Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO...

38
UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - CAEN MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA - MPE MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA FORTALEZA 2014

Transcript of Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO...

Page 1: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ

CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - CAEN

MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA - MPE

MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO

PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS

SELECIONADOS DE FORTALEZA

FORTALEZA

2014

Page 2: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

1

MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO

PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS

SELECIONADOS DE FORTALEZA

Dissertação submetida à Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Economia – Mestrado Profissional – da Universidade Federal do Ceará - UFC, como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Economia de Empresas. Orientador: Prof. Dr. Ronaldo de Albuquerque e Arraes

FORTALEZA

2014

Page 3: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

2

MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO

PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS

SELECIONADOS DE FORTALEZA

Dissertação submetida à Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Economia – Mestrado Profissional – da Universidade Federal do Ceará - UFC, como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Economia de Empresas.

Data de Aprovação: 11 de fevereiro de 2014

BANCA EXAMINADORA

______________________________________________ Prof. Dr. Ronaldo de Albuquerque e Arraes (Orientador)

Universidade Federal do Ceará

______________________________________________ Prof. Dr. Guilherme Diniz Irffi Universidade Federal do Ceará

______________________________________________ Prof. Dr. Daniel Barboza Guimarães

Universidade Federal do Ceará

Page 4: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

3

AGRADECIMENTOS

Aos meus pais que me educaram e motivaram com dedicação e amor, mostrando valores que

ajudam a estar em constante evolução.

Agradeço aos meus irmãos e colegas que me ajudaram a descobrir novos caminhos,

acreditando sempre no meu potencial me estruturando a ter iniciativas necessárias para dar

continuidade com a vida.

Ao professor Ronaldo de Albuquerque e Arraes pela ajuda e incentivo na realização desse

trabalho.

Aos professores Guilherme Diniz Irffi e Daniel Barbosa Guimarães por fazerem parte da

Banca Examinadora.

Aos meus amigos Igor Macedo de Lucena, Marcos Matos Brito de Albuquerque Junior e,

Joana D`arc Camurça pela ajuda na caminhada do mestrado.

Page 5: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

4

RESUMO

Este trabalho consiste no estudo das características físicas de imóveis localizados em bairros

selecionados da cidade de Fortaleza, as quais são determinantes para a formação de preço.

Tendo por base a metodologia de preços hedônicos ou preços implícitos, são investigadas as

características do bem habitacional que influem na formação do seu preço final e na

determinação da cesta ótima de bens do consumidor. Com base em uma pesquisa de campo

sobre as características de 607 imóveis construídos no período de 2007-2012, especificou-se

um modelo econométrico de preços hedônicos para se identificar os efeitos de um vetor de

características físicas sobre o preço final do imóvel. Concluiu-se que as variáveis estudadas

no vetor de características se mostraram estatisticamente relevantes na equação estimada para

explicar a formação dos preços dos imóveis residenciais, dentre as quais se destacam: área

privativa, acabamento, número de pavimentos, presença de elevador, vagas de garagem, idade

do imóvel. Do modelo proposto, ao se avaliar apartamentos novos e usados, desconsiderando

aqueles em fase de construção, deduz-se que, dentro do período de referência, deve optar-se

pela compra de um imóvel usado a fim de obter-se maior ganho esperado de capital. Através

dos dados apresentados, tornou-se também possível estabelecer o comportamento do

consumidor neste período, no qual prefere adquirir imóveis novos para moradia e usados para

investimento.

Palavras-chave: Mercado Imobiliário. Estimação de Preços Hedônicos. Bairros Selecionados

de Fortaleza.

Page 6: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

5

ABSTRACT

This work investigates the physical characteristics of properties located in selected

neighborhoods in the city of Fortaleza, which are decisive for pricing. The methodology of

hedonic or implicit prices is applied to determine the property characteristics that influence

the achievement of optimal bundle of other goods and housing made by the consumer for

forming its demand price. Based on a field survey on the characteristics of 607 buildings

constructed in the period 2007-2012, it was specified an econometric model of hedonic

pricing to identify the effects of a vector of physical characteristics on the final price of the

property. It was concluded that the coefficients of the variables in the vector of characteristics

were statistically significant in the estimated equation to explain the formation of the prices of

residential properties, among which are: private area, quality of materials, number of floors,

availability of elevators, garage spaces and years of construction. By contrasting brand new

and other apartments, excluding those under construction, it follows that the latter should be

chosen by the consumers if higher expected capital gain is the target. Yet, it is also established

that the consumer behavior is such that they prefer to acquire new properties for own housing

and used ones for investment.

Keywords: Real State Market. Estimation of Hedonic Prices. Selected Urban Areas of

Fortaleza.

Page 7: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

6

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Equilibrio do Consumidor…………………………………………………... 13

Figura 2 – Equilibrio do Produtor………………………………………………………. 15

Figura 3 – Mapa da cidade de Fortaleza com destaque na área de estudo…………….... 19

Figura 4 – Divisão da Amostra Original em Sub-amostras…………………………….. 22

Figura 5 – Evolução temporal dos indicadores entre 2008 e 2012……………………... 31

Page 8: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

7

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Mercado Imobiliário em Fortaleza………………………………………….. 20

Tabela 2 – Descrição e codificação das variáveis utilizadas no modelo de preços hedônicos……………………………………………………......................... 25

Tabela 3 – Equação de preço resultados da 1ª regressão……………………………….. 26

Tabela 4 – Equações de preço resultados da 2ª regressão (inclusão da variável “PERÍODO”)….………………………………………………….................. 27

Tabela 5 – Equações de preço resultados da 3ª regressão (modelo Semi-Log)................ 27

Tabela 6 – Equação de preço resultados da 4ª regressão (modelo Semi-Log com Inclusão da Variável “PERÍODO”)…….…………………………................ 28

Tabela 7 – Equação de preço resultados da 5ª regressão (modelo Semi-Log com Inclusão da Variável “NOVO”)…….……………………………………….. 28

Tabela 8 – Resumo das regressões……………………………………………………… 28

Tabela 9 – Cenários para Aquisições de Imóvel………………………………………... 30

Page 9: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

8

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO…………………………………………………............................. 9

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA………………………....……………………... 11

2.1 Fenômeno habitação…………………………………………………..................... 11

2.2 Modelo de preços hedônicos…………………………………………………......... 11

3 MERCADO IMOBILIÁRIO…………………………………………………....... 17

3.1 Contextualização no Brasil…………………………………………………........... 17

3.2 O Município de Fortaleza…………………………………………………............. 17

4 ASPECTOS METODOLÓGICOS……………………………………………….. 21

4.1 Teste de Chow…………………………………………………................................ 22

4.2 Base de dados e descrição das variáveis…………………………………….......... 23

5 RESULTADOS ECONOMETRICOS…………………………………………… 26

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS…………………………………………………....... 32

REFERÊNCIAS…………………………………………………............................ 34

APÊNDICES…………………………………………………................................. 36

Page 10: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

9

1 INTRODUÇÃO

O mercado é constituído de consumidores e produtores que buscam otimizar o

resultado em suas transações. Em outras palavras, existe o princípio da oferta e demanda no

qual o mercado tenta manter um preço de equilíbrio de acordo com a procura. No mercado

imobiliário, existem diversos fatores que interferem nos preços, de acordo com as

preferências do consumidor. Por exemplo, pode-se comprar um apartamento em uma área

remota, mas que depois de um ano tem em sua proximidade a construção de um grande

shopping center, isso influencia positivamente o preço dos imóveis. Conhecer a dinâmica do

mercado traz benefícios para a formação de preços, reduzindo a assimetria de informação

entre os agentes do mercado.

