Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

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.

Vantagens e desvantagens dos sistemas inovadores de cultivo de arroz irrigado no RS : um estudo multicaso

O setor orizícola do Rio Grande Sul está inserido em um ambiente de constantes mudanças e acirrada competitividade. Isto tem forçado os produtores a buscar ganhos contínuos de eficiência em termos de redução de custos, maior produtividade, diferenciação de produtos e menor impacto ambiental. Com o objetivo de atender aos referidos requisitos, alguns produtores adotaram como estratégia a inovação tecnológica. O tema desta pesquisa refere-se às vantagens e desvantagens dos sistemas inovadores de cultivo de arroz irrigado no Rio Grande do Sul. O objetivo da pesquisa foi identificar as principais vantagens e desvantagens percebidas pelos orizicultores, na utilização dos sistemas inovadores de cultivo de arroz irrigado – plantio direto, cultivo mínimo, prégerminado, rizipiscicultura, transplante de mudas e arroz biodinâmico - no que diz respeito ao custo de produção, produtividade, controle do “arroz vermelho” e impacto ambiental. Efetuou-se uma revisão bibliográfica visando colher subsídios para identificar as relações existentes entre inovação, competitividade e desenvolvimento sustentável. Considerando que as empresas pesquisadas pertencem ao setor do agribusiness, estudou-se a cadeia produtiva do arroz. O método de pesquisa utilizado foi o estudo de caso de onze propriedades rurais, localizadas no Estado do Rio Grande do Sul. O resultado deste estudo indica que, apesar de algumas desvantagens, os produtores mostraram-se satisfeitos com as vantagens obtidas, mediante a utilização dos sistemas inovadores de cultivo, destacando-se os aspectos: (1) o “controle do arroz vermelho”, por meio dos sistemas: pré-germinado, cultivo mínimo e biodinâmico; (2) o baixo custo de produção proporcionado pela rizipiscicultura; (3) a produtividade proporcionada pela rizipiscicultura; e (4) o baixo impacto ambiental resultante da rizipiscicultura e do sistema biodinâmico. Evidenciou-se, ainda, que, para a otimização dos resultados, fazem-se necessárias algumas ações, como melhor difusão das tecnologias, maior interação dos agentes da cadeia produtiva e maiores investimentos em pesquisas.