Entre todas as variáveis
que influenciam no valor dos imóveis, as variáveis ou factores referidos à
localização dos imóveis são as mais complexas de analisar e modelar.
Os factores de localização
que participam da valorização de um imóvel são inúmeros: características da
cidade e do bairro, proximidade a centros comerciais, culturais, centros de
educação, de saúde, factores de segurança pública, características
socioeconómicas da vizinhança, proximidade a factores ambientais desejáveis ou
indesejáveis, entre outros. A lista completa de factores que potencialmente e
efectivamente interagem para valorizar uma localização e os imóveis ali
construídos pode ser extremamente ampla.
A dinâmica urbana produz
uma contínua mudança e mobilidade na enumeração destes factores: natividades
comerciais que abrem ou fecham mudando as características de uma vizinhança,
novos empreendimentos económicos e sociais e investimentos públicos, quase toda
a mudança na fisionomia urbana afecta directa ou indirectamente o valor dos
imóveis localizados nas suas áreas de influência.
Os modelos de avaliação
tradicionalmente utilizados na engenharia de avaliações apresentam algumas
dificuldades para lidar com esta complexidade de factores.
Os modelos econométricos ou
modelos hedônicos de preços procuram explicar o valor dos imóveis a partir da
influência de variáveis explicativas, sendo estas geralmente classificadas como
variáveis construtivas ou próprias do imóvel e variáveis de localização ou de
acessibilidade e vizinhança, que podem ser comuns a um conjunto de imóveis
próximos entre si.
As variáveis de acessibilidade são geralmente consideradas
como uma função da distância do imóvel a um determinado pólo de valorização ou
desvalorização. Variáveis deste tipo podem não se mostrar estatisticamente
significativas num modelo de regressão por vários motivos, desde alguns relacionados
com a composição da amostra, até ao grau de generalidade que o pólo valorizador
possa ter em relação ao conjunto de imóveis de uma região.
As variáveis de vizinhança tentam
medir estes efeitos de um ponto de vista local, definindo áreas de vizinhança
onde as variáveis de localização podem ter um efeito semelhante para todos os
imóveis. As variáveis de vizinhança podem apresentar problemas relacionados com
a definição e delimitação destas áreas homogéneas. Geralmente a delimitação das
mesmas é definida em função de critérios externos à análise dos dados de
mercado como, por exemplo, usar zonamentos definidos para outros objectivos,
nem sempre representativos de zonas verdadeiramente homogéneas, podendo isto
gerar problemas de significância destas variáveis.
As variáveis ou factores de
localização que não são correctamente especificados e modelados podem gerar
outro tipo de problemas nos modelos de regressão. Além da perda de poder de
explicação do modelo, o tratamento incompleto ou inadequado de factores de
localização pode provocar a autocorrelação espacial nos resíduos do modelo. A
presença de autocorrelação espacial nos resíduos invalida uma das hipóteses
básicas de aplicação do modelo de regressão e questiona a validade dos testes
de hipótese da regressão tornando ineficientes as estimativas.
Tentando encontrar soluções
teóricas e metodológicas para os problemas mencionados, duas técnicas
estatísticas diferentes têm sido propostas paralelamente para o tratamento e
modelagem dos efeitos espaciais nos dados de mercado: as técnicas de
econometria espacial ou modelos de regressão espacial e as técnicas
geoestatísticas.
O trabalho, que partilharemos em futuros postais, propõe
um método para a análise e modelagem dos factores de localização dos imóveis
utilizando de forma combinada os dois tipos de modelos espaciais mencionados:
os de regressão espacial e os geoestatísticos.
A combinação de modelos permite tratar as características
de valorização dos imóveis nas suas duas classes principais: as características
construtivas e as características de localização. Estas duas classes de
variáveis geram comportamentos diferenciados nos dados de mercado considerando
estes como dados geográficos ou espacialmente distribuídos.
O trabalho propõe também incluir, na análise dos
factores de localização de uma determinada região, imóveis de tipos diferentes,
modelando a influência da localização sobre cada tipo de imóvel a partir da
análise dos dados de mercado, construindo assim um modelo mais abrangente e
estável.