Aprimoramento de modelo de regressão linear para precificação e investimentos imobiliários em Fortaleza

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Siebra, Nélio Vitor Alves
Orientador(a): Barros Neto, José de Paula
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
Link de acesso: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79066
Resumo: The study investigates the enhancement of a linear regression model for real estate pricing and investment in Fortaleza, Ceará, addressing recent economic and social transformations, particularly after the COVID-19 pandemic. The research proposes the inclusion of new social and economic variables into the traditional model, such as quality of life, public transportation accessibility, proximity to green areas, and internet infrastructure, aiming to better reflect current market demands. Using data from major real estate companies operating in the city and the Civil Construction Industry Union of Ceará (Sinduscon-CE) between 2020 and 2024, the study seeks to update and enrich real estate valuation practices. Additionally, this work analyzes the presence of Competitive Intelligence (CI) as a strategic tool, enabling companies to anticipate trends, identify opportunities, and mitigate risks in the regional sector. The results reveal a significant increase in property values in Fortaleza, particularly in 2023, driven by factors such as infrastructure investments and demand for high-end properties. However, a slight decline observed in 2024 suggests a potential market correction or stabilization. The enhanced model aims not only to improve pricing accuracy but also to provide strategic insights for decision-making. Ultimately, the research contributes to increasing the competitiveness of companies in the local real estate market by proposing a more robust model aligned with the contemporary needs of Fortaleza's real estate sector, with practical implications for investors and industry professionals.
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spelling Siebra, Nélio Vitor AlvesBarros Neto, José de Paula2024-12-03T21:47:10Z2024-12-03T21:47:10Z2024SIEBRA, Nélio Vitor Alves. Aprimoramento de modelo de regressão linear para precificação e investimentos imobiliários em Fortaleza. 2024. 63 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Administração e Controladoria) – Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024.http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/79066The study investigates the enhancement of a linear regression model for real estate pricing and investment in Fortaleza, Ceará, addressing recent economic and social transformations, particularly after the COVID-19 pandemic. The research proposes the inclusion of new social and economic variables into the traditional model, such as quality of life, public transportation accessibility, proximity to green areas, and internet infrastructure, aiming to better reflect current market demands. Using data from major real estate companies operating in the city and the Civil Construction Industry Union of Ceará (Sinduscon-CE) between 2020 and 2024, the study seeks to update and enrich real estate valuation practices. Additionally, this work analyzes the presence of Competitive Intelligence (CI) as a strategic tool, enabling companies to anticipate trends, identify opportunities, and mitigate risks in the regional sector. The results reveal a significant increase in property values in Fortaleza, particularly in 2023, driven by factors such as infrastructure investments and demand for high-end properties. However, a slight decline observed in 2024 suggests a potential market correction or stabilization. The enhanced model aims not only to improve pricing accuracy but also to provide strategic insights for decision-making. Ultimately, the research contributes to increasing the competitiveness of companies in the local real estate market by proposing a more robust model aligned with the contemporary needs of Fortaleza's real estate sector, with practical implications for investors and industry professionals.O estudo investiga o aprimoramento de um modelo de regressão linear para precificação de imóveis e investimentos imobiliários em Fortaleza, Ceará, abordando as transformações econômicas e sociais recentes, especialmente após a pandemia de COVID-19. O estudo propõe a inclusão de novas variáveis de natureza social e econômica ao modelo tradicional, como qualidade de vida, acessibilidade ao transporte público, proximidade a áreas verdes e infraestrutura de internet, visando refletir as demandas atuais do mercado. Utilizando dados de grandes imobiliárias atuantes na cidade e do Sindicato da Indústria da Construção Civil do Ceará (Sinduscon-CE) entre os anos de 2020 e 2024, a pesquisa busca atualizar e enriquecer as práticas de avaliação imobiliária. Além disso, esse trabalho investiga através da análise dos dados a presença da Inteligência Competitiva (IC) como ferramenta estratégica, permitindo que as empresas antecipem tendências, identifiquem oportunidades e mitiguem riscos no setor da região. Os resultados revelam um crescimento expressivo nos valores de venda de imóveis em Fortaleza, especialmente em 2023, impulsionado por fatores como investimentos em infraestrutura e demanda por imóveis de alto padrão. No entanto, uma leve queda observada em 2024 sugere uma possível correção ou estabilização do mercado. O modelo aprimorado busca não apenas melhorar a precisão na precificação dos imóveis, mas também fornecer subsídios para decisões estratégicas. Por fim, a pesquisa contribui para o aumento da competitividade das empresas no mercado imobiliário local, propondo um modelo mais robusto e alinhado às necessidades contemporâneas do setor imobiliário em Fortaleza, com implicações práticas para investidores e profissionais do setor.Aprimoramento de modelo de regressão linear para precificação e investimentos imobiliários em Fortalezainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAvaliação ImobiliáriaInvestimento ImobiliárioDesenvolvimento UrbanoAnálise de DadosRegressão MúltiplaReal Estate ValuationReal Estate InvestmentUrban DevelopmentData AnalysisMultiple RegressionCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFChttp://lattes.cnpq.br/4625524733761522https://orcid.org/0000-0001-5131-4593http://lattes.cnpq.br/01487728316606452024-12-03LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/79066/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINAL2024_dis_nvasiebra.pdf2024_dis_nvasiebra.pdfapplication/pdf1941669http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/79066/3/2024_dis_nvasiebra.pdf541a005f6da20313f9e2bb0d5afa947fMD53riufc/790662024-12-03 18:48:06.28oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-12-03T21:48:06Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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