Preços Hedônicos no Mercado Imobiliário Comercial de São Paulo

Estudos Econômicos 41(4) outubro/dezembro de 2011

Preços Hedônicos no Mercado Imobiliário Comercial de São Paulo: A Abordagem da Modelagem Multínível com Classificação Cruzada

Luiz Paulo Lopes Fávero

Submetido: 04 de fevereiro de 2010; aceito para publicação: 21 de outubro de 2010

Resumo: Os modelos de preços hedônicos frequentemente não levam em consideração a natureza hierárquica com classificação cruzada existente no mercado de aluguel de escritórios. Este artigo emprega um modelo multinível com classificação cruzada (HCM2), com o intuito de examinar a influência das características dos imóveis, dos distritos e das zonas comerciais sobre os preços de aluguel em São Paulo. Por meio de uma amostra com 277 imóveis provenientes de 15 distritos em classificação cruzada com 10 zonas comerciais, encontra-se representatividade das características das propriedades, dos distritos e das zonas comerciais, em caráter multinível, para a diferenciação das médias dos preços de aluguel dos imóveis no ano de 2008.

Palavras-Chave: preços de aluguel de escritórios, preços hedônicos, modelos multinível com classificação cruzada (HCM2), modelos hierárquicos lineares (HLM)

Abstract: Hedonic pricing models often don’t take into account the cross-classified hierarchical nature of the office rental markets. This paper employs a cross-classified multilevel model (HCM2) to examine the impact that office characteristics, district and commercial zones have on rental prices in São Paulo. Using a sample of 277 properties from 15 districts cross-classified with 10 commercial

Agradeço os Professores Doutores Thomas J. Trebat, Gilberto de Andrade Martins, Linda Lee Ho, Denise Botter e Lucia Pereira Barroso pelas importantes contribuições quando da elaboração e defesa da Tese de Livre-Docência, em que parte da pesquisa resultou neste artigo. Agradeço também aos anônimos pareceristas pelas valiosas sugestões. Naturalmente, erros e omissões remanescentes são de minha inteira responsabilidade.

Luiz Paulo Lopes Fávero

Professor Livre-Docente - Departamento de Contabilidade e Atuária da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da USP - Endereço para contato: Av. Prof. Luciano Gualberto, 908 FEA 3, sala 211 - CEP: 05508-010 - Cidade Universitária - São Paulo - E-mail: [e-mail]

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zones, multilevel representativeness is found for the effects of the properties’, districts’ and zones’ characteristics, considering the differentiation of mean prices in 2008.

Keywords: office rental prices, hedonic prices, cross-classified multilevel models (HCM2), hierarchical linear models (HLM)

JEL Classification: C5

1. Introdução

A definição da estrutura de preços do mercado imobiliário tem sido estudada a partir de modelos que estimam o preço de aluguel de uma determinada unidade comercial pelos atributos por ela apresentadas (Leeuw, 1993), e não única e exclusivamente pelo custo da construção. De acordo com Brown e Uyar (2004), a grande maioria dos modelos hedônicos de regressão aplicados à avaliação imobiliária tradicionalmente apresentam, como variável dependente, o preço do imóvel e, como variáveis explicativas, os vários atributos intrínsecos e extrínsecos aos imóveis que determinam a importância de determinadas características para a formação deste preço, como apontam os trabalhos de Palmquist (1984), Yinger, Bloom, Borsch-Supan e Ladd (1988), Cheshire e Sheppard (1998), Downes e Zabel (2002) e Paterson e Boyle (2002). Porém, como os imóveis estão localizados em vizinhanças, estas em municípios e, assim por diante, as decisões de locação de um determinado imóvel comercial são inerentemente hierárquicas, ou seja, em estágios. Como descreve Quigley (1985) e Moreira (1997), os potenciais locatários iniciam o seu processo de procura do imóvel desejado escolhendo primeiramente o município, seguido pela vizinhança (zona ou distrito dentro do município escolhido) e, finalmente, o imóvel propriamente dito, naquele específico distrito dentro do município definido anteriormente.

Os modelos hedônicos tradicionais de regressão, entretanto, não conseguem capturar estes efeitos e adquirir alguma vantagem da hierarquia natural dos dados quando da modelagem de preços no mercado imobiliário. Como as unidades imobiliárias situadas, por exemplo, em uma determinada vizinhança, compartilham aspectos sociodemográficos e amenidades urbanas daquela localidade, e como

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esta vizinhança representa um nível na hierarquia de análise, estes imóveis tendem a ser mais similares entre si em comparação a todos os outros que fazem parte das demais vizinhanças do município e, portanto, a hierarquia dos dados viola a premissa de independência entre as observações, o que faz com que métodos hedônicos tradicionais de avaliação imobiliária que utilizam estimadores de mínimos quadrados ordinários (OLS) em equações de um único nível, por exemplo, gerem resultados duvidosos e inconsistentes, uma vez que oferecem vieses nos estimadores por não levarem em consideração os efeitos do ambiente hierárquico inerente a estes mercados. Portanto, a principal vantagem da modelagem hierárquica é que esta consegue explicitamente corrigir o problema de hierarquia natural dos dados.

Uma abordagem alternativa, por vezes utilizada na literatura relativa ao mercado imobiliário, refere-se à aplicação de modelos logísticos multinomiais (McFadden, 1978), que levam em consideração um processo discreto de escolha dos potenciais locatários de imóveis por meio da identificação da importância de diversos atributos e que conseguem capturar a hierarquia inerente aos dados, o que está de acordo com os procedimentos adotados por Quigley (1985), Nechyba e Strauss (1998) e Chattopadhyay (2000). Por outro lado, esta abordagem não tem como objetivo explicar os preços dos imóveis, mas examinar a influência de cada atributo na probabilidade de aquisição de cada imóvel (Brown e Uyar, 2004).

A abordagem da Modelagem Hierárquica Linear (HLM) pode ser empregada sob uma perspectiva hedônica para a avaliação dos preços de imóveis, como já fazem os modelos hedônicos tradicionais de regressão com limitações e, ao mesmo tempo, incorporar na análise a natureza hierárquica dos dados, como fazem os modelos logísticos multinomiais (Brown e Uyar, 2004).

Segundo