FACTORES DE LOCALIZAÇÃO

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.