A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

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. / A common problem in the use of land valuation models is the identification of the real estate features that should be incorporated in the models and how they influence the final property price. In addition, a well structured approach based in consistent mathematical models is also required. Based on the aforementioned assertions, the following objectives have been drawn for this work: after identifying the main variables that have a strong influence on land values, the use of Artificial Neural Networks (ANN) for land valuation have be tested and the influence of an accessibility measure on urban land values have been studied. Regarding the variables that should been part of the valuation models, we reached the conclusion that a mixed database containing physical and spatial attributes seemed to be an interesting option for this sort of problem. Therefore, after the addition of a spatial variable, the distance to the city center, to our database, two valuation methods have been compared: the ANN approach and a multiple regression model, the latter quite common in practice. Two case studies have been then analyzed: the cities of Araçariguama and São Carlos. The first one is a small bedroom town (around 6,000 inhabitants) not far from the state capital, the city of São Paulo. The second one is a medium-sized city (around 160,000 inhabitants) located in the middle of the state and a technological and industrial center. The particularities of these two cities made possible a comparison of the influence that such a variable as accessibility could have on the land values under two different conditions. The results obtained for the city of Araçariguama indicated that the accessibility measure used, the distance from the city center, was one of the main variables influencing land prices. Although both models gave good estimates, their results were not exactly the same. While the influence of the variable distance to the city center could not be individually taken in the multiple regression model, because of its interaction with the variable area, the same variable has a strong weight on the ANN model, in which it appears as responsible for over 34% of the land value. The ANN performed better in a direct comparison of the two approaches, specially when looking to the total relative error. With the purpose of analyzing the spatial distribution of the estimation errors, they have been grouped into clusters, which have stressed that the worst cases are concentrated in a specific area of the city. Both methods showed that the distance to the city center has a strong influence on land values also in the city of São Carlos. The highest estimation errors were also concentrated in a specific neighborhood for two out of three data sets in both valuation methods. Another interesting outcome is the fact that the relative weight of the accessibility variable used was higher in Araçariguama than in São Carlos, although the former city is smaller than the latter.

The objective of this paper is provide a general model for the appraisal of real estate properties, to be available to engineers, city officials, and other real estate related professionals. The basis for this research and paper has been the absence of such data"in the current city records, and our belief that this information can be invaluable to a successful appraisal job. This subject has been postponed even during times of implementation of new city statutes, building codes, and new city plans. Based upon the sample in which this research is founded, one can better understand the pricing trend of the real estate market in the last few years. Via regression models we found that an equation in which variables such as total area, private area, month, age, number of bedrooms, parking, distance to a geodesic mark, and the distance to a known street of town ("Calçadão"), are significant information in the appraisal of residential apartments in the city of Santa Maria. The methodology herein presented may be applied not only to large projects but also to the appraisal of small to mid-size projects, where more precision may be required. / Este trabalho tem por objetivo elaborar um modelo geral de valores para avaliação de imóveis, a fim de fornecer às empresas de engenharia de avaliações informações técnicas para cadastrar e avaliar imóveis, além de orientar, planejar e oferecer os mais variados serviços nessa área às prefeituras. A estruturação do trabalho tem como base a ausência de atenção e investimentos nos sistemas de cadastro e planta de valores genéricos, principais fatores para o sucesso de um trabalho avaliatório. o tema tem sido protelado, mesmo em época de implementação de novos instrumentos trazidos pelo Estatuto da Cidade e alteração do Plano Diretor vigente. A amostra na qual se fundamenta o estudo contribui para o entendimento do mercado de imóveis, mostrando a tendência dos preços nos últimos anos. Por meio de modelos de regressão encontrou-se uma equação em que variáveis como área total, área privativa, mês, idade, número de dormitórios, box-garagem, distância ao marco geodésico e distância ao Calçadão mostraram-se significativas na formação dos valores de mercado dos apartamentos residenciais na cidade de Santa Maria. A metodologia aqui apresentada pode não apenas ser aplicada em grandes projetos, como planta de valores em prefeituras, mas também como avaliações de pequeno e médio porte nas quais a exigência de um padrão técnico e de maior precisão, de acordo com as normas, se fizerem necessários.

