Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/33121| Tipo: | Dissertação |
| Título : | Avaliação dos preços de imóveis na cidade de fortaleza, com a utilização de redes neurais artificiais, para a composição do ITBI |
| Autor : | Codes, Bernardo Nogueira de |
| Tutor: | Campos, Vanessa Ribeiro |
| Co-asesor: | Pitombeira Neto, Anselmo Ramalho |
| Palabras clave : | Engenharia de estruturas;Mercado imobiliário;Processo decisório;Price estimation;Decision support system;The real estate market |
| Fecha de publicación : | 2018 |
| Citación : | CODES, B. N. Avaliação dos preços de imóveis na cidade de fortaleza, com a utilização de redes neurais artificiais, para a composição do ITBI. 2018. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil)-Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil: Estruturas e Construção Civil, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018. |
| Resumen en portugués brasileño: | Existem vários agentes que estudam toda a amplitude do mercado imobiliário. O valor das habitações e as variáveis que causam oscilações nos preços, têm sido motivo de investigação por muitos especialistas de diferentes áreas, como: economistas, engenheiros, investidores de imóveis, entre outros. Além disso, existem também outros intervenientes envolvidos numa transação imobiliária e que também estão interessados numa determinação mais técnica para o valor de um bem, tais como: imobiliárias, bancos, incorporadores, construtores, investidores e empresas seguradoras. Deste modo, o presente estudo se propõe a fazer uma avaliação dos preços na cidade de Fortaleza, com o apoio de técnicas de Redes Neurais Artificiais, para a composição do ITBI (Imposto de Transmissão de Bens Imobiliários). Os dados analisados foram fornecidos pela Secretaria de Planejamento do Município de Fortaleza e são referentes as operações de transações imobiliárias de edificações residenciais verticais, construídas no período de 2012 a 2016. O modelo de avaliação foi desenvolvido a partir da seleção das principais variáveis que influenciam a distribuição desses preços. Foram utilizadas 14 variáreis de entrada, que tratam das características físicas dos imóveis analisados, incluída da variável localização. Os resultados da pesquisa foram organizados nos bairros de Fortaleza com maiores números de transações imobiliárias registradas nos últimos cinco anos. Dessa forma, foi possível apresentar a eficácia desse modelo de predição, tendo como maior contribuição, o apoio à decisão na estimação dos preços de imóveis para fins tributários. |
| Abstract: | There are several agents who study the full breadth of the real estate market. The value of housing and the variables that cause fluctuations in prices have been the subject of investigation by many specialists in different areas, such as economists, engineers, real estate investors, among others. In addition, there are also other players involved in a real estate transaction who are also interested in a more technical determination for the value of a property, such as real estate, banks, developers, builders, investors and insurance companies. Thus, the present study proposes to make a price evaluation in the city of Fortaleza, with the support of techniques of Artificial Neural Networks, for the composition of ITBI (Real Estate Transmission Tax). The data analyzed were provided by the Planning Department of the Municipality of Fortaleza and are related to the transactions of real estate transactions of vertical residential buildings, built in the period from 2012 to 2016. The evaluation model was developed from the selection of the main variables that influence the distribution of these prices. 14 input variables were used, which deal with the physical characteristics of the properties analyzed, including the location variable. The results of the survey were organized in the neighborhoods of Fortaleza with the highest number of real estate transactions registered in the last five years. Thus, it was possible to present the efficacy of this prediction model, with the largest contribution being support to the decision in estimating real estate prices for tax purposes. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/33121 |
| Aparece en las colecciones: | DECC - Dissertações defendidas na UFC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2018_dis_bncodes.pdf | 2,09 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.