Estatística descritiva

Apresenta-se, na tabela 6, as variáveis a considerar na análise, respectiva descrição, fontes e principais indicadores (em anexo [Anexo C] é possível encontrar uma tabela mais detalhada). Ao todo, contamos com 17 variáveis independentes, 10 relativas a atributos estruturais da habitação, 6 relativas à localização e atributos de acessibilidade e 1 variável referente ao “vector” Metro – distância de percurso pedestre da habitação à estação de Metro mais próxima. A base de dados final a utilizar deste ponto em diante encontra-se disponível no Anexo D.

57

Tabela 6 - Definição das variáveis

Variáveis Descrição Unidade Tipo Fonte Média Desvio-

Padrão Mínimo Máximo

PRC VND10 Preço de t ransacção da habitação a preços de 2010 Euros Remax 131.550,49 92.563,60 10.923,00 662.253,00

AC Existência de Ar Condicionado Dummy. P ossui = 1; Não possui = 0 Vect or Habit ação Remax

ANDAR Andar em que se sit ua a habit ação N.º Vect or Habit ação Remax 2,35 2,25 0,00 13,00

AQ C Existência de Aqueciment o Central Dummy. P ossui = 1; Não possui = 0 Vect or Habit ação Remax

AREAT Área t otal m2 _{Vect or Habit ação Remax 136,00 109,99 30,00 1.065,00}

AREAU Área út il m2 _{Vect or Habit ação Remax 110,45 62,17 19,00 530,00}

BO AV Dist ância de percurso pedestre da habit ção à Boavist a (Casa da Música) Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 3.258,16 2.116,00 128,00 13.000,00

C B N.º de casas de banho (com chuveiro) N.º Vect or Habit ação Remax 1,56 0,72 1,00 5,00

C M Dist ância de percurso pedestre da habit ação à Câmara Municipal mais próxima Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 2.579,67 1.304,00 209,00 8.000,00

DIS Dist ância de percurso pedestre da habit ação à Est ação de Metro mais próxima Met ros Vect or Metro Calculado com GP S 1.042,33 910,72 8,00 4.370,00

GAR Existência de Garagem Dummy. P ossui = 1; Não possui = 0 Vect or Habit ação Remax

PARQ Dist ância de percurso pedestre da habit ação ao Parque mais próximo Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 1.608,93 1.003,00 13,00 7.000,00

PARQ C DD Dist ância de percurso pedestre da habit ção ao Parque da Cidade Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 4.275,82 2.176,56 434,00 10.000,00

PO LO Dist ância de percurso pedestre da habit ação ao Pólo Universitário mais próximo Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 2.459,99 2.225,00 41,00 12.000,00

PRAIA Dist ância de percurso pedestre da habit ação à P raia mais próxima Met ros Vect or Acessibilidade Calculado com GP S 3.734,98 2.252,00 41,00 8.000,00

TIPO Apart ament o ou Moradia Dummy. Apartamento = 1; Moradia = 0 Vect or Habit ação Remax

TIPO L N.º de quart os N.º Vect or Habit ação Remax 2,37 1,21 0,00 7,00

WC N.º de wc (sem chuveiro) N.º Vect or Habit ação Remax 0,34 0,52 1,00 2,00

Valor 0 Valor 1 AC Existência de Ar Condicionado Dum m y. Possui = 1; Não possui = 0 Rem ax 526 35 AQC Existência de Aquecim ento Central Dum m y. Possui = 1; Não possui = 0 Rem ax 429 132

GAR Existência de Garagem Dum m y. Possui = 1; Não possui = 0 Rem ax 203 358

TIPO Apartam ento ou Moradia Dum m y. Apartam ento = 1; Moradia = 0 Rem ax 74 487

