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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Esta dissertação desenvolve, avalia, comparara e critica, de forma inovadora, um caso prático de avaliação imobiliária na área metropolitana de Lisboa, com recurso a redes neuronais artificiais (RNA).
Para contextualizar o trabalho, é introduzido um enquadramento histórico das RNA, expondo o seu crescimento conceptual e científico (matemático), dando por fim a conhecer a sua aplicabilidade nas diversas áreas científicas com enfoque na avaliação imobiliária, demonstrando o potencial da sua utilização nesta área.
Seguidamente, é desenvolvido um caso prático, expondo todos os passos necessários à realização do método, desde a recolha de dados essenciais para amostra de referência por intermédio de programa específico, e com critérios pré-determinados para a avaliação pretendida, até à utilização de programas também específicos que sustentam a utilização do método.
São apresentados em detalhe todos os aspetos que envolvem a programação da RNA, desde o tratamento necessário dar à amostra, a metodologia e os modelos testados apontando o modelo de RNA mais adequado para este tipo de avaliação, por forma a obter os melhores resultados.
Para validação do método de estimação por RNA, é aplicado à mesma amostra, com os mesmos critérios e variáveis, um modelo hedónico de regressão, servindo de método comparativo.
Por fim, são apresentados resultados que demonstram a fiabilidade do método de RNA na estimação de valores imobiliários, bem como a sua superioridade relativamente a métodos hedónicos de regressão linear (MHRL), apontando as principais vantagens e desvantagens na sua utilização e evidenciando deste modo a necessidade de novos estudos e aprofundamento deste método.
This dissertation develops, evaluates, compares and criticizes, in an innovative way, a practical case of real estate valuation in the metropolitan area of Lisbon, using artificial neural networks (ANN). To contextualize the work, a historical framework of ANN is introduced, exposing its conceptual and scientific (mathematical) growth, finally revealing its applicability in various scientific areas with a focus on real estate valuation, demonstrating the potential of its use in this area. Following, a practical case is developed, exposing all the steps necessary to carry out the method, from the collection of essential data for a reference sample through a specific program, and with predetermined criteria for the intended evaluation, to the use of programs that support the use of the method. All aspects involving ANN programming are presented in detail, from the treatment necessary to give the sample, the methodology and models tested, pointing out the most appropriate ANN model for this type of assessment, in order to obtain the best results.To validate the ANN estimation method, a hedonic regression model is applied to the same sample, with the same criteria and variables, serving as a comparative method. Finally, results are presented that demonstrate the reliability of the RNA method in estimating real estate values, as well as its superiority over hedonic linear regression methods (MHRL), pointing out the main advantages and disadvantages in its use and thus evidencing the need for further studies and deepening of this method.
This dissertation develops, evaluates, compares and criticizes, in an innovative way, a practical case of real estate valuation in the metropolitan area of Lisbon, using artificial neural networks (ANN). To contextualize the work, a historical framework of ANN is introduced, exposing its conceptual and scientific (mathematical) growth, finally revealing its applicability in various scientific areas with a focus on real estate valuation, demonstrating the potential of its use in this area. Following, a practical case is developed, exposing all the steps necessary to carry out the method, from the collection of essential data for a reference sample through a specific program, and with predetermined criteria for the intended evaluation, to the use of programs that support the use of the method. All aspects involving ANN programming are presented in detail, from the treatment necessary to give the sample, the methodology and models tested, pointing out the most appropriate ANN model for this type of assessment, in order to obtain the best results.To validate the ANN estimation method, a hedonic regression model is applied to the same sample, with the same criteria and variables, serving as a comparative method. Finally, results are presented that demonstrate the reliability of the RNA method in estimating real estate values, as well as its superiority over hedonic linear regression methods (MHRL), pointing out the main advantages and disadvantages in its use and thus evidencing the need for further studies and deepening of this method.
Description
Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil – Àrea de
especialização em Edificações
Keywords
Avaliação imobiliária RNA Redes neuronais artificiais Real estate evaluation ANN Artificial neural network
Citation
MACHADO, Bruno Guia Neto – Avaliação imobiliária com redes neuronais artificiais. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2022. Dissertação de Mestrado.
Publisher
Instituto Superior de Engenharia de Lisboa