O uso de redes neuronais artificiais na estimação do preço das habitações na ilha do sal, em Cabo Verde

Esta dissertação tem como objetivo desenvolver um modelo de redes neuronais artificiais para aferir as caraterísticas das habitações que mais influenciam o preço na Ilha do Sal, em Cabo Verde. Foram consideradas caraterísticas como: área, número de quartos, existência de varandas, existência de terraços, número de casas de banho, localização do imóvel, número de andares e proximidade com instituições públicas. A amostra utilizada considerou 1092 habitações no período de 2009 a 2014. Para além da análise baseada no desenvolvimento do modelo de redes neuronais, efetuou-se a análise pela estimação do modelo dos preços hedónicos. Os resultados do modelo de redes neuronais artificiais permitiram verificar que o preço das habitações é fortemente influenciado pela área, e em seguida pela localização. A existência de caraterísticas, tais como a proximidade com a câmara municipal e finanças e existência de varandas, são as variáveis que menos influenciam o preço das habitações na Ilha do Sal. Os resultados da estimação com o modelo dos preços hedónicos indicam que o preço das habitações é fortemente influenciado por algumas variáveis representativas de características estruturais, localização e de vizinhança. Algumas dessas variáveis têm efeito estatisticamente significativo positivo no preço tais como, a localização do imóvel em Algodoeiro- Santa Maria, o número de quartos e a área. Outras variáveis têm efeito estatisticamente significativo negativo no preço, tais como a localização do imóvel no Bairro Novo e a proximidade com o hospital. Os resultados mostram que comparativamente com o modelo de preços hedónicos, o modelo de redes neuronais artificiais representa uma melhor alternativa para a previsão dos preços das habitações na Ilha do Sal, isto considerando a comparação dos erros estimados entre os modelos e as medidas de desempenho comumente utilizadas.