Mestrado em Matemática e AplicaçõesO objetivo deste trabalho é a construção de um modelo estatístico que permita
identificar os atributos determinantes do preço de arrendamento dos imóveis
situados no concelho de Lisboa. Para esse efeito são considerados quer
atributos físicos típicos dos imóveis, como a área, a tipologia, o número de
casas de banho, entre outros, quer atributos de localização. A informação
recolhida respeitante aos últimos foi medida recorrendo aos tempos que se
demora a percorrer as distâncias entre os imóveis e determinado ponto de
interesse ou local de reconhecida influência, aquando da escolha de uma
habitação para viver. A metodologia estatística selecionada foi a regressão
linear múltipla. Mostraram-se relevantes para explicar o comportamento médio
do preço de arrendamento dos imóveis algumas variáveis relacionadas com
características intrínsecas e extrínsecas. No entanto, as últimas não tiveram o
impacto esperado.
O modelo de regressão final obtido explica cerca de 65,6% da variação
observada na variável dependente Price, em torno da sua média. Das onze
variáveis nele incluídas, apenas três dizem respeito à localização geográfica
do imóvel. Concluiu-se, igualmente, que os atributos físicos área útil, número
de casas de banho e estado do imóvel são os que apresentam maior
contribuição relativa para explicar o comportamento esperado do preço de
arrendamento, dos imóveis destinados a habitação no concelho de Lisboa,
conforme seria de esperar.The purpose of this study is to build a statistical model that allows the
identification of the main attributes influencing the rental price of a home, in the
municipality of Lisbon. In order to do so, attributes related to the typical physical
characteristics, as the area, typology, number of bathrooms, among others, and
location attributes were taken into account. The information gathered in relation
to the latter considered was the time required to cover the distance between a
property and a point of interest or a place with recognized influence when
individuals are looking for a place to live.
The statistical methodology applied was the multiple linear regression. The
variables concerning both intrinsic and extrinsic characteristics have been
proved relevant when it comes to explaining the average behavior of the rental
price of properties. Nevertheless, extrinsic characteristics did not have the
expected impact.
The final regression model obtained accounts for 65,6% of the variability
observed in the outcome, the dependent variable Price.
Amongst the eleven variables it included, only three concern the location of the
property. It was also concluded that the physical characteristics - as the useful
area, number of bathrooms and the state of repair of the property - are the
ones that have a greater impact to explain the expected behavior of the rental
price, as expected
