Modelagem dos precos de imoveis residenciais paulistanos.

• Autor: Cneio de Oliveira Alves, Denisard
• Cargo: Texto en Portuguese

(Modeling House Pricing in the Real Estate Market of São Paulo City)

1. Introdução

   O setor imobiliário destaca-se, principalmente, por duas características: a primeira, pelo grande comprometimento patrimonial gerado na aquisição de um imóvel (ou comprometimento de renda gerado pela locação de imóvel); e, a segunda, pela complexidade dos bens transacionados neste mercado. Isto porque, ao adquirir um imóvel, o consumidor obtém não só o direito de usufruir das características intrínsecas deste bem como também passa a desfrutar de um amplo conjunto de amenidades ou externalidades negativas urbanas de acordo com a localização do seu imóvel. (1)

   A importância do setor imobiliário na vida das pessoas, assim como a inevitável formação de padrões claros de ocupação do solo, torna relevante o estudo deste mercado, sobretudo, para grandes cidades como São Paulo. Esta cidade concentra grande variedade de infra-estrutura e populações de todas as rendas constituindo um ambiente propício a desenvolver padrões de ocupação do solo mais segregados. Diante desta complexidade, um ponto de partida fundamental para análise da dinâmica do mercado imobiliário e seu equilíbrio é a compreensão das relações entre a demanda e a oferta de bens imobiliários.

   Do lado da demanda, segundo a teoria econômica, sob a hipótese de racionalidade, dado que os indivíduos desfrutam de bem-estar com os serviços dos bens adquiridos, eles escolhem o caminho ótimo do fluxo de consumo sujeitos à sua restrição orçamentária. Desta forma, a decisão de consumo depende de uma série de fatores tais como: renda e preferências dos indivíduos, composição e preço do bem e também dos demais bens da economia, entre outros fatores que impactem o bem-estar dos agentes.

   Já do lado da oferta dos bens, sob hipótese que as firmas maximizam seus lucros, analisa-se o comportamento estratégico das empresas de acordo com a estrutura do setor em que atuam e o poder de mercado de cada empresa. A racionalidade econômica, portanto, fornece fortes indícios de que as decisões de oferta dependem de variáveis de mercado, tais como, preços, condições de pagamento, e condições mercadológicas, tanto das empresas quanto do contexto econômico observado.

   De modo a melhorar as condições de oferta, muitas incorporadoras imobiliárias brasileiras fizeram IPO {initial public offerings) na BOVESPA. Esse movimento foi tão significante que, em 2009, foi criado um índice específico para avaliar o desempenho das empresas do setor imobiliário na bolsa, o IMOB (índice BMF&BOVESPA Imobiliário). (2)

   Diante deste contexto, o presente artigo busca avançar no estudo dos fatores determinantes para a formação dos preços dos imóveis. O objetivo é entender como importantes indicadores específicos dos imóveis juntamente com as variáveis macroeconômicas brasileiras impactam o preço de equilíbrio no mercado de imóveis no município de São Paulo. Pretende-se encontrar, principalmente, a relação entre melhores condições de financiamento e investimentos com a valorização imobiliária. O período analisado, janeiro de 2001 a marco de 2008, permite explorar o impacto de um importante período para as empresas do setor: o boom imobiliário no mercado acionário. (3)

   O estudo está organizado em cinco seções. Além desta seção introdutória, a segunda descreve a revisão de literatura sobre preços hedônicos, modelo utilizado para a estimação dos impactos esperados. A terceira seção descreve brevemente a base de dados e mostra os resultados das estimações para que na quarta sejam feitas as considerações finais do artigo. A seção final apresenta as referências bibliográficas do estudo.

2. Revisão de Literatura

   O método de preços hedônicos deriva da crença de que bens complexos ou heterogêneos podem ser descritos por um vetor de características mensuráveis (Lancaster, 1966). Por preço hedônico, entende-se o preço implícito dessas características dos bens complexos, revelado a partir da observação do montante específico de características associados a ele. O método hedônico procura estimar tais preços implícitos por meio da decomposição do preço de um bem complexo em relação aos seus diferentes atributos. A premissa básica é que os preços dos bens complexos dependem dos benefícios que oferecem, bem como de suas características.

   O artigo de Rosen (1974) expande a idéia desenvolvida por Lancaster (1966) (4) argumentando que, uma vez observados os preços de dois bens substitutos e suas respectivas características observáveis, a diferença de preços entre eles no mercado pode ser claramente atribuída aos pacotes alternativos de características que eles apresentam. Desde então, os diferentes modelos de preços hedônicos se tornaram padrões na análise de preço de bens complexos, particularmente no caso das residencias.