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. / A common problem in the use of land valuation models is the identification of the real estate features that should be incorporated in the models and how they influence the final property price. In addition, a well structured approach based in consistent mathematical models is also required. Based on the aforementioned assertions, the following objectives have been drawn for this work: after identifying the main variables that have a strong influence on land values, the use of Artificial Neural Networks (ANN) for land valuation have be tested and the influence of an accessibility measure on urban land values have been studied. Regarding the variables that should been part of the valuation models, we reached the conclusion that a mixed database containing physical and spatial attributes seemed to be an interesting option for this sort of problem. Therefore, after the addition of a spatial variable, the distance to the city center, to our database, two valuation methods have been compared: the ANN approach and a multiple regression model, the latter quite common in practice. Two case studies have been then analyzed: the cities of Araçariguama and São Carlos. The first one is a small bedroom town (around 6,000 inhabitants) not far from the state capital, the city of São Paulo. The second one is a medium-sized city (around 160,000 inhabitants) located in the middle of the state and a technological and industrial center. The particularities of these two cities made possible a comparison of the influence that such a variable as accessibility could have on the land values under two different conditions. The results obtained for the city of Araçariguama indicated that the accessibility measure used, the distance from the city center, was one of the main variables influencing land prices. Although both models gave good estimates, their results were not exactly the same. While the influence of the variable distance to the city center could not be individually taken in the multiple regression model, because of its interaction with the variable area, the same variable has a strong weight on the ANN model, in which it appears as responsible for over 34% of the land value. The ANN performed better in a direct comparison of the two approaches, specially when looking to the total relative error. With the purpose of analyzing the spatial distribution of the estimation errors, they have been grouped into clusters, which have stressed that the worst cases are concentrated in a specific area of the city. Both methods showed that the distance to the city center has a strong influence on land values also in the city of São Carlos. The highest estimation errors were also concentrated in a specific neighborhood for two out of three data sets in both valuation methods. Another interesting outcome is the fact that the relative weight of the accessibility variable used was higher in Araçariguama than in São Carlos, although the former city is smaller than the latter.

Um modelo de avaliação da propriedade imobiliária referenciado à qualidade ambiental pode ser um instrumento para os estudos de impactos ambientais, relacionando seus efeitos aos valores das propriedades, tendo por preocupação contribuir para o aprimoramento dos Estudos de Impacto Ambiental, e aperfeiçoamento dos Relatórios de Impacto Ambiental, dispositivos legais exigidos pela legislação ambiental brasileira. A metodologia foi desenvolvida a partir de uma abordagem analítica de trabalhos que, tendo por temática central o estudo do valor da propriedade, procuraram, através de um modelo matemático, relacioná-lo à qualidade ambiental da moradia. Parte-se da hipótese de que se uma moradia tem mais atributos desejáveis entre eles a qualidade ambiental do que outra esta avaliação será refletida em um preço mais alto no mercado. A partir do perfil metodológico encontrado neste painel de trabalhos, propõe-se um modelo para avaliação do impacto ambiental nos valores das propriedades imobiliárias e,finalmente, com dados imobiliários extraídos do mercado residencial, testa -se este modelo em um caso concreto na estruturação urbana da cidade de são Paulo: a Usina de Compostagem de Lixo da vila Leopoldina, com os efeitos de seu impacto ambiental nos valores das propriedades residenciais vizinhas. Concluiu-se que a partir do significativo prejuízo, calculado para 33 elementos da pesquisa, ocasionado pelo incômodo registrado como \"um mau cheiro\" pela população da região, pode-se afirmar que na totalidade do espaço físico desta região a magnitude da depreciação recomendaria um deslocamento da usina com efetivo ganho não apenas para a comunidade, como também para a municipalidade, com um previsível salto na tributação do imposto territorial e urbano proporcionado pela revalorização dos valores imobiliários. / A model for the evaluation of real estate regarding the environmental quality can be a tool for the environmental impact studies, relating its effects to the estate values, aiming at contributing to the improvement of the Environmental Impact Studies and the perfection of the Environmental Impact Reports, legal devices required by the Brazilian environmental legislation. The methodology was developed after an analytical approach to papers which, having the study of the estate value as central theme, have tried, through a mathematical model, to relate it to the environmental quality of housing. Starting from the hypothesis that if one housing happens to have more desirable attributes among them the environmental quality -than another, this evaluation will be reflected in a higher price in the market. From the methodological profile found in this collection of papers, a model for the evaluation of the environmental impact on the prices of the real estate is proposed and finally, with real estate data extracted from the housing market, this model is tested on a concrete case in the urban structuring o f S o Paulo city: the Vila Leopoldina Garbage Composting Plant, with the effects of its environmental impact on the prices of neighboring residential estates. It was concluded that judging from the significant loss calculated for 33 elements of the research, caused by the disturbance reported as \"a bad smell\" by the neighboring population, it can be stated that on the whole of the physical space in this area, the magnitude of the depreciation would recommend the removal of the plant with effective profit not only for the community, but also for the municipality, with a foreseeable increase of the urban and territorial taxes yielded by the restoration of the real estate prices.

