| Resumo: | Tendo em vista que o ramo imobiliário cresceu bastante nos últimos anos, um
dos efeitos que esse crescimento trouxe foi a escassez da mão de obra qualificada na área
de comercialização, ou seja, na área responsável pela avaliação de imóveis.
Tal problemática pode ser justificada pelo fato da concorrência, neste setor, ter
aumentado recentemente, o que levou alguns corretores, por inexperiência ou até para
tentarem conquistar clientes, a se importarem somente com a prospecção do imóvel e
não com sua avaliação dentro dos parâmetros impostos pelo mercado imobiliário. Por
consequência, esses corretores realizam avaliações acima do mercado, ou seja, captam o
imóvel e convencem o proprietário de que o valor é justo para o bem, quando, na verdade,
é acima do real. Ações como essa prejudicam tanto os proprietários quanto os próprios
corretores de imóveis em relação às negociações e ao mercado.
Dessa forma, o intuito deste trabalho é propor uma solução para essas falhas
encontradas no ramo imobiliário em relação à precificação dos imóveis. Nesse sentido,
serão construídos modelos de previsão por meio das técnicas de regressão linear, árvores de
regressão, florestas aleatórias e redes neurais. Em seguida, será feita a comparação desses
modelos através de determinadas métricas, com o objetivo de encontrar a metodologia
estatística mais adequada e precisa para se prever o valor de um imóvel, evitando que o
preço fique muito acima ou abaixo do esperado.
Portanto, uma vez que a avaliação é feita de forma correta, criteriosa e consciente,
as negociações ocorrem com mais tranquilidade, eficiência e menos questionamentos. Isso
é fundamental para que a comercialização seja realizada com transparência e segurança,
rendendo bons frutos também para as empresas imobiliárias. |
