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Previous issue date: 2010 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === A determinação técnica do valor de um bem imóvel (casas, terrenos, entre outros) é de
extrema importância para a tomada de decisão em diversos segmentos da sociedade e em
muitos órgãos governamentais e privados. Cabe à Engenharia de Avaliações, enquanto
ciência do valor, coletar, tratar e analisar dados e estimar modelos que expliquem, de
maneira satisfatória, a variabilidade observada nos preços, no mercado em que se estuda.
Entretanto, não-normalidade, heteroscedasticidade e heterogeneidade espacial e estrutural
são bastante comuns em dados imobiliários, razão pela qual o uso de modelos tradicionais,
como o modelo normal de regressão linear clássico (CNLRM) e os modelos lineares generalizados
(GLM), pode sofrer limitações. Diante disto e com base numa amostra de 2109
observações de terrenos urbanos situados na cidade de Aracaju-SE, relativas aos anos de
2005, 2006 e 2007, estimamos a função de preços hedônicos mediante uso da classe de modelos
de regressão proposta por Rigby & Stasinopoulos (2005), denominada de modelos
aditivos generalizados para posição, escala e forma (GAMLSS), a qual permite o ajuste
de uma ampla família de distribuições para a variável resposta e possibilita a modelagem
direta, utilizando funções paramétricas e/ou não-paramétricas, da estrutura de regressão
da variável de interesse. Neste sentido, a presente dissertação descreve e caracteriza os
modelos GAMLSS, bem como compara os ajustes realizados entre os modelos estimados
via CNLRM, GLM e GAMLSS para o mesmo conjunto de dados. Na análise empírica
consideramos como variável resposta o preço unitário do terreno e como variáveis independentes
as características estruturais, locacionais e econômicas inerentes ao imóvel. Devido
à flexibilidade da estrutura de regressão GAMLSS, modelamos de forma não-paramétrica
(utilizando suavizadores splines) algumas covariáveis (por exemplo, as coordenadas geográficas referentes à localização do terreno), assim como modelamos os parâmetros de
posição (μ) e escala (σ) da variável resposta. Os resultados obtidos mostraram que os
modelos GAMLSS forneceram um ajuste superior àqueles obtidos via CNLRM e GLM,
segundo as análises gráficas e numéricas dos resíduos e os critérios de Akaike e Schwarz, indicando
que a classe de modelos GAMLSS aparenta ser mais apropriada para a estimação
dos parâmetros da função de preços hedônicos
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