Análise da precificação de imóveis na cidade do Rio de Janeiro utilizando Modelagem Hedônica e os efeitos da autocorrelação espacial

A escolha da cidade do Rio de Janeiro como sede de grandes eventos esportivos mundiais, a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e os Jogos Olímpicos de 2016, colocou-a no centro de investimentos em infraestrutura, mobilidade urbana e segurança pública, com consequente impacto no mercado imobiliário, tanto de novos lançamentos de empreendimentos, quanto na revenda de imóveis usados. Acredita-se que o preço de um imóvel dependa de uma relação entre suas características estruturais como quantidade de quartos, suítes, vagas de garagem, presença de varanda, tal como sua localização, proximidade com centros de trabalho, entretenimento e áreas valorizadas ou degradadas. Uma das técnicas para avaliar a contribuição dessas características para a formação do preço do imóvel, conhecido na Econométrica como Modelagem Hedônica de Preços, é uma aplicação de regressão linear multivariada onde a variável dependente é o preço e as variáveis independentes, as respectivas características que deseja-se modelar. A utilização da regressão linear implica em observar premissas que devem ser atendidas para a confiabilidade dos resultados a serem analisados, tais como independência e homoscedasticidade dos resíduos e não colinearidade entre as variáveis independentes. O presente trabalho objetiva aplicar a modelagem hedônica de preços para imóveis localizados na cidade do Rio de Janeiro em um modelo de regressão linear multivariada, em conjunto com outras fontes de dados para a construção de variáveis de acessibilidade e socioambiental a fim de verificar a relação de importância entre elas para a formação do preço e, em particular, exploramos brevemente a tendência de preços em função da distância a favelas. Em atenção aos pré-requisitos observados para a aplicação de regressão linear, verificamos que a premissa de independência dos preços não pode ser atestada devido a constatação da autocorrelação espacial entre os imóveis, onde não apenas as características estruturais e de acessibilidade são levadas em consideração para a precificação do bem, mas principalmente a influência mútua que os imóveis vizinhos exercem um ao outro.

The choice of the city of Rio de Janeiro as the host of major world sporting events, the Football World Cup 2014 and the Olympic Games in 2016, put it in the center of investments in infrastructure, urban mobility and public safety, with consequent impact on the real estate market, new enterprise releases, as in resale of used real estate units. It is believed that the price of a real estate unit depends on a relationship between their structural characteristics like the number of rooms, suites, parking spaces, balcony presence, such as its location, proximity to work centers, entertainment and reclaimed or degraded areas. One of the techniques to assess the contribution of these features to the formation of the property price, known as the Econometric Modeling Hedonic Price, is an application of multivariate linear regression where the dependent variable is the price and the independent variables, the respective characteristics desired to model. The use of linear regression implies observe the assumptions that must be met for the reliability of the results to be analyzed, such as independence and homoscedasticity of the residuals and no collinearity among the independent variables. This paper aims to apply the hedonic modelling prices for properties located in the city of Rio de Janeiro in a multivariate linear regression model, together with other data sources for building accessibility and social environmental variables in order to verify the relationship of importance among them for the prices and, in particular, briefly explore the role-price trend when moving away from the slums. Noting the prerequisites observed for the application of linear regression, we have found that the assumption of independence of prices cannot be proved due to the presence of spatial autocorrelation between the real estate units, where not only the structural and accessibility features are taken into account for the pricing process, but mostly the mutual influence neighbouring properties carry each other.