Pela interação das forças de mercado, a oferta reduzida de imóveis conduz a um

inevitável um aumento de preços tanto para aquisição de novos imóveis, como para locação

de imóveis. A alta dos preços de imóveis constatada nos últimos anos particularmente em

Fortaleza, cidade foco desta análise, tem ocasionado debates sobre a origem e o limite desses

valores. Considerando o papel do setor imobiliário como um grande gerador de renda,

identificar as causas e monitorar a evolução dos preços de imóveis contribui para o

conhecimento dos possíveis efeitos em cadeia dos setores envolvidos e a contribuição nos

indicadores inflacionários e, consequentemente, na economia do país.

Diversos bairros da cidade de Fortaleza receberam empreendimentos com perfis

diferenciados, entre casas e apartamentos com diversas opções de comércio e lazer. No

contexto atual, torna-se necessário para a população compreender quais os elementos são

importantes no mercado de imóveis residenciais e de que forma eles são valorizados. Assim,

ao comprar o produto, o cidadão pode ser capaz de estimar o custo gerado por cada

característica adicionada ao imóvel, mas também a receita que ela pode originar. É necessária

uma padronização das preferências do consumidor.

Com o intuito de atrair mais clientes, cada vez mais, são inseridas características

diferenciadas aos imóveis. Embora seja possível supor que exista uma oferta e uma demanda

pelas características, o acréscimo de cada uma ao preço final torna a valoração algo não

trivial. Para estimar a contribuição das características, utilizam-se os chamados modelos de

preços hedônicos. De acordo com Rosen (1974) os preços hedônicos são definidos como os

preços implícitos das características associadas aos produtos. Assim, o preço marginal dos

Page 11: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

10

atributos é obtido a partir da regressão do preço sobre as quantidades de características

associadas.

No decorrer do tempo, modelos de preços hedônicos vêm sendo utilizados para

avaliação e mensuração estatística dos preços dos imóveis. A abordagem é baseada na

obtenção da utilidade dos consumidores explicada por Lancaster (1966), e por Rosen (1974)

que fundamenta a ideia que o produto pode ser avaliado por um vetor de características e que

essas definem um preço implícito.

Dentre os estudos recentes podemos destacar: Oliveira (1997) que estuda os

impactos negativos da poluição do ar na cidade de São Paulo, Brasil; Benson et al., (1998)

que avaliam o impacto da vista sobre o preço dos imóveis em Bellingham, Canadá; Espey e

Lopez (2000), que pesquisam o efeito do impacto sonoro dos aeroportos em Reno Sparks,

Estados Unidos; Bowes e Ihlanfeldt (2001), que estimam o impacto das estações de trem

sobre o valor dos imóveis na cidade de Atlanta, Estados Unidos; Andersson (1997) que

analisa a qualidade dos condomínios em Singapura, Malásia; Martins (2012) que estima o

preço dos imóveis no Rio de Janeiro, Brasil. Para a cidade de Fortaleza, especificamente, há o

estudo de Honorato (2004) que faz a análise da demanda de preços imobiliários no mercado

imobiliário por meio do modelo hedônico.

A motivação para o presente trabalho parte da necessidade de inferir os preços aos

imóveis na região em estudo e demonstrar o real impacto ao investidor que comprou um

imóvel, novo ou usado entre os anos de 2007 e 2012. Assim, utilizou-se a metodologia citada

na precificação dos imóveis em uma cidade de porte médio - Fortaleza, com maior foco nos

bairros de Meireles e Aldeota. Estas duas regiões foram escolhidas por serem áreas

residenciais e apresentarem melhor IDH (Índice de Desenvolvimento Humano). (IBGE,

2010).

O trabalho encontra-se estruturado em seis seções. A primeira seção introdutória.

A segunda seção trata da fundamentação teórica. A terceira caracteriza a área em estudo. A

quarta apresenta os aspectos metodológicos. A quinta traz os resultados. A sexta apresenta as

considerações finais.

Page 12: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

11

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Fenômeno habitação

O mercado habitacional é considerado uma indústria a parte. A necessidade da

casa própria faz parte do sonho de grande parte da população. O consumidor será deparado

com um bem heterogêneo, com um conjunto diversificado de opções. De acordo com Le

Grand et al. (1992), a habitação é um bem complexo, com diferentes características e oferta

inelástica a curto prazo.

“A habitação pode ser vista como um processo em que três atores se destacam:

terra, estrutura e ofertante, em que o homem adiciona à terra crua uma estrutura física e vai ao

mercado ofertar o produto final para locação ou revenda”. (SOUSA FILHO; ARRAES, 2005,

p. 3).

Cada produto é único, constituído por um pacote de atributos que podem ser

divididos em características, tais como: área, número de quartos, presença de elevador, andar

correspondente, idade, distância a centro comercial, proximidades a equipamentos urbanos.

Diante deste vasto universo de escolhas, são utilizadas análises para valoração do

bem habitacional, que levam em conta desde o uso de modelos matemáticos, até o

conhecimento subjetivo. Dentre as formas de obtenção do valor final, destaca-se o obtido por

comparação direta entre itens da mesma categoria, por similares ou por amostragem estatística

de dados do mercado. Diferenças entre as características devem ser compensadas por meio de

critérios estabelecidos visando equiparar os valores. Com isso, são analisados os vetores

formadores de preço (área privativa, elevador, idade, vagas na garagem, padrão do imóvel)

dos diversos bens, a fim de aferir o valor de mercado (D`AMATO; ROBERTO, 2009, p. 56).

2.2 Modelo de preços hedônicos

A metodologia de Preços Hedônicos é baseada na abordagem para obtenção da

utilidade dos consumidores explicada por Lancaster (1966). De acordo com o autor, o produto

é formado por um conjunto de características para os quais o indivíduo tem preferências. No

mercado, os produtos disponíveis são apresentados da mesma forma aos consumidores. As

características são mensuradas de forma diferenciada por cada consumidor, ou seja, a escolha

é feita de acordo com o conjunto de características disponíveis no mercado. Segundo

Page 13: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

12

Lancaster (1966) o consumidor busca formas de maximizar a utilidade com as características

que maximizem a utilidade.

O valor final do produto é composto de valores atribuídos as características

pertencentes aquele bem. Ocorre que no mercado, estes valores muitas vezes são intangíveis,

tendo então que considerar a utilização dos preços relacionados à utilidade gerada, definido

por Rosen (1974) como sendo os preços implícitos das características. Com a regressão dos

preços dos produtos em função das suas características, é possível quantificar os ativos

intangíveis.

O modelo é descrito como um mercado competitivo em um plano de várias

dimensões onde tanto os compradores como os vendedores estão localizados. O produto é

definido por n características mensuráveis. Sendo, iz a quantidade de características i

representada pelo vetor ),...,,( 21 nzzzz (ROSEN, 1974).

A função preço, ),...,()( 2,1 nzzzpzp , é definida por cada ponto no plano onde

tanto os produtores quanto os consumidores escolhem em relação a um pacote de

características dos bens comprados e vendidos. Desta forma, o equilíbrio se dá ao equalizar o

que é oferecido pelo produtor em cada ponto do plano, com a quantidade demandada pelo

consumidor.

