Redes neurais artificiais aplicadas às avaliações em massa estudo de caso para a cidade de Belo Horizonte / MG
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Marcelo Azevedo Costa
Paulo E. M. Almeida
Paulo E. M. Almeida
Resumo
Este trabalho tem o objetivo de mostrar a importância da aplicação das Redes Neurais Artificiais RNAs nos estudos dos fenômenos mercadológicos, e em particular ao que se aplica na Engenharia de Avaliações para a interpretação do mercado imobiliário. A superioridade destes modelos em relação aos estimados pela econometria tradicional foi comprovada. A construção de modelos de formação de preços imobiliários por meio das técnicas convencionais, como é atualmente realizada, enfrenta problemas que diminuem a precisão das estimativas de valores, especialmente pelo desconhecimento da forma funcional que descreve a relação entre as variáveis e pela dificuldade da estimação dos parâmetros relativos à distribuição espacial dos imóveis. A aplicação das redes neurais artificiais em avaliação de imóveis apresenta boas perspectivas e os resultados obtidos até o momento indicam que as RNAs são ferramentas computacionais melhores para áreas onde os dados não podem ser representados unicamente por modelos lineares. Como a determinação do valor de imóveis é empregada em um grande número de situações, inclusive para tributação, os eventuais erros cometidos podem afetar expressiva parcela da população. Assim, neste trabalho conclui-se pela importância da pesquisa de técnicas alternativas, no caso as RNAs, às atualmente utilizadas, de modo a aprimorar o processo de avaliação de bens.
Abstract
The purpose of this paper is to show the importance of the Artificial Neural Networks ANN application on the study of the marketing phenomena, and particularly concerning its application on the real estate market interpretation in the Evaluation Engineering. These models superiority regarding the estimations by the traditional econometrics has already been proved. The construction of real estate pricing models through conventional techniques as they are currently performed faces problems that reduce the estimation precision, particularly due to the ignorance about the functional form that describes the relation between the variables and due to the difficulty concerning the parameters estimation related to the real estate space distribution. Artificial neural networks application in real estate evaluation offers good perspectives and the outcomes so far have shown that ANN are better computational tools then regression linear for the areas where data cannot be represented solely by linear models. As the determination of real estate value is used in a great number of situations, including for taxation, the occasional mistakes may affect expressive parcel of the population. Therefore, this paper concludes for the importance of researches on the alternative techniques use, such as ANN, rather than those currently in use, so as to improve the real estate evaluation process.
Assunto
Engenharia elétrica
Palavras-chave
Engenharia Elétrica