Um modelo de avaliação da propriedade imobiliária referenciado à qualidade ambiental pode ser um instrumento para os estudos de impactos ambientais, relacionando seus efeitos aos valores das propriedades, tendo por preocupação contribuir para o aprimoramento dos Estudos de Impacto Ambiental, e aperfeiçoamento dos Relatórios de Impacto Ambiental, dispositivos legais exigidos pela legislação ambiental brasileira. A metodologia foi desenvolvida a partir de uma abordagem analítica de trabalhos que, tendo por temática central o estudo do valor da propriedade, procuraram, através de um modelo matemático, relacioná-lo à qualidade ambiental da moradia. Parte-se da hipótese de que se uma moradia tem mais atributos desejáveis entre eles a qualidade ambiental do que outra esta avaliação será refletida em um preço mais alto no mercado. A partir do perfil metodológico encontrado neste painel de trabalhos, propõe-se um modelo para avaliação do impacto ambiental nos valores das propriedades imobiliárias e,finalmente, com dados imobiliários extraídos do mercado residencial, testa -se este modelo em um caso concreto na estruturação urbana da cidade de são Paulo: a Usina de Compostagem de Lixo da vila Leopoldina, com os efeitos de seu impacto ambiental nos valores das propriedades residenciais vizinhas. Concluiu-se que a partir do significativo prejuízo, calculado para 33 elementos da pesquisa, ocasionado pelo incômodo registrado como \"um mau cheiro\" pela população da região, pode-se afirmar que na totalidade do espaço físico desta região a magnitude da depreciação recomendaria um deslocamento da usina com efetivo ganho não apenas para a comunidade, como também para a municipalidade, com um previsível salto na tributação do imposto territorial e urbano proporcionado pela revalorização dos valores imobiliários. / A model for the evaluation of real estate regarding the environmental quality can be a tool for the environmental impact studies, relating its effects to the estate values, aiming at contributing to the improvement of the Environmental Impact Studies and the perfection of the Environmental Impact Reports, legal devices required by the Brazilian environmental legislation. The methodology was developed after an analytical approach to papers which, having the study of the estate value as central theme, have tried, through a mathematical model, to relate it to the environmental quality of housing. Starting from the hypothesis that if one housing happens to have more desirable attributes among them the environmental quality -than another, this evaluation will be reflected in a higher price in the market. From the methodological profile found in this collection of papers, a model for the evaluation of the environmental impact on the prices of the real estate is proposed and finally, with real estate data extracted from the housing market, this model is tested on a concrete case in the urban structuring o f S o Paulo city: the Vila Leopoldina Garbage Composting Plant, with the effects of its environmental impact on the prices of neighboring residential estates. It was concluded that judging from the significant loss calculated for 33 elements of the research, caused by the disturbance reported as \"a bad smell\" by the neighboring population, it can be stated that on the whole of the physical space in this area, the magnitude of the depreciation would recommend the removal of the plant with effective profit not only for the community, but also for the municipality, with a foreseeable increase of the urban and territorial taxes yielded by the restoration of the real estate prices.