Dissertação

{pt_PT=Análise dos principais determinantes da fixação de preços em imóveis habitacionais em Lisboa. Freguesias de Arroios, Beato, Marvila, Olivais, Penha de França, Santa Clara e São Vicente} {} EVALUATED

{pt=Com esta dissertação procura-se identificar-se os determinantes de fixação do preço de venda de imóveis habitacionais da cidade de Lisboa, em particular das freguesias de Arroios, Beato, Marvila, Olivais, Penha de França, Santa Clara e São Vicente. Este trabalho foi feito a partir de uma base de dados com informação sobre imóveis vendidos no concelho de Lisboa de 2008 a 2017, com uma amostra de 1986 imóveis vendidos nas freguesias em estudo. Para cada freguesia foram criados dois modelos de predição dos preços dos imóveis, com base em duas ferramentas estatísticas: um modelo de regressão linear múltipla e um modelo linear generalizado. As variáveis preditivas mais recorrentes foram o ano de construção e o estado de conservação do imóvel, sendo que esta variável tem um peso elevado em todas as freguesias em que é preditiva. O trimestre, o ano, a existência de um piso extra no imóvel e a existência de ónus não são variáveis preditivas de nenhuma das freguesias. A variável área, que normalmente tem um grande peso na definição dos preços dos imóveis, é preditiva de apenas três freguesias e apresenta um peso muito baixo. Isto acontece porque a variável independente, o preço dos imóveis, é dada sob a forma de preço por metro quadrado, retirando o efeito da área do imóvel. Comparando os dois modelos de cada freguesia, observa-se que o modelo linear generalizado tem sempre um melhor ajuste. A freguesia cujo modelo tem melhor ajuste é o Beato, e a com pior ajuste é São Vicente. , en=The purpose of this research is to disclose the determinants of the sale price of residential properties in the city of Lisbon, particularly in the parishes of Arroios, Beato, Marvila, Olivais, Penha de França, Santa Clara and São Vicente. This work was based on a database with information on real estate sold in the municipality of Lisbon from 2008 to 2017, with a sample of 1986 properties sold in the parishes under study. For each parish, two models of property price prediction were developed using two statistical tools: multiple linear regression model and generalized linear model. The most recurrent predictive variables were the year of construction and the state of conservation of the property, and these variables tend to have a high weight. The quarter, the existence of an extra floor in the property and the existence of charges are not predictive variables of any of the parishes. The area, which normally has a great weight in the definition of real estate prices, is predictive on only three parishes and presents a very low weight. This is because the independent variable, the price of real estate, is given in the form of price per square meter, removing the largest contribution of the area on the property value. Comparing the two models of each parish, it is observed that the generalized linear model always has a better fit. The parish whose model has the best adjustment is Beato, and the one with the worst adjustment is São Vicente.}
{pt=Mercado imobiliário, Determinantes de preço, Modelo Hedónico, en=Housing market, Price Determinants, Hedonic Model}

Maio 29, 2019, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Carlos Paulo Novais Oliveira da Silva Cruz

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Vitor Faria e Sousa

Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)

Professor Auxiliar