Variáve l De pe nde n te

Variáve i s In de pe nde nte s

58 A variável dependente – PRCVND – foi alvo de uma actualização a Dezembro de 2010, de forma a eliminar o impacto temporal dos preços. Para se proceder à actualização foi utilizado o Índice mais detalhado disponível – Índice da Confidencial Imobiliário15. A Confidencial Imobiliário disponibiliza os chamados Micro-Índices que podem ser filtrados ao nível da freguesia, segmentando entre apartamentos e moradias. Para cada uma das observações da base de dados foi aplicado um factor de actualização tendo em conta o Índice na data de venda do imóvel e o Índice em Dezembro de 2010, considerando a freguesia em que o imóvel está localizado, bem como, o tipo de imóvel – apartamento ou moradia. Tendo em consideração as questões de confidencialidade, apenas iremos referir, em anexo [Anexo B], o valor do coeficiente utilizado no cálculo sem maior detalhe.

Foi efectuada uma análise individual das variáveis de modo a aferir do seu comportamento - apresentam-se, no Anexo C, os gráficos de barra, histogramas, os box- plots e os Q-Q plots se aplicáveis.

Primeiramente, constata-se que todas as variáveis quantitativas apresentam distribuições assimétricas positivas (com excepção da variável PRAIA). Esta constatação pode ser confirmada pelos coeficientes de assimetria apresentados no Anexo C. Também é possível perceber que para as variáveis ANDAR, CB, TIPOL e WC existem muito poucas observações nas categorias de maior valor. No que se refere às variáveis relativas às distâncias, o GPS possui uma precisão à unidade metro até ao valor de 1 quilómetro, entre 1 e 5 quilómetros a precisão é de 10 metros e, a partir desse valor, a precisão reduz-se bastante, sendo de 1.000 metros. Essa limitação é fácil de visualizar através da análise dos respectivos gráficos que apresentam barras isoladas após os 5.000 metros.

Pela análise dos box-plots, é possível identificar a existência de algumas observações outliers que poderão afectar negativamente a qualidade do modelo a produzir de futuro.

15

O Índice Confidencial Imobiliário foi lançado em 1988, sendo a mais antiga série sobre imobiliário em Portugal. O seu objectivo é medir a evolução da valorização dos imóveis residenciais, traduzindo a “inflação” no mercado habitacional. A explicação metodológica do Índice pode ser encontrada em http://www.confidencialimobiliario.com/sites/default/files/Metodologia_Micro-Indices_Ci.pdf

59 No que se refere aos Q-Q plots, é possível ver que os valores observados não coincidem com os valores esperados numa distribuição normal.

Ao nível da correlação entre variáveis apresenta-se, na tabela 7, a matriz de correlações. Sem surpresas, são os atributos estruturais da habitação que apresentam maior correlação com a variável PRCVND10. Num primeiro grupo aparecem as variáveis AREAU, CB, AREAT e TIPOL, com valores para o coeficiente de correlação superiores a 0,5. Seguem-se as variáveis AQC, GAR e WC, todas com 0,36. Relativamente aos restantes atributos, verifica-se, surpreendentemente, que os sinais das variáveis BOAV, CM, DIS e POLO são contrários ao esperado. Sinais positivos nessas variáveis indicam que quanto mais longe desses pontos de referência maior a valorização da habitação! No que respeita à correlação entre variáveis independentes, nota para o altíssimo grau de correlação entre as variáveis POLO e BOAV (na ordem dos 0,9), bem como, AREAU e AREAT (correlação de 0,8). Em grau menor, mas também elevado, apresentam-se positivamente correlacionadas as variáveis PARQCDD e PRAIA, AREAU e TIPOL, DIS e CM. Algumas destas correlações, nomeadamente aquelas entre variáveis referentes a atributos estruturais das habitações, eram já esperadas, na medida em que, por lei, uma habitação com uma determinada tipologia é obrigada a ter um valor mínimo para a respectiva área; no que respeita à AREAU e AREAT, considerando que na amostra mais de 50% das observações possuem idêntico valor para ambas variáveis, nada é de estranhar nos resultados do coeficiente de correlação. Os resultados da matriz de correlações serão tidos em conta aquando da estimação do modelo de modo a evitarem-se problemas de multicolinearidade.

