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Fernando Oliveira Tavares, PhD Universidade Portucalense Infante D. Henrique.

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1 Fernando Oliveira Tavares, PhD Universidade Portucalense Infante D. Henrique

2 Introdução / Enquadramento •A técnica de utilização do modelo do rendimento no âmbito do imobiliário torna-se mais arrojada do que a simples atualização dessas rendas. •É necessário conhecer a “qualidade” dos contratos, a sua duração, os custos relacionados com os imóveis e as taxas de desconto •No método do rendimento a propriedade é encarada como um bem produtivo. •Este trabalho estuda o valor das rendas por m2 para as tipologias de apartamentos T0_T1 e T2 no mercado imobiliário em Portugal para o período de 2006 a 2009.

3 Revisão da Literatura •Há várias propriedades que deverão ser avaliadas pelo método do rendimento: terra agrícola, telecomunicações, extração mineral, bares e restaurantes, casinos e clubes, cinemas e teatros, hotéis, propriedades de lazer (privadas), casas de saúde (privadas), hospitais (privados), estações de combustíveis e bosques. •Deve levar-se em conta o valor de reversão. • O valor de um bem é proporcional à renda económica que gera, sendo que neste tipo de avaliação é necessário avaliar o contrato de arrendamento.

4 Revisão da Literatura •Na avaliação pelo método do rendimento é essencial verificar a composição das rendas, a vacancy rate e a duração do arrendamento. •o método do rendimento permite verificar o valor fundamental e comparar com o mercado. •O valor de um bem é proporcional à renda que ele gera ou pode gerar no futuro.

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7 Metodologia de investigação •O beta dos T0_T1 é de 1,055 e o da tipologia T2 de 1,036. •O valor da yield é calculado dividindo o valor do rendimento pelo valor do preço de oferta : •V0 é o valor do imóvel; •R1 é o rendimento previsto para o primeiro ano de exploração; •Y1 é a Cap Rate ou yield inicial. •É efetuada uma análise de clusters para os valores das rendas e das yields de concelhos e freguesias de Lisboa e Porto. •Efetuada regressão linear múltipla.

8 Metodologia de investigação •Nas freguesias de Lisboa para se constituir os clusters das yields foram retiradas as freguesias que nos valores de renda por m2 apresentavam o desvio padrão superior a 1,5. •Isto deve-se à necessidade de constituir uma série estável, com baixa variância a fim de construir um bom modelo de regressão.

9 Análise de resultados ConcelhosT0 e T1ConcelhosT2 Renda Média Desvio Padrão ClusterRenda Média do Cluster Renda Média Desvio Padrão ClusterRenda Média do Cluster Lisboa12,080,43 310,90 Lisboa10,190,39 39,23 Cascais10,720,47Cascais9,090,55 Oeiras9,890,44Oeiras8,420,46 Loures8,831,39 28,18 Loures7,670,53 26,34 Amadora8,420,65Amadora7,120,32 Almada8,090,41Almada6,920,36 Porto7,860,31Porto6,580,32 Matosinhos7,700,52Sintra6,450,33 Sintra7,480,84 16,56 Matosinhos6,090,41 Coimbra7,221,63Vila Franca Xira5,970,26 Vila Franca Xira6,970,75Seixal5,820,50 Seixal6,950,31Coimbra5,530,63 Setúbal6,510,52Setúbal5,280,36 Vila Nova Gaia6,050,64Maia4,850,38 14,70 Aveiro5,740,34Vila Nova Gaia4,770,26 Maia5,580,40Aveiro4,470,27 Média 7,880,63 Média 6,570,40

10 Análise de resultados ConcelhosT0 e T1ConcelhosT2 Yield Média Desvio Padrão ClusterYield Média do Cluster Yield Média Desvio Padrão ClusterYield Média do Cluster Setúbal6,660,69 36,27 Sintra6,380,41 36,11 Vila Nova Gaia6,560,61Setúbal6,360,45 Sintra6,440,85Seixal6,030,81 Matosinhos6,310,42Loures5,990,43 Amadora6,150,53Almada5,810,64 Loures6,110,95Cascais5,760,37 25,53 Cascais6,040,26Matosinhos5,610,48 Maia5,860,57Amadora5,570,26 Vila Franca Xira5,850,74 25,74 Vila Franca Xira5,560,28 Porto5,840,29Maia5,560,54 Oeiras5,830,28Vila Nova Gaia5,550,45 Lisboa5,690,21Oeiras5,530,36 Seixal5,630,30Lisboa5,360,22 Almada5,590,36Porto5,290,31 Aveiro5,070,33 14,88 Aveiro4,820,29 14,65 Coimbra4,690,89Coimbra4,480,52 Média 5,890,52 Média 5,600,43