   A metodologia é atrativa porque, ao contrário de outras, pode ser aplicada na avaliação do preço de atributos para os quais não existe um mercado explícito, como no caso dos bens públicos (Kanemoto, 1988) (5)

   Para Cheshire & Sheppard (2004), a lição mais importante aprendida nas últimas três décadas de aplicação desses modelos de precificação nas residências é a de que o valor de qualquer imóvel varia sistemática e substancialmente com sua localização. As características da localização são pelo menos tão importantes quanto às suas características físicas da casa na determinação de seu preço de mercado. Segundo estes autores, a especificação dos modelos de preço hedônico é crucial na determinação dos preços estimados. Nesse aspecto, já se sabe que a relação entre o preço de mercado das casas e suas características é tipicamente não linear. Contudo, não existe nenhuma base teórica a priori para selecionar o conjunto de atributos das casas e da localidade que devem ser inseridos. Assim, costuma-se estimar os modelos com o maior número de variáveis possíveis de acordo, incluindo além de informações sobre as residências, características socioeconómicas da vizinhança e amenidades.

   Vale também citar o trabalho de Cheshire & Sheppard (1998), que a partir de informações residenciais das cidades da Inglaterra, regride o preço dos imóveis sobre um vetor de características físicas e de localização, permitindo a obtenção de uma estimativa de preço implícito para cada um dos atributos. Para construir a base da função de preços hedônicos (equação (1)), os autores utilizaram uma transformação de Box-Cox (6), o que conferiu flexibilidade à forma funcional da função além de permitir identificar a não linearidade presente na relação dos preços dos imóveis e seus atributos.

   [EXPRESIÓN MATEMÁTICA IRREPRODUCIBLE EN ASCII] (1)

   Em (1), P reflete o preço do imóvel, [x.sub.i] e [x.sub.j] mensuram características estruturais ou locacionais específicas, K, [[beta].sub.i], [[beta].sub.j], [psi], lambda e são parâmetros (7) a serem estimados, L representa a área ocupada pelo imóvel, D indica um conjunto de variáveis representando características dicotômicas, C é igual ao conjunto de características que são variáveis contínuas. Para captar a estrutura espacial do modelo os autores inserem a função de aluguel da terra r (d,[theta]) que depende da distância em relação ao centro da cidade (d) e do ângulo de direção ao centro da cidade (è).8

   Os autores concluem que essa forma funcional confere generalidade à estimação.

   O trabalho de Rosier et al. (1999), por sua vez, enfatiza que parte das críticas aos modelos de preço hedônico também deriva tanto da falta de explicação de grande parcela da variabilidade dos preços, assim como da não correção de problemas econométricos, como alta multicolinearidade, heterocedastidade estrutural e autocorrelação espacial dos resíduos. (9) De maneira a reduzir a falta de explicação da variabilidade dos preços, os autores adicionaram ao modelo as variáveis de acessibilidade, ligadas à capacidade do indivíduo de viajar e participar de atividades em diferentes localidades. Os resultados, para a cidade de Quebec, no Canadá, entre os anos de 1993 e 1997, permitiram aos autores afirmarem que a inclusão de variáveis de acessibilidade melhora as estimativas obtidas com o modelo hedônico de preços de imóveis. As variáveis de vizinhança também foram consideradas de grande relevância para a explicação dos preços.

   Nessa mesma linha, Cheshire & Sheppard (2004) concederam grande relevância à inclusão de variáveis de vizinhança e localidade em seus modelos hedônicos. Cabe ressaltar que as variáveis utilizadas para captar a conjuntura macroeconômica foram a taxa de desemprego, o dummy de boom econômico, o prazo de financiamento imobiliário e o spread das taxas de juros.

   Outro artigo que analisou mais detalhadamente essa questão do papel da acessibilidade no preço dos imóveis foi o de Herman & Haddad (2005). Os autores estimam um modelo de preços hedônicos para a cidade de São Paulo com objetivo de verificar o efeito de variáveis ambientais e de vizinhança nos preços de aluguéis de imóveis. O destaque do artigo está na utilização de diferentes configurações urbañas para medir o efeito na acessibilidade. As classificações de configurações utilizadas foram a monocêntrica, que considerou o preço do aluguel como urna função negativa da distancia ao centro, e a duocêntrica, endógena ao modelo.

   Além das diferentes medidas de acessibilidade, estes autores testaram, por meio das equações representadas por (2) e (3), a presença de dependência e/ou heterogeneidade espacial, respectivamente, com o objetivo de melhor captar o efeito no preço de características distintas do imóvel.

   Nas equações (2) e (3), p(S1 A, E) foi utilizado para denotar o preço dos imóveis, S as características físicas do imóvel, A as características de acessibilidade e E as variáveis ambientais. Wp é o componente de auto-correlação espacial do modelo, que caracteriza o uso do Modelo Espacial Autoregressivo (SAR) e Wué o componente de auto-correlação espacial dos erros, que caracteriza o uso do Modelo de Erro Espacial (SEM). São parâmetros a serem estimados os coeficientes...