756cf9d26c8a4f4bc61b63298f49 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T18:27:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese FII Angelo Orru Neto URL Revisado.pdf: 788252 bytes, checksum: 85f5756cf9d26c8a4f4bc61b63298f49 (MD5) Previous issue date: 2015-02-05 / This study investigates the relationship between the Brazilian real estate investment funds and the inflation, once there is a wide belief that real estate prices go up with inflation rates. The study uses IFIX, FIPEZAP and IVG-R as real estate indexes and tests the correlation of these indicators with variables like inflation and foreign exchange rate. It‟s also analyzed the relationship of the real estate prices with risk-term proxies and Ibovespa. Results reveal that REITs and the other real estate indexes are less correlated with inflation and more correlated with the other variables in the model. / Este trabalho tem por objetivo verificar a relação entre a inflação e o retorno dos fundos de investimento imobiliário no Brasil, uma vez que é amplamente difundida a crença de que imóveis tem seu valor corrigido pela inflação ao longo do tempo. Os indicadores de preços imobiliários utilizados foram IFIX, FIPEZAP e o IVG-R, testados contra as variáveis macroeconômicas de diferença entre as expectativas dos indicadores de inflação, representado pelo IPCA, e câmbio, e também contra as variáveis de risco de prazo, representada pela diferença entre o retorno aos títulos do tesouro com vencimento em 1 mês e em 30 anos, e a volatilidade dos mercados financeiros, representada pelo índice Ibovespa. Os resultados revelam que o retorno dos fundos de investimentos imobiliários e a variação dos índices de preço de imóveis utilizados têm pouca correlação com os índices de inflação e mais relação com as outras variáveis do modelo.

Este estudo tem como objetivo explorar e testar se os preços das moradias nas cidades de Rio de Janeiro e São Paulo podem ser explicados por um conjunto de indicadores econômicos selecionados, que inclui variáveis sociais e de custos de construção. Modelos de previsão de preços das residências foram construídos por meio da aplicação de análise fatorial seguida de regressão linear por mínimos quadrados ordinários. Estes modelos não cumpriram com todos os pressupostos estatísticos necessários. Alternativamente, para cada uma das cidades, foi obtido um modelo ajustado a partir da regressão das séries em estado estacionário, seguida da aplicação da técnica de omissão de variáveis a partir do modelo completo. Finalmente, por meio da cointegração de Johansen, foi elaborado um modelo que evidencia o comportamento de longo prazo dos índices de preços. Este modelo foi utilizado para analisar o risco de existência de bolhas imobiliárias nas cidades estudadas, que se mostrou menor em São Paulo que no Rio de Janeiro onde, no entanto, pode-se observar um movimento de convergência dos preços reais para a curva de preços de longo prazo, indicando redução gradual no sobrepreço dos imóveis, se mantida a tendência. / This study aimed at exploring and testing whether house prices in Rio de Janeiro and Sao Paulo could be explained by a set of selected economic indexes, which includes social variables and construction costs. Some prediction models were constructed by applying a factor analysis followed by an ordinary least-squares linear regression. However, these models have failed to comply with all the necessary statistical assumptions. Alternatively, for each of the cities, an accurate model was obtained by applying a stepwise regression technique to a set of steady state variables (first, second and third difference). Finally, it was used the Johansen cointegration to develop a model for the long-term behavior of house prices. The model was used to analyze the risk of real estate bubbles in the studied cities, which was shown to be lower in Sao Paulo than in Rio de Janeiro. However, Rio exhibits a convergence trend in real prices to the long-term price curve, indicating gradual reduction in overpricing, if the trend continues.

Este estudo tem como objetivo explorar e testar se os preços das moradias nas cidades de Rio de Janeiro e São Paulo podem ser explicados por um conjunto de indicadores econômicos selecionados, que inclui variáveis sociais e de custos de construção. Modelos de previsão de preços das residências foram construídos por meio da aplicação de análise fatorial seguida de regressão linear por mínimos quadrados ordinários. Estes modelos não cumpriram com todos os pressupostos estatísticos necessários. Alternativamente, para cada uma das cidades, foi obtido um modelo ajustado a partir da regressão das séries em estado estacionário, seguida da aplicação da técnica de omissão de variáveis a partir do modelo completo. Finalmente, por meio da cointegração de Johansen, foi elaborado um modelo que evidencia o comportamento de longo prazo dos índices de preços. Este modelo foi utilizado para analisar o risco de existência de bolhas imobiliárias nas cidades estudadas, que se mostrou menor em São Paulo que no Rio de Janeiro onde, no entanto, pode-se observar um movimento de convergência dos preços reais para a curva de preços de longo prazo, indicando redução gradual no sobrepreço dos imóveis, se mantida a tendência. / This study aimed at exploring and testing whether house prices in Rio de Janeiro and Sao Paulo could be explained by a set of selected economic indexes, which includes social variables and construction costs. Some prediction models were constructed by applying a factor analysis followed by an ordinary least-squares linear regression. However, these models have failed to comply with all the necessary statistical assumptions. Alternatively, for each of the cities, an accurate model was obtained by applying a stepwise regression technique to a set of steady state variables (first, second and third difference). Finally, it was used the Johansen cointegration to develop a model for the long-term behavior of house prices. The model was used to analyze the risk of real estate bubbles in the studied cities, which was shown to be lower in Sao Paulo than in Rio de Janeiro. However, Rio exhibits a convergence trend in real prices to the long-term price curve, indicating gradual reduction in overpricing, if the trend continues.