11 Análise de resultados - Concelhos Modelo sig Constante 453,1330,000 AvaliaçãoT0_T1 0,8220,000 Cluster2YieldT0T1 -208,6370,000 Cluster3YieldT0T1 -357,6710,000 Densidade Populacional 0,0140,006 R0,935 R20,874 R2aR2a 0,872 Durbin-Watson1,446 F434,966 0,000 Modelo sig Constante 283,3240,000 AvaliaçãoT2 0,8790,000 Cluster2YieldT2 -233,1400,000 Cluster3YieldT2 -335,3520,000 Densidade Populacional 0,0170,005 R0,961 R20,924 R2aR2a 0,923 Durbin-Watson1,385 F608,739 0,000

12 \ Freguesias de Lisboa – Tipologias T0 e T1Freguesias de Lisboa – Tipologias T2 MédiaDesvio Padrão ClusterRenda Média do Cluster MédiaDesvio Padrão Cluster Renda Média do Cluster S. Sebastião Pedreira14,151,59 314,06 S. Sebastião Pedreira12,741,17 312,08 Encarnação13,972,51Encarnação12,591,89 Coração de Jesus13,471, ,85 Santa Isabel12,382,03 São João de Deus13,401,25S. Maria de Belém11,910,73 São Mamede13,181,89S. Maria Olivais11,820,84 Mercês13,071,40Coração de Jesus11,631,30 Santa Maria Olivais13,050,91São José11,521,90 São José12,942,22Pena11,270, ,73 Santa Catarina12,741,61São Mamede11,220,55 Campolide12,650,93Campolide11,161,38 N. Senhora Fátima12,331,00Mercês11,021,46 Campo Grande12,311,07Lapa10,740,80 Santa Isabel12,051,22Campo Grande10,500,99 São Jorge Arroios12,041,18N. Senhora Fátima10,470,81 Lapa12,000,88S. João de Deus10,331,83 S. João de Brito11,920,68São Jorge de Arroios10,291,20 Prazeres11,881,00Santos-o-Velho10,291,10 S. Domingos Benfica11,840,65Alvalade10,191,11 19,43 Pena11,772,35Prazeres10,121,20 S. Francisco Xavier11,761,05 S. Francisco Xavier10,030,85 Santo Condestável11,660,83Santo Condestável10,000,74 Alcântara11,651,09S. João de Brito9,950,77 Carnide11,590,86Santa Catarina9,911,42 São João11,441,84Graça9,861,62 Graça11,351,21Alto do Pina9,751,44 Alto do Pina11,290,78Carnide9,530,80 S. Maria Belém11,251,42S. Domingos Benfica9,440,48 Alvalade11,241,10Benfica9,390,62 Lumiar11,240,89Lumiar9,320,59 Penha de França11,160,64Santa Engrácia9,220,80 Ajuda11,141,73Alcântara9,200,71 Santos-o-Velho10,951,31S. Vicente de Fora8,950,91 Anjos10,901,40Ajuda8,910,75 Benfica10,630,82Beato8,770,73 Santa Engrácia10,561,29Anjos8,691,21 S. Vicente de Fora10,542,34Penha de França8,671,19 Beato9,431,241 9,43 S. João8,670,64 Média11,911,29 Média10,281,06

13 Freguesias de Lisboa – Tipologias T0 e T1Freguesias de Lisboa – Tipologias T2 Yield Média Desvio Padrão ClusterYield Média do Cluster Yield Média Desvio Padrão ClusterYield Média do Cluster S. Maria dos Olivais6,010,47 5,863 S. M. Olivais6,040,53 5,673 Mercês5,850,71S. M. Belém5,730,37 Penha de França5,810,33Campolide5,690,74 Prazeres5,750,54Beato5,590,48 Campolide5,660,52 5,442 Benfica5,540,36 Benfica5,600,44Santa Engrácia5,460,56 Lumiar5,580,38Mercês5,340,74 5,112 Alcântara5,560,57Alto do Pina5,250,73 Santo Condestável5,480,43S. J. Arroios5,250,61 S. D. de Benfica5,470,31Lumiar5,180,36 Alto do Pina5,440,38Santos-o-Velho4,980,52 S. Jorge de Arroios5,440,56S. D. Benfica4,980,25 Santa Engrácia5,400,64Anjos4,960,67 Beato5,340,73S. J. Brito4,900,35 Campo Grande5,340,45Carnide4,890,39 4,801 Carnide5,320,39Prazeres4,880,60 N. S. de Fátima5,260,44Santo Condestável4,880,49 S. Maria de Belém5,260,68N. S. Fátima4,880,39 Anjos5,230,64 4,901 Penha de França4,870,69 Lapa5,070,39Lapa4,790,35 Santos-o-Velho4,870,52S. F. Xavier4,770,41 S. João de Brito4,850,29Alvalade4,740,49 S. Francisco Xavier4,770,47Campo Grande4,710,44 Alvalade4,630,46Alcântara4,640,32 Média 5,380,49 Média 5,120,49

