Modelos de precificação para locação e venda de imóveis residenciais na cidade de João Monlevade-MG via regressão linear multivariada.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorRosa, Vanessa Silva-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Paganini Barcellos de-
Autor(es): dc.creatorPinto, Rafael Lucas Machado-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T19:57:38Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T19:57:38Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-10-29-
Data de envio: dc.date.issued2020-10-29-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12915-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://doi.org/10.15675/gepros.v14i3.2614-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/650003-
Descrição: dc.descriptionOs consumidores de bens e serviços de um determinado mercado são atraídos por um conjunto de atributos de valor que direta ou indiretamente os qualificam em relação aos seus concorrentes. Por outro lado, embora o “preço” seja apenas um dentre os vários atributos, ele muitas vezes é interpretado como uma variável resposta que reúne os demais, justamente pelo seu grau de relevância quanto à restrição orçamentária dos consumidores. Esse artigo objetiva entender o grau de influência e correlação de um conjunto de variáveis explicativas nos preços de imóveis residenciais ofertados para locação e venda na cidade de João Monlevade-MG, via modelos de regressão linear multivariada. A metodologia proposta se baseia em informações reais referentes aos preços ofertados na cidade e suas características estruturais e locacionais, a citar: quantidade de quartos e vagas na garagem; quantitativo de ocorrências policiais; proximidade com o centro comercial, postos de saúde e escolas estaduais mais próximas. Como resultado, foi possível obter um conjunto de equações matemática capazes de explicar o preço em função das variáveis preditoras, bem como entender a relação entre estas variáveis.-
Descrição: dc.descriptionConsumers of goods and services in a particular market are attracted by a set of value attributes that directly or indirectly qualify them in relation to their competitors. On the other hand, although the “price” is only one among the various attributes, it is often interpreted as a response variable that gathers the others, precisely because of their relevance level to the consumers budget constraint. This paper proposes to evaluate the level of influence and correlation of a set of explanatory variables in the prices of residential properties offered for rent and sale in the city of João Monlevade-MG, using multivariate linear regression models. The methodology is based on real information regarding the prices offered in the city and its structural and locational characteristics, to quote: number of rooms and parking spaces; number of police occurrences; proximity to the center, health centers and schools more nearby. As a result, it was possible to obtain a set of mathematical equations able to explain the price according to the predictor variables, as well as to understand the relation betweenthese variables.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsO periódico GEPROS permite o depósito da versão pós-print de um artigo. Permite remixagem, adaptação e nova criação a partir da obra para fins não comerciais, desde que seja atribuído o crédito ao autor (CC BY-NC). Fonte: Diadorim <http://diadorim.ibict.br/handle/1/630>. Acesso em: 21 fev. 2020.-
Palavras-chave: dc.subjectMercado imobiliário-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão linear múltipla-
Palavras-chave: dc.subjectCorrelação-
Palavras-chave: dc.subjectReal estate market-
Palavras-chave: dc.subjectCorrelation-
Título: dc.titleModelos de precificação para locação e venda de imóveis residenciais na cidade de João Monlevade-MG via regressão linear multivariada.-
Título: dc.titlePricing models for rent and sale of residential properties in the city of João Monlevade-MG via multivariate linear regression.-
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