60

Tabela 7 - Matriz de correlações

PRCVND10 AC ANDAR AQ C AREAT AREAU BO AV C B C M DIS GAR PARQ PARQ C DD PO LO PRAIA TIPO TIPO L W C PRC VND10 1 0,20 0,04 0,36 0,59 0,71 0,03 0,61 0,09 0,25 0,36 -0,11 -0,20 0,05 -0,25 -0,24 0,55 0,36 AC 0,20 1 -0,02 0,19 0,09 0,17 0,10 0,22 0,10 0,08 0,16 0,06 0,03 0,11 -0,01 0,08 0,12 0,16 ANDAR 0,04 -0,02 1 0,07 -0,18 -0,12 -0,11 -0,10 -0,05 0,02 0,16 -0,11 -0,15 -0,09 -0,13 0,41 -0,13 -0,06 AQ C 0,36 0,19 0,07 1 0,12 0,19 0,16 0,23 0,13 0,17 0,34 0,09 -0,09 0,17 -0,18 0,14 0,06 0,17 AREAT 0,59 0,09 -0,18 0,12 1 0,80 0,03 0,50 0,05 0,04 0,11 -0,03 0,04 0,04 0,04 -0,55 0,61 0,30 AREAU 0,71 0,17 -0,12 0,19 0,80 1 0,01 0,63 0,04 0,05 0,19 -0,07 -0,01 0,02 0,00 -0,45 0,74 0,41 BO AV 0,03 0,10 -0,11 0,16 0,03 0,01 1 0,02 0,29 0,41 0,15 0,41 0,08 0,90 -0,35 0,01 -0,06 0,01 CB 0,61 0,22 -0,10 0,23 0,50 0,63 0,02 1 0,01 0,05 0,24 -0,07 -0,11 0,07 -0,09 -0,27 0,63 0,04 C M 0,09 0,10 -0,05 0,13 0,05 0,04 0,29 0,01 1 0,71 0,21 0,61 0,19 0,27 0,01 0,01 0,04 0,04 DIS 0,25 0,08 0,02 0,17 0,04 0,05 0,41 0,05 0,71 1 0,17 0,38 -0,04 0,38 -0,39 0,02 0,03 0,02 GAR 0,36 0,16 0,16 0,34 0,11 0,19 0,15 0,24 0,21 0,17 1 0,12 -0,11 0,16 -0,10 0,16 0,08 0,10 PARQ -0,11 0,06 -0,11 0,09 -0,03 -0,07 0,41 -0,07 0,61 0,38 0,12 1 0,37 0,44 0,05 0,05 -0,10 -0,01 PARQ C DD -0,20 0,03 -0,15 -0,09 0,04 -0,01 0,08 -0,11 0,19 -0,04 -0,11 0,37 1 -0,18 0,77 -0,08 -0,09 0,05 PO LO 0,05 0,11 -0,09 0,17 0,04 0,02 0,90 0,07 0,27 0,38 0,16 0,44 -0,18 1 -0,56 0,02 -0,03 -0,03 PRAIA -0,25 -0,01 -0,13 -0,18 0,04 0,00 -0,35 -0,09 0,01 -0,39 -0,10 0,05 0,77 -0,56 1 -0,10 -0,03 0,03 TIPO -0,24 0,08 0,41 0,14 -0,55 -0,45 0,01 -0,27 0,01 0,02 0,16 0,05 -0,08 0,02 -0,10 1 -0,44 -0,16 TIPO L 0,55 0,12 -0,13 0,06 0,61 0,74 -0,06 0,63 0,04 0,03 0,08 -0,10 -0,09 -0,03 -0,03 -0,44 1 0,35 W C 0,36 0,16 -0,06 0,17 0,30 0,41 0,01 0,04 0,04 0,02 0,10 -0,01 0,05 -0,03 0,03 -0,16 0,35 1

61