14 Análise de resultados – Freguesias de Lisboa Modelo sig Constante 2004,5770,000 AvaliaçãoT0_T1 0,3490,000 Cluster2YieldT0T1 -291,1010,000 Cluster3YieldT0T1 -350,1730,000 Densidade Populacional -0,0040,004 R0,710 R20,505 R2aR2a 0,499 Durbin-Watson0,628 F96,529 0,000 Modelosig Constante 1715,1440,000 AvaliaçãoT2 0,3680,000 Cluster2YieldT2 -155,6320,000 Cluster3YieldT2 -357,4680,000 Densidade Populacional -0,0070,000 R0,768 R20,590 R2aR2a 0,586 Durbin-Watson0,780 F136,344 0,000

15 Análise de resultados Freguesias do Porto – Tipologias T0 e T1Freguesias do Porto – Tipologias T2 Renda Média Desvio Padrão ClusterRenda Média do Cluster Renda Média Desvio Padrão ClusterRenda Média do Cluster Nevogilde9,941,27 39,62 Foz do Douro8,350,60 38,31 Foz do Douro9,290,75Nevogilde8,270,65 Aldoar8,761,352 8,76 Aldoar7,320,43 27,05 Lordelo Douro8,150,56 17,48 Massarelos6,970,57 Ramalde7,880,64Lordelo do Douro6,860,51 Massarelos7,840,56Cedofeita5,770,54 15,34 Cedofeita7,580,56Ramalde5,740,46 Santo Ildefonso7,160,56Paranhos5,200,39 Paranhos7,100,64Bonfim5,060,84 Bonfim6,630,88Santo Ildefonso4,940,48 Média 8,030,78 Média 6,450,55

16 Análise de resultados Freguesias do concelho do Porto - T0 e T1 Freguesias do concelho do Porto - T2 Yield Média Desvio Padrão Cluste r Yield Média do Cluste r Yield Média Desvio Padrão ClusterYield Média do Cluster Ramalde6,210,61 36,21 Lordelo do Douro 5,120,34 35,07 Aldoar5,980,8825,98Massarelos5,110,40 Cedofeita5,760,50 15,42 Foz do Douro5,040,35 Lordelo do Douro 5,710,47Aldoar5,010,59 Santo Ildefonso5,670,63Cedofeita4,930,52 24,92 Paranhos5,460,56Ramalde4,910,46 Massarelos5,250,33Nevogilde4,560,31 14,47 Bonfim5,060,96Santo Ildefonso4,540,60 Foz do Douro5,000,40Paranhos4,420,53 Nevogilde4,990,57Bonfim4,350,90 Média 5,510,59 Média 4,800,50

17 Análise de resultados – Freguesias do Porto Modelo sig Constante 1601,0460,000 AvaliaçãoT0_T1 0,4090,000 Cluster2YieldT0T1 -145,9280,000 Cluster3YieldT0T1 -247,1050,000 Densidade Populacional -0,0780,006 R0,865 R20,748 R2aR2a 0,741 Durbin-Watson0,687 F114,804 0,000 Modelo sig Constante 1061,4060,000 AvaliaçãoT2 0,6070,000 Cluster2YieldT2 -107,2120,000 Cluster3YieldT2 -117,4200,000 Densidade Populacional -0,0440,000 R0,902 R20,814 R2aR2a 0,809 Durbin-Watson0,740 F169,538 0,000

18 Conclusões •O investidor espera que os mercados imobiliários tenham um comportamento idêntico aos mercados financeiros. •Os concelhos o nível da renda mais elevado situa-se em Lisboa e nos concelhos limítrofes, quer para as tipologias T0_T1 como T2. •O investidor necessita de estar atento às oportunidades de mercado, onde é pertinente a avaliação imobiliária e a evolução de um mercado que se pretende cada vez mais eficiente. •Valores fundamentais são distintos dos valores sentimentais.

19 Conclusões •Nas freguesias do concelho do Porto, para os apartamentos T0 e T1 podemos verificar que para rendas por m2 mais elevadas correspondem yields das mais baixas, o que significa que o mercado habitacional nestas freguesias se encontra sobrevalorizado. •As freguesias com a variância mais elevada apresentam naturalmente maior risco.

20 Conclusões •Através das regressões ficou explicado de forma cabal que o valor da oferta (variável dependente) é explicado pelas variáveis independentes da avaliação pelo método do rendimento, pelo cluster das yields e pela densidade populacional. •Estas três variáveis independentes dão robustez aos seis modelos apresentados.

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