Com relação à decisão do consumidor, supõe que apenas uma unidade com um

determinado valor z. A função utilidade assumida ),...,,( 2,1 nzzzxU , em que x representa todas

as outras propriedades consumidas e z o vetor de características associadas. Definir o preço de

x igual à unidade e renda medida, y, em termos de unidades de )(: zpxyx . A

maximização da utilidade sujeito a restrição orçamentária não-linear requer a escolha de x e

),...,,( 21 nzzz para satisfazer o orçamento e condições de primeira ordem. A restrição

orçamentária do consumidor será:

niUx

UzPz

z

zp ii

i

,...,1,)(

(1)

Onde iPz é o preço hedônico do atributo i da habitação, sendo as condições de

segunda ordem da característica i e )(zP função de preços hedônicos. De acordo com Rosen

(1974) para enfatizar o contexto espacial do problema, foi definido o preço de oferta (bid

function) como sendo ),;,...,( 2,1 zuzzz n , de acordo com:

Page 14: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

13

uzzzyU n ),...,,( 2,1 (2)

Onde u é uma quantidade ótima de nível de utilidade, que o consumidor está

disposto a pagar por valores de ),...,( 2,1 nzzz a um nível de utilidade e renda representado por

),;( yuz . Com isso, é possível observar uma família de curvas de indiferença relacionando

iz com preço. Da função utilidade, são obtidas as seguintes relações:

1,01

,0

yeUc

uUx

Uzz i

i (3)

0)2( 322 UxUxxUzUxzUzUxzUzUxzz iiiiiiii (4)

As equações (3) e (4) mostram que o preço é função da utilidade gerada por uma

variação em iz . Onde iz é a taxa marginal de substituição entre a característica iz e o valor,

indicando seu preço de demanda de reserva para uma unidade adicional iz .

A quantidade que o consumidor está disposto a pagar por para um índice de

utilidade fixa e renda é, ),;( yuz , enquanto )(zp é o mínimo preço que ele deve pagar no

mercado. Portanto, a utilidade é maximizada quando )(),;( *** zpyuz e

niqpiyuzzi ,...,1),(),;( **** , onde *z e *u são as quantidades ótimas. Em outras

palavras, otimizar a localização no plano- ocorre quando as curvas )( *zp e ),;( ** yuz são

tangentes uma a outra. As escolhas ótimas de dois diferentes consumidores com funções 1 e

2 , são mostradas na figura 1.

Figura 1 – Equilibrio do Consumidor

Fonte: Adaptado de Rosen (1974)

Page 15: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

14

Uma consequência do modelo é que há tendência em relação a segmentação do

mercado, da forma que consumidores com funções de valor semelhantes, tendem a comprar

produtos com as mesmas características. Isto é um resultado bem conhecido do modelo de

equilíbrio espacial. Permitindo a parametrização das preferências do consumidor, a função

utilidade pode ser escrita por );,...,,( 2,1 nzzzxU , onde é o parâmetro de diferenciação entre

os consumidores. O equilíbrio da função depende de )(y que corresponde a renda e )( o

conjunto da população, determinando assim os preços hedônicos para as características z.

Em relação ao raciocínio estabelecido às preferências do consumidor, pensamento

simétrico pode ser utilizado em relação aos produtores. Seja )(zM o número de unidades

produzidas pela firma, com especificações z. A função de custo é representada por );,( zMC

, onde representa os parâmetros estabelecidos por cada produtor. A maximização do lucro

é dada por ),...,,,()( 21 nzzzMCzMp escolhendo M e z ótimo, atendendo a condição de

primeira ordem:

niM

zzzMCzzp ni

i ,...,1,),...,,,(

)( 21 (5)

nizzzMCzp nM ,...,1),,...,,,()( 21 (6)

A receita marginal de atributos adicionais é igual ao custo marginal de produção

por unidade vendida, ou seja, ao seu preço implícito. As quantidades produzidas serão até que

o preço )(zp iguale ao custo marginal de produção, avaliada no pacote de características

ótimas.

Simetricamente ao tratamento a demanda, a função oferta definida por

);,...,,,( 21 nzzzx indica o preço unitário que a firma está disposta a receber, com os vários

atributos estabelecidos quando as quantidades produzidas são ótimas. Assim, eliminando a

variável M:

),...,,,()( 21 nzzzMCzMp (7)

),...,,,( 21 nzzzMC (8)

Page 16: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

15

E resolvendo em termos de z, e . Distinguindo (7) e (8) para obter

01

Me

M

Czz i

i . A reserva de oferta para o atributo i e lucro constante, assumindo

aumento de iz é iz .

A maximização do lucro deve satisfazer ),;,...,,()( **2

*1

* ni zzzzzp , para

ni ,...,1 . A escolha ótima é caracterizada pela tangência entre o lucro obtido e preço das

características implícitas no mercado é demonstrada na figura 2.

Figura 2 - Equilibrio do Produtor

Fonte: Adaptado de Rosen (1974)

Analisando as figuras 1 e 2 e sobrepondo, é entendido que “No equilíbrio,

comprador e produtor se adequam perfeitamente quando suas respectivas funções de valor e

oferta se tangenciam, com um gradiente comum nesse ponto dado pelo gradiente do mercado

com a função de preço )(zp ”. (ROSEN, 1974, p. 44). Logo, uma curva envoltória dos

conjuntos de curvas de valor e oferta representa a função de preços hedônicos.

Analisando as decisões do consumidor e produtor é estabelecido o equilíbrio de

mercado. A quantidade demandada de produtos com características z é )(zQd , e )(zQs é a

quantidade fornecida com esses atributos. É preciso encontrar a função )(zp quando

)()( zQzQ sd , ou seja, o preço varia de acordo com as derivações da demanda e oferta

discriminadas nos processos acima.

O modelo proposto por Rosen (1974) inicialmente desconsiderava os efeitos das

variáveis que afetam as preferências do comprador. Em uma segunda etapa do processo do

modelo inicial, o autor admite a influência de características 1Y que afetam as preferências do

Page 17: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

16

comprador e 2Y do comprador. Com isso, p é obtido com as equações de demanda e oferta

conforme abaixo:

),,...,,()( 121 YzzzFzp ni

i , (demanda) (9)

),,...,,()( 221 YzzzGzp ni

i , (oferta) (10)

Dividindo a demanda por um conjunto de características, e estimando o preço

marginal implícito para cada uma )(ˆ/)( qpqiqp , equilibrado pelo total de características

compradas ou vendidas. Com isso, utiliza-se )(ˆ qpi como variável endógena, na segunda etapa

nas equações simultâneas de demanda (9) e oferta (10).

O uso da metodologia de preços hedônicos apresenta dificuldades que devem ser

levadas em consideração. Primeiro, a teoria não determina quais as variáveis relevantes para a

composição do preço final. Segundo, método de regressão frequentemente apresenta variáveis

dependentes com relações lineares exatas ou aproximadas. Terceiro, à aplicação da

metodologia de preços hedônicos ao mercado imobiliário, é a presença de heterocedasticidade

referente a idade do imóvel. De acordo com Goodman e Thomas (1995) a variância residual

nas equações de preços hedônicos frequentemente aumenta com a idade da habitação, ou seja,

o argumento apresentado é que a partir de certa idade, ao invés de desvalorizar, há uma

valorização gradual conforme mais velhos ficam. Apesar destas dificuldades, o modelo é

amplamente utilizado no mercado imobiliário, e superado com o uso de ferramentas

econométricas.

Page 18: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

17

3 MERCADO IMOBILIÁRIO

3.1 Contextualização no Brasil

No Brasil a participação da construção civil no PIB cresceu 28,7% de 2007 à

20121. Este processo foi impulsionado pela abertura de capital das empresas do setor em

2005, embora em 2008 tenha ocorrido a crise econômica mundial, com percentual de

crescimento do mercado brasileiro quase zero. (IBGE-2010)

Entre os anos de 2007 e 2012 o déficit habitacional total recuou 6,27%, e, em

termos absolutos, de 5,59 milhões para 5,24 milhões de domicílios. Essa queda ocorreu ao

mesmo tempo em que houve aumento de 12,6% no total de domicílios, de 55,918 milhões

para 62,996 milhões. Assim, em termos relativos, o déficit caiu de 10% do total de domicílios

para 8,53%. As famílias que ganham até três salários mínimos tiveram maior recuo no déficit,

embora tenha recuado em todas as faixas de renda.

