Uma proposta de utilização de redes neurais recorrente na previsão de preços de imóveis no Distrito Federal

Abstract

O mercado imobiliário possui grande influência na economia de um país. Esse mercado movimenta diferentes áreas da sociedade brasileira e impulsiona o crescimento da economia sendo responsável por uma grande fatia do Produto Interno Bruto. Além disso, o crescimento das cidades também é influenciado pelos preços de seus imóveis. O investimento em imóveis é um dos principais investimentos dos brasileiros. A segurança que proporciona movimenta esse segmento e o torna um dos investimentos mais procurados no Brasil. Nesse contexto, surge a necessidade de compreender em quais regiões os imóveis vão valorizar nos próximos anos, de forma a maximizar o investimento realizado. Um dos principais objetivos deste trabalho é mostrar de que forma o uso de redes neurais recorrentes pode ser utilizada para prever os preços de imóveis na região do Distrito Federal nos próximos anos. Apesar de a região utilizada ser o Distrito Federal, essa abordagem pode ser utilizada em qualquer centro urbano brasileiro. Nos procedimentos metodológicos, foi selecionado o histórico do preço médio mensal do imóvel como variável que influencia no valor futuro do imóvel. Essa informação foi utilizada na rede neural recorrente LSTM para previsão dos preços dos imóveis no ano seguinte. No trabalho em tela, os valores de crescimento médio dos preços dos imóveis foram agrupados no Distrito Federal por meio dos CEPs de cada região e a partir daí foi utilizado um mapa de calor para mostrar os resultados das regiões que tiveram maior crescimento. Também utilizou-se diferentes abordagens para analisar qual delas apresenta o melhor resultado. A primeira abordagem foi o modelo de baseline Random Walk, que serviu para comparar os modelos utilizados da rede LSTM. Posteriormente, foram utilizadas as redes LSTM, com uma abordagem de um passo a frente e de janela móvel. Dos modelos utilizados, o que obteve melhor resultado foi o de janela móvel. Analisando o mapa de calor do modelo que obteve os melhores resultados na validação de dados de teste, as regiões que apresentaram maior crescimento em dezembro de 2012 (1 ano após os últimos registros da amostra) foram, na ordem: São Sebastião e Lago Sul (84,29%), Sobradinho (64,41%) e Planaltina (44,22%).