Navegando por Assunto "Mercado imobiliário"

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Análise econômica no mercado de imóveis do Recife em meio à pandemia
(2022-05-26) Cabral, Ygor Eduardo da Silva; Kehrle, Luiz Rodrigues; http://lattes.cnpq.br/3665967394288808
O presente estudo analisou o mercado imobiliário no Recife, realizando uma comparação de índice de vendas antes e durante a pandemia da Covid-19. O mercado imobiliário é responsável pelo desenvolvimento do espaço urbano das cidades, gerando numa maior qualidade de vida para a sociedade, além de proporcionar um crescimento da economia local e regional, como grande volume de emprego que é gerado de forma direta e indireta. O objetivo central do trabalho é relatar os efeitos da pandemia no mercado imobiliário em diversas cidades brasileiras comparando-as com o mercado imobiliário da cidade do Recife. Propõe-se assim, apresentar o cenário econômico estudando o comportamento do mercado imobiliário diante da crise da pandemia nos anos de 2020 e 2021 que impactou diversas áreas em termos econômicos. A cidade do Recife constatou um índice de velocidade de vendas positivo quando comparada com outras cidades, superando anos anteriores a pandemia. Com isso, o estudo tem relevância para a apresentação de informações, além de contribuição para o meio acadêmico mediante sua contextualização quanto à temática, acrescentando ou reforçando o conhecimento existente na literatura sobre os efeitos da Covid-19.
Uso de machine learning para previsão de valores de apartamentos no município do Recife
(2023-09-12) Silva, Thiago César de Miranda; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/8285740572952516
A pandemia de COVID-19 trouxe consigo uma série de efeitos econômicos e transformações relacionadas ao comportamento e à forma de morar, que, por sua vez, tiveram repercussões nos preços dos imóveis e na demanda de imóveis. Nesse contexto, a previsão de preços de imóveis assume um papel de extrema importância, contribuindo para decisões mais informadas, atenuando os riscos e promovendo uma maior transparência no setor imobiliário. A implementação da automação na previsão de preços amplia ainda mais essa dinâmica, aprimorando significativamente a precisão, a eficiência e a confiabilidade das previsões, além de proporcionar ajustes às flutuações do cenário econômico com mais agilidade. Usando anúncios disponíveis na OLX, foi criada uma base de dados georreferenciada para gerar um modelo de previsão de preços de apartamentos residenciais, em Recife - por meio de modelos de aprendizagem de máquina em AutoML. Essa ferramenta automatiza o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo experimentação rápida e foco na resolução do problema. O trabalho indica que a má distribuição geográfica dos dados tendenciaram os resultados dos modelos, além disso, foi concluído que os dados encontrados em plataformas de compra e venda online são insuficientes para a geração de um modelo de aprendizado de máquina que apresente um nível de acuracidade aceitável, em Recife, principalmente porque não são apresentados valores de transação do imóvel, apenas o preço anunciado. Contudo, o presente trabalho apresenta importantes contribuições para o avanço em pesquisas relacionadas à automação na previsão de preços de imóveis.