Na análise da distribuição da falta de moradias adequadas, houve uma

concentração maior do déficit entre as famílias de baixa renda. Em 2012, 73,6% do déficit era

composto por domicílios com famílias com renda de até três salários mínimos, ante 70,7% em

2007. Ainda assim, houve queda em números absolutos: em 2007, os 70,7% de 5,59 milhões

equivaliam a 3,95 milhões de domicílios nessa faixa. E, em 2012, 73,6% de 5,24 milhões

equivaliam a 3,86 milhões de domicílios.

Assim, as demais faixas passaram a responder menos pelo déficit habitacional. Do

total do déficit habitacional, 11,6% referiam-se aos que ganhavam de três a cinco salários

mínimos em 2012, ante 13,1% em 2007. Entre os que recebiam de cinco a dez salários

mínimos, a parcela foi de 10,4% para 9,4%. Já o déficit entre quem ganhava mais de dez

salários mínimos caiu de 4,1% para 2,9%.

3.2 O Município de Fortaleza

Criada em 1725 a partir da Fortaleza de Nossa Senhora da Assunção. Está

delimitada pelas coordenadas geográficas: 3°43’02” de latitude sul e 38º32’35” de longitude a

oeste de Greenwich. O município faz limite ao sul com os municípios de Maracanaú,

1 IBGE - Sistema de Contas Nacionais Brasil.

Page 19: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

18

Pacatuba, Itaitinga e Eusébio; ao norte com o Oceano Atlântico e o município de Caucaia; ao

leste com os municípios de Eusébio, Aquiraz e Oceano Atlântico; e, finalmente, com os

municípios de Caucaia e Maracanaú a oeste.

A população da cidade de Fortaleza é de 2.452.185 hab. (IBGE - 2010),

distribuída em 114 bairros oficialmente delimitados, o que faz de Fortaleza a 5ª cidade mais

populosa do Brasil. Segundo dados do IBGE o município teve uma taxa média geométrica de

crescimento populacional de 1,76% a.a entre 2000 e 2009. Fortaleza concentra 30% do total

de habitantes do Ceará e cerca de 70% da RMF. A área territorial de Fortaleza é de 314,927

km², resultando numa densidade demográfica média de 7.786,52 hab/km², a maior entre as

capitais do Brasil.

A cidade concentra 70% dos empregos e cerca da metade do PIB do Estado. O

PIB de Fortaleza é de R$ 31,79 bilhões (IBGE/2009), com uma participação percentual no

PIB brasileiro de 0,92%, ocupando a 15ª posição entre os 100 maiores municípios do País. O

PIB per capita é de R$ 12,69 mil (IBGE/2009).

A Capital foi, em 2012, o sétimo maior mercado do País, no que diz respeito a

venda de imóveis. Ficou atrás de Salvador (R$ 2,66 bi); Porto Alegre (R$ 2,98 bi); Distrito

Federal (R$ 3,33 bi); Belo Horizonte (R$ 3,91 bi); Região Metropolitana do Rio de Janeiro

(R$ 11,14 bi); e também da Região Metropolitana de São Paulo (R$ 28,48 bi).

Fortaleza, assim como as demais capitais do país, tem experimentado nas últimas

décadas uma aceleração do processo de urbanização, o que tem levado em muitos casos ao

crescimento desordenado da cidade e, consequentemente, à acentuação de problemas sociais e

estruturais. Este fluxo migratório para grandes centros urbanos é devido a fatores como maior

oferta de emprego, facilidade de acesso aos serviços nas áreas de saúde e educação, e as

condições climáticas (caso de seca no Nordeste), dentre outros. A cidade atualmente já

apresenta 100% da sua população urbana (IBGE, 2010). Segundo estudo realizado em 2004

(Relatório Síntese Diagnóstico do Município de Fortaleza) a cidade contava com cerca de

17.600 habitações em áreas de risco e 82.203 em áreas subnormais, perfazendo um total de

cerca de 346.000 pessoas vivendo em péssimas condições de moradia.

Em relação aos bairros de classe média e alta, segue breve descrição do Meireles e

Aldeota (Figura 3). O primeiro é considerado por possuir um perfil mais residencial, com

desenvolvimento na segunda metade do século XX e abrigando equipamentos urbanos e

residências. Com o surgimento do polo gastronômico, a região apresenta crescimento no setor

Page 20: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

19

comercial. Já o segundo é um local de colégios, hospitais, bancos e na primeira década tem-se

desenvolvido uma zona comercial. (HONORATO, 2004).

Figura 3 – Mapa da cidade de Fortaleza com destaque na área de estudo

Fonte: Site www.ceara.com.br/fortaleza/mapadefortaleza.htm

Em Fortaleza, entre os anos de 2007 e 2012 foram 261.098 mil unidades

comercializadas, com um total de 23.814 mil unidades vendidas, ou seja, uma média de 9% de

vendas por ano. Em relação a este período foram lançadas 19.383 mil unidades, com maior

acréscimo em 2011 com um total de 6.196 mil unidades, valor superior à soma dos anos de

2007 a 2009.

As estatísticas do INPESCE2 revelam, ainda, que foram lançadas 3.250 unidades

no primeiro semestre de 2013, 15% a mais do que o total contabilizado em igual período do

ano passado. O preço médio do imóvel em Fortaleza - desconsiderando as unidades do Minha

Casa, Minha Vida - ficou em R$ 423,8 mil no primeiro semestre.

2 INPESCE - Instituto de Pesquisas e Estatísticas do SECOVI (2013)

Page 21: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

20

Tabela 1 – Mercado Imobiliário em Fortaleza

Ano Unidades Ofertadas

Resid./Aptº Unidades Vendidas

Resid./Aptº Unidades Residenciais

Lançadas 2007 32.677 2.009 1.030 2008 32.550 2.879 2.229 2009 32.038 2.558 1.926 2010 46.077 4.600 3.653 2011 55.589 6.325 6.196 2012 62.167 5.443 4.349 Total 261.098 23.814 19.383

Fonte: SINDUSCON-CE/FIEC

Apesar de ainda ocuparem posição de destaque no universo de unidades lançadas

por bairro, a participação da Aldeota e Meireles vem caindo desde 2005. Se, naquele ano, a

participação desses bairros era de 41%, no primeiro semestre deste ano fechou em 13%. Essa

mudança estaria ligada às melhorias de condições a alta de preços em outros bairros, que

contribuíram para o desenvolvimento dessas áreas.

Page 22: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

21

4 ASPECTOS METODOLÓGICOS

O modelo segue de acordo com o proposto por Rosen (1974), onde os preços dos

imóveis são relacionados a um conjunto de características. Neste caso, os imóveis são

abordados de acordo com suas características físicas. A variável explicada é o preço (Yt ),

enquanto as variáveis explicativas são andar ( tX ), área ( tZ ), presença de elevador ( tH ),

idade ( tI ), padrão ( tP ), vagas na garagem ( tV ) período ( tO ), novo ou usado ( tN ).

ttttttttt NOVPIHZXYt 987654321ln (11)

O modelo cross-section, utiliza a alegação de que a transformação logarítmica da

observação de despesas tende a corrigir a heterocedasticidade. É consistente na ideia de que a

equação nos fornece o impacto das modificações das variáveis independentes em relação a

dependente em menor escala, ou seja, foi adquirida a vantagem de diminuir a amplitude dos

valores das variáveis, tornando as estimativas menos sensíveis a oscilações extremas na

variável dependente ou nas independentes. Estudos de Bartlett (1947), Kempthorne (1952),

Theil (1951), Jorgenson (1965), Amemiya (1973) e muitos outros colaboraram com o uso deste

formato. Por isto, foi atribuída função logarítmica no modelo.

