Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T14:31:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
278177.pdf: 1444890 bytes, checksum: bc1942eadbed2c656f370ae352715c7c (MD5) / Na literatura sobre o mercado habitacional há um consenso em se adotar como hipótese de trabalho a existência de submercados. Com isso, o mercado imobiliário urbano deveria ser retratado como um conjunto de submercados distintos e inter-relacionados. Entender como as áreas metropolitanas são repartidas em submercados habitacionais é importante por várias razões, entre as quais: aumentar a precisão dos modelos estatísticos que são utilizados para estimar o preço das residências; melhorar a habilidade de financiadores e investidores em precificar os imóveis reduzindo o risco associado ao processo e fornecer informações para o comprador para encontrar uma residência. Com o objetivo de se verificar a ocorrência de dependência espacial, utilizando-se dados dos lançamentos imobiliários do município de São Paulo dos últimos dez anos (3.590 condomínios verticais), foi aplicado o programa GeoDa, que permite a realização de testes estatísticos a partir de dados georreferenciados. Quando existe dependência espacial, deve-se aplicar modelos espaciais hedônicos para análise do mercado, que consideram não apenas as características físicas das residências, mas também atributos da localidade e aspectos da vizinhança. O GeoDa possui diversos testes estatísticos para verificar a dependência espacial dos dados e também está apto a efetuar a modelagem de Regressão Clássica e Regressão Espacial, além da identificação do modelo espacial que melhor se adapta aos dados. Foi constatada a ocorrência de autocorrelação espacial e verificou-se que o modelo de erro espacial é o que melhor se ajusta ao conjunto de dados. Pelas análises efetuadas conclui-se que o mercado habitacional no município de São Paulo é segmentado. / On the housing market literature there is a consensus to adopt the existence of sub-markets and the recognition that the urban housing market should be portrayed as a set of distinct and inter-related submarkets. It is important to understand how the metropolitan areas are divided into housing sub-markets for several reasons, including: increasing the accuracy of statistical models that are used to estimate the price of houses, improving the ability of lenders and investors in define the risk financing; provide information to the buyer to find a residence. Therefore, this study aims to determine the housing market segmentation in São Paulo using property data from the last ten years (3,590 vertical condominiums). The program GeoDa was used, since it allows doing statistical tests from georreferenced data. The price of a house is likely to be related to the price of adjacent properties. Hedonic price models cannot perfectly capture the effects of location. The aim of this work is to analyse how best to take into account spatial dependence to our understanding of the urban housing price determination process. The use of spatial models to estimate hedonic functions provides a way to define housing submarkets through statistical modeling. The results indicates the occurrence of autocorrelation and the segmentation of São Paulo housing market.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/92953 |
| Date | 24 October 2012 |
| Creators | Morettini, Maria Teresa Coelho |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Jungles, Antonio Edesio |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 141 p.| il., tabs., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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