Modelo de Precificação de Imóveis Automated Valuation Model (AVM)

marcos@urbit.com.br

São Paulo, 13 de novembro de 2020

Tradicionalmente, ter um imóvel tem sido um dos principais objetivos de um ser humano e colocado no centro de toda a vida. Um dos motivos dessa situação é que o imóvel supre a necessidade de abrigo, que é a mais vital das nossas necessidades. Em outros aspectos, oferece uma oportunidade lucrativa e sabia de investimento. Sendo a possessão de um imóvel, uma propriedade e um ativo de investimento ao mesmo tempo, faz com que o mercado imobiliário possua características únicas e diferentes, alguma das quais são os alto custos de suprimento, a heterogeneidade, a durabilidade, a fixidez de localização, a possibilidade de contrair empréstimos usando o imóvel como garantia, a existência de um mercado secundário bem desenvolvido.

Possuir propriedade é um dos investimentos mais importantes que uma pessoa pode fazer em sua vida. Portanto, ser capaz de saber com precisão o valor em tempo real de qualquer propriedade é crucial para fazer vendas e compras inteligentes. Um dos maiores desafios que as imobiliárias enfrentam é avaliar corretamente o valor do imóvel, isso porque o mercado imobiliário é bastante dinâmico o qual exige um acompanhamento constante das principais tendências e perspectivas do setor por parte dos profissionais. As transformações urbanas que vêm ocorrendo nas diversas regiões das principais cidades do Brasil e do mundo, principalmente nos últimos 30 anos, e as instabilidades econômica que os países vivenciam nos últimos anos, tornam a precificação uma atividade ainda mais desafiadora.

O mercado imobiliário é um dos mais importantes no mundo, nesse aspecto, para avaliar com precisão os custos imobiliários é necessário um dispositivo que compreenda esses padrões e o impacto de diferentes parâmetros nos custos da propriedade. Devido a isso, é exigido um modelo que possa prever as estimativas atuais e futuras de propriedade com uma notável precisão e um mínimo porcentagem de erro. Tanto a compra quanto a venda ou aluguel de um imóvel é considerada uma tarefa complexa que demanda tempo e muita análise. Por isso, profissionais especializados no assunto, os avaliadores de imóveis, precisam levar em conta um conjunto de critérios, interagindo num processo estocástico, para definir o preço final de um imóvel. Características como a localização e vizinhança, tipo de construção, infraestrutura de tecnologia e lazer, proximidade com lojas e serviços, arborização, segurança, estrutura do terreno, idade da construção, acabamento, estado de conservação, entre outras, influenciam significativamente nos preços, e remetem a novas formas de ocupação e deslocamento social, espacial e temporal. Este ultimo fato, é um indicativo da importância do estudo da precificação de imóveis, o qual não é só importante para avaliar com precisão os custos imobiliários e seus padrões futuros, os quais fazem parte da estruturação do mercado imobiliário, senão que também é essencial para ajudar as tomadas de decisões na organização urbana.

Uma previsão precisa sobre o preço de imóveis é importante para potenciais proprietários futuros, desenvolvedores, investidores, avaliadores, assessores tributários e outros participantes do mercado imobiliário, como credores hipotecários e seguradoras. Portanto, a disponibilidade de um modelo de previsão do preço, isto é, modelo de precificação de imóveis, que seja automatizado, eficaz e confiável, ajudará a preencher uma importante lacuna de informação, diminuir assimetrias, e a melhorar a eficiência do mercado imobiliário, ao permitir que imóveis sejam precificados de maneira ágil e com baixo custo. Em sínteses, podemos afirmar que a construção de um modelo de precificação que proporcione com precisão e confiabilidade estimativas de valores de propriedades será um fator de
grande importância para as partes interessadas do setor imobiliário.

A URBIT oferece contamos o serviço de precificação de imóveis automatizado (URBIT AVM), com uma ótima margem de confiabilidade. O produto conta com um moderno algoritmo de aprendizagem de máquina para modelar e prever o preço de imóveis a partir de informações numéricas que representam suas características. É usado tanto atributos intrínsecos dos imóveis, como a sua área, o número de dormitórios, o número de banheiros, etc., como também atributos extrínsecos, como a oferta de parques, hospitais, ciclovias, e serviços em geral no entorno do imóvel. Também é tomado em conta atributos de criminalidade, como roubo de veículos e celulares.

A base de dados que alimenta o modelo é construída a partir de anúncios de diferentes tipos de imóveis (casas, apartamentos residenciais, salas comerciais, terrenos, etc.) da cidade em estudo. O desempenho e o poder preditivo do modelo são avaliados extensamente até serem considerados satisfatórios. O modelo, atualmente disponível na plataforma, limita-se à preços de compra/venda de apartamentos residenciais, e em breve o modelo de locação residencial também estará disponível para toda a cidade de São Paulo-SP. O conjunto de dados para ambos modelos é originário do banco de dados da URBIT e inclui grande variedade de atributos intrínsecos e extrínsecos, pertencentes a cada imóvel analisado. Aproximadamente há milhares observações, representando dados agregados com mais 30 atributos em geral. A acurácia de nosso modelo, isto é, a previsão, gira em torno a 92% o qual significa que a precisão de nosso modelo é confiável.

O Algoritmo é baseado no esquema de aprendizado de máquina, mais conhecido como Machine Learning (ML). O algoritmo específico usado dentro do contexto do ML é o algoritmo Gradient Boosting o qual é uma das técnicas mais poderosas para a construção de modelos preditivos. É uma técnica de aprendizado de máquina para problemas de regressão e classificação, que produz um modelo de previsão na forma de um conjunto de modelos de previsão débil, geralmente árvores de decisão. O algoritmo de precificação da URBIT está organizado em diferentes etapas interligadas
através de módulos, onde os dados, com atributos intrínsecos, são tratados estatisticamente para, em seguida, serem adicionados os atributos extrínsecos referentes à região de localização de cada imóvel. As etapas são: exploração de dados, extração de atributos extrínsecos, cálculos estatísticos e precificação.

Se você quiser conhecer e testar o modelo de precificação da URBIT, visite:
https://urbit.com.br/produtos/avm

Dr. Marcos A. Albarracin Manrique
   Cientista de dados da URBIT
– marcos@urbit.com.br
– http://lattes.cnpq.br/6746237833541005
– https://www.linkedin.com/in/marcos-antonio-albarracin-manrique-0987a6124/