O estudo inicia-se em 2007 por ocorrer nos Estados Unidos da América em 2007,

a crise econômica mundial ao qual afetou negativamente os preços dos imóveis de forma

avassaladora. Os efeitos depois foram estendidos para diversas regiões do mundo, afetando

inicialmente a Europa, e posteriormente disseminados para os mercados ditos emergentes,

como o Brasil.

Neste período, com o mundo em crise, o mercado imobiliário brasileiro continuou

com aumento de preços acima da inflação. Devido ao mercado imobiliário conter grande

assimetria de informações, este modelo busca há necessidade de investigar as principais

características que justificam a formação dos preços neste período. Com isso, é possível

determinar os principais pontos que devem ser observados na compra, ou venda de um

imóvel.

Page 23: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

22

4.1 Teste de Chow

As series podem conter quebras estruturais decorrentes de diversas forças

externas, tais como políticas públicas, mudanças tributárias, dentre várias outras causas. O

teste de Chow verifica a estabilidade dos parâmetros em um intervalo de amostra, ou seja, se

os parâmetros se mantem iguais durante o tempo da série.

É realizado o teste dividindo a amostra em duas sub-amostras e estimando os

parâmetros novamente em cada uma. (figura 4) Uma restrição quanto ao uso do teste é que,

cada sub-amostra deve conter mais observações que o número de coeficientes estimados, ou

seja, não se deve usar com poucas observações. O resultado do teste apresenta a estatística F e

a estatística Log Razão Verossimilhança. (GUJARATI; PORTER, 2011)

Um período sugere uma regressão em apenas um período podendo ser expressa

por:

tVPIHZXYt tttttt 7654321 (12)

Após a quebra estrutural tem-se duas regressões distintas:

tVPIHZXYt tttttt 276543211 (13)

tVPIHZXYt tttttt 276543212 (14)

Figura 4 – Divisão da Amostra Original em Sub-amostras

Fonte: Elaborado pelo autor

(11) (12) (13)

Page 24: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

23

O modelo compara a soma dos quadrados dos resíduos da regressão original (12)

com a soma dos quadrados dos resíduos das novas regressões feitas a partir das sub-amostras

(13) e (14). Caso haja diferença significativa das estatísticas, a partir do ponto de quebra T,

pode-se concluir uma mudança estrutural no modelo.

Se a hipótese nula de que as estimativas para os coeficientes são estáveis for

verdadeira, os parâmetros das regressões (13) e (14) são iguais, ou seja,

,,...,, 772211 o modelo pode ser expresso como na regressão (12).

(GUJARATI; PORTER, 2011).

4.2 Base de dados e descrição das variáveis

Foi proposto o estudo da sensibilidade dos preços dos imóveis em relação a suas

características. Para montar a base de dados, foi solicitado a um engenheiro avaliador

credenciado da Caixa Econômica Federal, que enviasse informações de imóveis coletados

para trabalhos de avaliações. Levou-se em conta o conhecimento tácito do responsável para

aferição dos resultados obtidos em campo, para obtenção de suas variáveis. Os dados foram

tabulados, contendo a localização do imóvel (endereço) e suas características físicas. Por isso,

considera-se que é possível não haver distorções em relação a tabulação. O período de coleta

foi de janeiro de 2007 a dezembro de 2012. No total foram obtidas 607 observações

(imóveis). Assim, dividiu-se a amostra em duas partes:

537 observações dos períodos de Janeiro de 2007 a Dezembro de 2008;

70 observações dos períodos de Janeiro de 2010 a Dezembro de 2012.

Na escolha das variáveis de influência, foram definidas as seguintes

características: a) área privativa; b) andar; c) elevador; d) idade; e) vagas na garagem; f)

padrão do imóvel. Tais variáveis foram utilizadas em muitos estudos econométricos, dentre

eles, Lucena (1985) e Ferreira (2002). Em relação a estas, foram feitas as seguintes

limitações:

A variável “ÁREA”, corresponde à área privativa total dos imóveis, assim nos

apartamentos de cobertura as áreas descobertas são incluídas.

Na variável “ANDAR”, foi associado o piso onde estava o imóvel. Quando no

prédio havia um piso com salão de festas, o primeiro andar tem a numeração

iniciada no 1º.

Page 25: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

24

A variável “ELEV” é do tipo dummy para indicar a presença ou não de

elevador. Para a amostra de 2012 com 70 observações, os dados coletados

apresentaram presença de elevador em 100% das vezes.

Na variável “IDADE” foi contabilizado o tempo a partir da data entrega. Os

imóveis novos dentro do 1º ano, inferiores a 6 meses tem seu valor 0,

superiores a esta data, dentro do 1º ano, assumiu-se 0,5. Após o 1º ano, os anos

estão em números fechados, ou seja, arredondados para o ano corrente. Com

isso, um imóvel com 1 ano e 5 meses, teve seu valor inserido apenas como 1.

Na variável “VG” está a quantidade coletada como número de vagas

disponíveis para o apartamento. Não foram contabilizadas as vagas alugadas.

A variável “PADRAO”, explica o padrão do acabamento do imóvel. Assim,

imóveis de características boas e regulares recebem o número 1, ótimas e

excelentes o número 2. Não foram incluídas amostras nos quais os padrões não

atendiam os mínimos estabelecidos.

A variável “NOVO” é do tipo dummy para indicar se o imóvel é novo ou não.

Para serem considerados novos, devem estar construídos, e com idades até 6

meses. Os imóveis considerados novos representam 5,27% do total da amostra.

Foram incluídas na base unidades a venda e em oferta, com cuidado para o preço

nos imóveis ofertados está dentro dos preços de mercado. Entende-se que a exclusão dos

imóveis com preços fora da faixa de mercado, porque apresentam distorções entre a quantia

que o indivíduo entende como adequado e o que está sendo oferecido pelo ofertante. Por estes

motivos, a inclusão destes imóveis não agregara para o modelo de preços a partir das

características significantes para o equilíbrio de mercado.

Uma preocupação na composição da base foi tentar utilizar os preços praticados

nas transações. Nos imóveis que apresentam os preços inicialmente solicitados para oferta,

não foi atribuído qualquer desconto, levando em conta este valor como o valor de venda. Esta

consideração foi feita porque em segmentos de mercados com menor liquidez, o diferencial

entre o preço ofertado e o que é efetivamente fechado costuma apresentar pouca modificação.

Uma possível taxa para homogeneização dos imóveis poderia gerar problemas que não são

possíveis prever.

Page 26: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

25

Como os dados de preço coletados compreendem datas distintas deste período, foi

necessário fazer uma correção nos preços utilizando o INCC3, para que o tempo não afetasse

o resultado da análise das mudanças nas características sobre o preço. Na primeira amostra os

preços foram corrigidos para o mês de Janeiro de 2008, e na segunda realizou-se a correção

com atualização para o mês de Janeiro de 2012.

Em virtude da amostra estar restrita a dois bairros, não foram avaliadas variáveis

características das áreas, tais como: renda do chefe de família, acessibilidade, distância ao

centro de negócios, segurança, saneamento, dentre outras amenidades. O impacto destas

amenidades seriam praticamente uniformes nos dados obtidos. Antes de rodar a regressão, foi

preciso verificar se as variáveis explicativas estão correlacionadas de forma a entender a

mudança nos estimadores quando uma variável é omitida ou incluída. Para fins de

comparação dos resultados obtidos através da pesquisa de campo, não há, nenhuma base de

dados pública que relacione os preços das vendas realizadas e todas as variáveis de interesse

observadas.

Na amostra final, que contempla a unificação das variáveis, foi inserida uma

binária, que diferenciasse o período estudado. Considerado então o valor de 0 para a base de

2008 e 1 para a base de 2012. Também com esta, o ultimo passo foi inserir uma binária que

considerasse a diferenciação entre os imóveis novos. Como sugerido por Sirmans,

Macpherson e Zeitz (2005), Clark e Herrin (1997), Decker, Nielsen, e Sindt (2005), Laurice e

Bhattacharya (2005), uma nova habitação é frequentemente mais desejavel, em parte por não

haver a necessidade de reparos e geralmente contem aparelhos novos e modernos, portanto de

uma habitação nova é esperado um preço de venda mais elevado.

Tabela 2 – Descrição e codificação das variáveis utilizadas no modelo de preços hedônicos Variável no

Modelo Código da Variável

Descrição da Variável Tipo da Variável

Unidade de Medida

Explicada PRECO Preço do imóvel Quantitativa Reais Explicativa AREA Área privativa do imóvel Contínua M² Explicativa PADRAO Padrão de acabamento Discreta 1 = boa e regular, 2 = ótima

e excelente Explicativa IDADE Idade do imóvel Contínua Anos Explicativa ANDAR Número de pavimento Contínua Andar Explicativa ELEV Índica presença de elevador Binária 0 = não possui, 1 = possui Explicativa VG Vagas de Garagem Contínua Unidade Explicativa PERIODO Retorna ao ano 2008 ou 2012 Binária 0 = ano 2008, 1 = ano 2012 Explicativa NOVO Indica se o imóvel é novo na

data da coleta Binária 1 = sim, 0 = não

Fonte: Elaborado pelo autor

3 INCC – Índice Nacional de Preços da Construção Civil, publicada mensalmente pela FGV.

Page 27: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

26

5 RESULTADOS ECONOMÉTRICOS

Os modelos estimados nessa seção utilizam as variáveis apresentadas no tópico

anterior. O passo inicial foi analisar datas específicas nas amostras para investigar se houve

quebras estruturais. Na base de 2008, foi inserida quebra dividindo em duas partes, com a

primeira de Jan/2007 a Jan/2008 contendo 233 observações e a segunda de Fev/2008 a

Dez/2008 contendo 304 observações. Assim como na base anterior, em 2012 foi inserida

quebra dividindo em duas partes com o primeiro período de Abr/2010 a Mar/2011 com 37

observações e o segundo período de Abr/2011 a Jun/2012 contendo 33 observações. Os

valores encontrados foram de Prob(F) de 0,000028 e Prob(LRV) para 2008 e Prob(F) de

0,000098 e Prob(LRV) para 2012. Com isso, não rejeita a hipótese de estabilidade dos

parâmetros das regressões.

Nesta parte ainda não tinham sido incluídas as variáveis “PERIODO” e “NOVO”,

pois estas serão inseridas apenas na amostra final.

Como foi rejeitada a hipótese nula nas duas amostras, os dados foram unificados,

criando uma única com 607 observações. Foi realizada novamente a quebra a partir dos

períodos definidos na amostra anterior. Neste caso novamente, a hipótese nula foi rejeitada.

Com a análise das amostras concluídas, o teste é feito com o modelo final. O próximo passo

foi realizar um pool das duas amostras, estimando-se o modelo com uma única amostra

contendo 607 observações.

A primeira regressão (tabela 3) realizada com o modelo geral obteve ajustamento

aos dados (R²=64,79%) e apresentou a variável “PADRAO” com significância acima de 5%.

As variáveis “ELEV” e “PADRAO” apresentaram sinais diferentes do esperado, pois

teoricamente, a presença de elevadores e imóveis de padrão mais elevado tem um valor maior.

Tabela 3 – Equação de preço resultados da 1ª regressão VARIÁVEL DEPENDENTE - PREÇO

VARÍAVEIS COEFICIENTE ERRO PADRÃO ESTATÍSTICA T PROB. C -37227.14 43779.05 -0.850341 0.3955

ANDAR 3338.882 1555.721 2.146196 0.0323 AREA 3311.272 195.4144 16.94487 0.0000 ELEV -80811.60 26448.84 -3.055393 0.0023

IDADE -11471.01 1261.239 -9.095038 0.0000 PADRAO -23002.34 21111.35 -1.089572 0.2763

VG 40218.13 14800.35 2.717376 0.0068 R² 64.79% F 184.0411 N 607

Fonte: Elaboração do autor

Page 28: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

27

Com a inserção da variável “PERIODO” gerou-se a segunda regressão (tabela 4),

com ajustamento aos dados um pouco melhor de (R²=77,84%) e com os mesmos sinais da

primeira regressão. Na terceira regressão (tabela 5), foram utilizados os dados da primeira

regressão, seguindo a sugestão de Houthakker (1957), definindo-se a forma funcional como

log-linear. Obteve-se um ajustamento (R²=80,98%), com as variáveis apresentando os sinais

esperados.

Tabela 4 – Equações de preço resultados da 2ª regressão (inclusão da variável “PERÍODO”) VARIÁVEL DEPENDENTE - PREÇO

VARÍAVEIS COEFICIENTE ERRO PADRÃO ESTATÍSTICA T PROB. C -24761.93 34767.42 -0.712216 0.4766

ANDAR 1556.356 1238.902 1.256239 0.2095 AREA 3083.519 155.6346 19.81256 0.0000 ELEV -93368.73 21011.33 -4.443731 0.0000

IDADE -10755.68 1002.162 -10.73247 0.0000 PADRAO -4127.421 16792.77 -0.245786 0.8059

VG 24367.01 11781.93 2.068168 0.0391 PERIODO 354374.2 18869.62 18.78015 0.0000

R² 77.84% F 300.6003 N 607

Fonte: Elaboração do autor

Tabela 5 – Equações de preço resultados da 3ª regressão (modelo Semi-Log) VARIÁVEL DEPENDENTE – LOG(PREÇO)

VARÍAVEIS COEFICIENTE ERRO PADRÃO ESTATÍSTICA T PROB. C 11.09153 0.071030 156.1538 0.0000

ANDAR 0.015248 0.002524 6.040847 0.0000 AREA 0.006129 0.000317 19.33273 0.0000 ELEV 0.185399 0.042912 4.320439 0.0000

IDADE -0.025681 0.002046 -12.55016 0.0000 PADRAO 0.072046 0.034252 2.103389 0.0358

VG 0.126927 0.024013 5.285770 0.0000 R² 80.98% F 425.8477 N 607

Fonte: Elaboração do autor

Na quarta regressão (tabela 6) foi utilizada a base da segunda regressão, na forma

log-linear. Neste foi obtida o melhor ajuste com (R²=91,65%) e as variáveis mantendo os

sinais da terceira regressão. Com os mesmos parâmetros da quarta regressão, foi inserida a

variável “NEW”, e realizada uma nova regressão. Foi obtido um ajuste melhor que a quarta

com (R²=91,72%). A quinta regressão foi escolhida por conter mais variáveis explicativas.

Page 29: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

28

Tabela 6 – Equação de preço resultados da 4ª regressão (modelo Semi-Log com Inclusão da Variável “PERÍODO”)

VARÍAVEIS COEFICIENTE ERRO PADRÃO ESTATÍSTICA T PROB. C 11.11642 0.047099 236.0204 0.0000

ANDAR 0.011689 0.001678 6.964456 0.0000 AREA 0.005675 0.000211 26.91516 0.0000 ELEV 0.160328 0.028464 5.632649 0.0000

IDADE -0.024253 0.001358 -17.86440 0.0000 PADRAO 0.109730 0.022749 4.823494 0.0000

VG 0.095279 0.015961 5.969511 0.0000 PERIODO 0.707525 0.025563 27.67806 0.0000

R² 91.65% F 939.88 N 607

Fonte: Elaboração do autor

Ainda neste, foi utilizado o teste de White, sem termos cruzados (caso contrário,

seriam perdidos graus de liberdade, restringindo a amostra e a variabilidade dos regressores).

Com um valor p de 0,001, podemos rejeitar a hipótese nula. O modelo é heterocedastico, ou

seja, não vale a pena verificar o comportamento do resíduo da regressão. Dessa forma, a

especificação final do modelo de preços hedônicos desse trabalho é a quinta regressão (tabela

8), cujo resultado pode ser observado abaixo:

Tabela 7 – Equação de preço resultados da 5ª regressão (modelo Semi-Log com Inclusão da Variável “NOVO”) VARIÁVEL DEPENDENTE – LOG(PREÇO)

VARÍAVEIS COEFICIENTE ERRO PADRÃO ESTATÍSTICA T PROB. C 11.09612 0.047872 231.7893 0.0000

ANDAR 0.011567 0.001674 6.909710 0.0000 AREA 0.005702 0.000211 27.08019 0.0000 ELEV 0.164042 0.028427 5.770607 0.0000

IDADE -0.023491 0.001398 -16.80318 0.0000 PADRAO 0.108671 0.022684 4.790679 0.0000

VG 0.096338 0.015919 6.051797 0.0000 PERIODO 0.712400 0.025582 27.84795 0.0000

NOVO 0.081968 0.037683 2.175208 0.0300 R² 91.72% F 828.1167 N 607

Fonte: Elaboração do autor

O resumo das regressões estudadas pode ser encontrado na tabela 8.

Tabela 8 – Resumo das regressões VARÍAVEIS 1º 2º 3º 4º 5º

C -37227.14** -24761.93** 11.09153 11.11642 11.09612 ANDAR 3338.882* 1556.356** 0.015248 0.011689 0.011567 AREA 3311.272 3083.519 0.006129 0.005675 0.005702 ELEV -80811.60* -93368.73 0.185399 0.160328 0.164042 IDADE -11471.01 -10755.68 -0.025681 -0.024253 -0.023491

PADRAO -23002.34** -4127.421** 0.072046 0.109730* 0.108671 Continua

Page 30: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

29

Conclusão Tabela 8 – Resumo das regressões VARÍAVEIS 1º 2º 3º 4º 5º

VG 40218.13* 24367.01* 0.126927 0.707525 0.096338 PERIODO 354374.2 0.095279 0.712400

NOVO 0.081968* R² 64.79% 77.84% 80.98% 91.65% 91.72% F 184.0411 300.6003 425.8477 939.88 828.1167 N 607 607 607 607 607

Fonte: Elaboração do autor Nota: (*) Significantes a, no máximo 5%; (**) Não significantes.

Primeiramente, em relação as variáveis estudadas dos imóveis, os efeitos

estimados foram estatisticamente significantes e com sinal de acordo com o esperado. Entre

as características que afetam positivamente o preço do imóvel destaca-se o “PERIODO”. A

presença ou não desta, tem um acréscimo de 71,25% ao preço, ou seja, observando apenas

esta característica em 4 anos o imóvel valorizou em média 17,81% a.a.

Na variável “ÁREA”, o coeficiente relacionado indica que esta é uma variável de

extrema importância, pois o aumento de 1% na metragem gera um aumento de 0,57% no

preço. De acordo com observações de mercado, o aumento do tamanho é sempre positivo, no

entanto, existe uma metragem ótima a partir da qual a curva da variável torna-se menos

inclinada, assim a metragem adicional quando chega a um ponto ótimo, agrega menos para o

preço do imóvel.

Um imóvel considerado “NOVO” gera um aumento de 8,19% no preço. Este

resultado com os argumentos apresentados sugeridos por Sirmans, Macpherson e Zeitz

(2005), Clark e Herrin (1997), Decker, Nielsen, e Sindt (2005), Laurice e Bhattacharya

(2005), de que a habitação nova tem um preço maior. Com isto, também se explica a

“IDADE”, faz com que o valor do imóvel reduza em 2,3% ao ano. O sinal negativo é

explicado pelo fato de o consumidor do bem habitação possuir atração por imóveis novos.

A presença de elevador se mostrou relevante, a presença agrega em 16,40% ao

preço final. Na variável “ANDAR” para cada andar o valor aumenta em 1,15%. Em “VG”

para cada acréscimo de 1 vaga, o valor aumenta em 9,63%. Por fim, os apartamentos de

padrão alto são mais valorizados em 10,86% do que os de padrão normal. A teoria

econométrica não define uma melhor relação para definição da forma funcional da regressão

que relaciona o preço e os atributos de um dado bem habitacional. Contudo, neste estudo, com

base nos testes realizados, a forma semi-log apresentou melhor especificação. Com o modelo

obtido, é possível criar cenários, de acordo com um imóvel a mesmas características, com os

preços variando “PERIODO” e “NOVO”.

Page 31: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

30

Tabela 9 – Cenários para Aquisições de Imóvel

Características NOVO

2008 USADO

2012 USADO

2008 USADO

2012 ÁREA 75 75 75 75

PADRAO 1 1 1 1 ANDAR 20 20 20 20 ELEV 1 1 1 1

IDADE 0 4 1 5 VG 2 2 2 2

PERIODO 0 1 0 1 Novo 1 0 0 0

PRECO 220.237,44 376.596,06 198.194,09 367.852,46 SPREAD 71,00% 85,60%

Fonte: Elaboração do autor

No primeiro cenário, o consumidor adquire imóvel novo em 2008 e vende após

quatro anos, é possível obter um ganho sobre o capital investido de 71%. Em outro cenário,

compra-se um obtido imóvel usado em 2008, no caso da venda em quatro anos, o ganho seria

de 85,60%.

Com isso, observa-se que o incremento de valor entre as datas de Jan/2008 e

Jan/2012, foram superiores com os principais índices no mesmo período INCC – 30,19%,

IGPM-M4, – 23,71%, IPCA5 – 22,62%, o aumento chega a ser até 3 vezes maior (Figura 2).

Para o consumidor investidor, é mais vantajoso adquirir um imóvel usado e

vendê-lo ao final do período. No caso do consumidor que tem o interesse de morar, o ganho

de capital tem menor relevância, para este, a vantagem é a satisfação do novo, então vale a

pena adquirir o imóvel novo. Nesta região, com o crescimento da oferta e qualidade de vida

em outros bairros, e com base nos índices inflacionários, os acréscimos nos valores foram

exponenciais.

4 IGPM-M – Índice Geral de Preços do Mercado. 5 IPCA – Índice Preços do Consumidor Amplo

Page 32: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

31

Figura 5 – Evolução temporal dos indicadores entre 2008 e 2012

Fonte: Elaboração do autor

Novo x Usado; 71,00%

INCC; 30,19%

IGPM‐M; 23,71%

IPCA; 22,62%

Usado x Usado; 85,60%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

JAN/08

MAR/08

MAI/08

JUL/08

SET/08

NOV/08

JAN/09

MAR/09

MAI/09

JUL/09

SET/09

NOV/09

JAN/10

MAR/10

MAI/10

JUL/10

SET/10

NOV/10

JAN/11

MAR/11

MAI/11

JUL/11

SET/11

NOV/11

JAN/12

Page 33: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

32

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O trabalho utilizou abordagem hedônica para compreensão da valoração do

imóvel residencial dos bairros Meireles e Aldeota, da cidade de Fortaleza de forma a

identificar quais as características são mais relevantes para a determinação do preço neste

mercado. Direcionar o foco da análise para imóveis em bairros nobres da cidade foi

determinante para a escolha das variáveis e interpretação, retirando amenidades que ocorrem

em outros bairros da cidade.

Na análise de preços hedônicos, as estimações revelaram que o consumidor de

imóveis dos bairros selecionados possui um perfil de características similares. Houve pouca,

ou nenhuma alteração entre os aumentos nas variáveis explicativas no decorrer do tempo. Os

preços implícitos das variáveis estudadas apresentaram fatores importantes para a definição

do valor final nos períodos de referência.

Como a base de dados se refere a bairros próximos, os testes apresentados com

outras variáveis relacionadas à localização, como proximidade a centros comerciais ou praia,

adicionam pouca informação aos resultados que foram obtidos na regressão.

O mercado imobiliário esteve em significativa expansão nesse período. É possível

que este aumento de demanda tenha sido o reflexo do até então observado déficit habitacional

de Fortaleza. Este aumento está muito além das expectativas econômicas do período, no qual

a construção civil fechou com crescimento de 4% em 2012, acima do PIB de 0,9%.

Dessa forma, o modelo final de preços dos imóveis apresentado neste estudo se

mostra relevante em alguns distintos aspectos: 1) Para as incorporadoras: permite calcular em

quais aspectos seria melhor o investimento a fim de maximizar o ganho de capital; 2)

Imobiliárias: no cálculo do preço de venda dos imóveis; 3) Tributário: permite utilizar a

ferramenta para indexar ao IPTU ou ITBI não atualizando mais por indexadores a inflação.

Como apresentado, existem inúmeras áreas a serem exploradas neste tema. Apesar

de grande relevância em um mercado de constante expansão, a literatura nacional recente

ainda é escassa. Embora os resultados apresentados neste artigo ofereçam alguma utilização

em termos de análise do mercado local, é necessário dar continuidade ao assunto, uma vez

que não se esgotaram todos os atributos que podem vir a ser testados. Para continuidade da

pesquisa, podem ser abordadas demais regiões da cidade, segurança, acesso à saúde e

criminalidade ou até mesmo maiores características físicas. Desta maneira, o assunto é

Page 34: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

33

realmente vasto, e deve ser visto como subsídio ao setor da construção civil na formulação e

implantação de estratégias de mercado.

Page 35: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

34

REFERÊNCIAS

AMEMIYA, T. Regression Analysis when the Variance of the Dependent Variable is Proportional to the Square of its Expectation. Journal of the American Statistical Association, v. 68, p. 928-934, 1973. ANDERSSON, D. E. Hedonic Prices and Center Accessibility: Conceptual Foundations and an Empirical Hedonic Study of the Market for Condominium Housing in Singapore. Taipei: National Taiwan University, 1997. BARTLETT, M. S. The Use of Transformations. Biometrics, v. 3, p. 39-52, 1974. BENSON, E. D.; HANSEN, J. L.; SCHWARTZ JR, A. L.; SMERSH, G. T. Pricing Residential amenities: The Value of a View. Journal of Real State Finance and Economics, v. 16, n. 1, p. 55-73, 1998. CLARK, D. E.; WILLIAM, E. Historical Preservation Districts and Home Sales: Evidence from the Sacramento Housing Market. Review of Regional Studies, v. 27, p. 29–48, 1997. DECKER, C. S.; DONALD, A. N.; ROGER, P. S. Is Pollution a Homogeneous Determinant of Value?. Appraisal Journal, v. 73, p. 183–196, 2005. ESPEY, M.; LOPEZ, H. The Impact of Airport Noise and Proximity on Residential Property Values. Growth and Change, v. 31, p. 408-419, Summer 2000.. FERREIRA NETO, E. Estimação do preço hedônico: uma aplicação para o mercado imobiliário da cidade do Rio de Janeiro. 2002. 48 f. Dissertação (Mestrado em Economia) – Escola de Pós-Graduação em Economia – EPGE, Fundação Getúlio Vargas – FGV, Rio de Janeiro, 2002. GOODMAN, A. C; THIBODEAU, T. G. Dwelling-Age-Related Heteroskedasticity in Hedonic House Price Equations. Journal of Housing Research, v. 6, p. 25-42, 1995. GUJARATI, D. N; PORTER, D. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Alegre: AMGH, 2011. HONORATO, E. S. F. Análise da demanda e modelos de preços hedônicos no mercado imobiliário da cidade de Fortaleza. 2004. 178 f. Dissertação (Mestrado em Economia) – Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2004. JORGENSON, E. Income-Expenditure Relations of Danish Wage and Salary Earners. Copenhagen: The Statistical Department, 1965. KEMPTHORNE, O. The Design and Analysis of Experiments. New York: Wiley, 1952. LANCASTER, K. J. A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy, v. 74, n. 2, p. 132-157, 1966.

Page 36: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

35

LAURICE, J.; RADHA, B. Prediction Performance of a Hedonic Pricing Model for Housing. Appraisal Journal, v. 73, p. 198–209, 2005. LUCENA, J. M. P. O mercado habitacional no Brasil. Rio de Janeiro: FGV, Série Teses, 1985. 185p. MARTINS, J. S. Preços de imóveis residenciais novos no Rio de Janeiro: estimação através da metodologia de preços hedônicos. 2012. 49 f. Dissertação (Mestrado em Economia) – Escola de Pós-Graduação em Economia - EPGE, Fundação Getúlio Vargas - FGV, Rio de Janeiro, 2012. OLIVEIRA, R. G. Dois Estudos sobre a Poluição do Ar na Cidade de São Paulo. São Paulo: Universidade de São Paulo, 1997. ROSEN, S. Hedonic prices and implicit markets: production differentiation in pure competition. Journal of Political Economy, v. 82, n. 1, p. 34-55, 1974. SIRMANS, S.; DAVID A. M.; EMILY N. Z. The Composition of Hedonic Pricing Models. Journal of Real Estate Literature, v. 13, p. 3-43, 2005. SOUSA FILHO, E. H.; ARRAES, R. A. Análise da demanda e modelos de preços hedônicos no mercado imobiliário urbano: o caso de fortaleza. In: ENCONTRO REGIONAL DE ECONOMIA, 9., 2005, Fortaleza. Anais… Fortaleza: BNB, 2005. THEIL, H. Estimates and TheirAmpling Variance of Parameters of Certain Heteroscedastic Disturbances. Review of the International Statistical Institute, v. 19, p. 141-147, 1951. WHITE, H. A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for heteroskedasticity. Econometrica, v. 48, n. 4, 1980.

Page 37: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

36

APÊNDICES

APÊNDICE A – Teste de Chow

Teste de Chow – Base 2008

Amostra: 537

Quebra na Amostra 234

Estatística F 4.821557 Probabilidade 0.000028

Log razão de

verossimilhança

33.58211 Probabilidade 0.000021

Teste de Chow – Base 2012

Amostra: 70

Quebra na Amostra 38

Estatística F 5.737201 Probabilidade 0.000098

Log razão de

verossimilhança

32.61546 Probabilidade 0.000012

Page 38: Dissertação Marcio Bertrand - Corrigida · MÁRCIO BERTRAND DINIZ NAZARETH FILHO PRECIFICAÇÃO HEDÔNICA DE IMÓVEIS LOCALIZADOS EM BAIRROS SELECIONADOS DE FORTALEZA Dissertação

37

APÊNDICE B – Teste de White

Teste de Heterocedasticidade – Modelo Final (5ª Regressão)

Amostra: 607

Estatística F 2.795735 Probabilidade 0.001000

Obs*R² 32.45028 Probabilidade 0.001179