O Impacto do Turismo no Mercado Imobiliário em Portugal (Modelação e Previsão) – Região de Lisboa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Henriques, Leonardo Filipe Gonçalves Galufo
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/53798
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2022
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spelling O Impacto do Turismo no Mercado Imobiliário em Portugal (Modelação e Previsão) – Região de LisboaLisboaTurismoImobiliárioModelos2Trabalhos de projeto de mestrado - 2022Departamento de Estatística e Investigação OperacionalTrabalho de projeto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2022Antes de realizar o principal objetivo deste estudo, modelar e prever o impacto do turismo no preço por 2 nos municípios de Lisboa, foi realizado um enquadramento teórico, onde foi definido o turismo, quais as suas tipologias, análise do turismo Mundial e Nacional. Relativamente as atividades turísticas em Portugal, foi analisada a sua evolução, o impacto do setor na economia, a distribuição geográfica e o perfil dos turistas. Por último, no que diz respeito ao turismo, foi estudada a importância e relevância da região de Lisboa. O Setor Imobiliário, também foi caso de estudo, como foi a evolução deste mercado em Portugal, o que é a especulação imobiliária e tal como no turismo, qual o enquadramento de Lisboa neste setor. Apesar da importância e impacto da pandemia mundial, presente na atualidade, relativa à doença infeciosa de coronavírus (Covid-19), este tema não foi sujeito a analise de estudo, devido à sua imprevisibilidade. Relativamente ao propósito de estudo deste projeto, para modelar e prever o impacto do turismo no mercado imobiliário, representada pelo “Valor do m2 nos municípios do distrito de Lisboa”, foi utilizado o PIB (Produto Interno Bruto), o IDH (Índice de Desenvolvimento Humano), o IPC (Índice de Preços ao Consumidor) e Taxa de câmbio como variáveis explicativas. A precisão do modelo foi obtida adicionando, para além de Portugal, os cinco países, com maior taxa de aquisição de imóveis em 2019, Brasil, França, China, Reino Unido e Angola. A modelação foi realizada através da Regressão Linear Múltipla, obtendo dois modelos, 1 e 2, em que o modelo 2 é o que melhor permite explicar a variável dependente (Preço). O coeficiente de correlação de Pearson, (Erro Percentual Absoluto Médio) e a (Soma dos quadrados dos erros), foram os métodos utilizados para avaliar a precisão e a qualidade dos modelos utilizados.Before passing out for the main purpose of this study, model and predict the impact of tourism on the price per 2 in Lisbon, a theoretical context was made, where was defined the tourism, its typologies, its impact Worldwide and mostly in Portugal. Regarding tourist activities in Portugal it was analyzed, its evolution, the impact of the sector on the economy, the geographical distribution, and the profile of tourists. Finally, regard tourism, was also mentioned the importance and relevance specifically in the region of Lisbon. The Real Estate Sector was also a case study, as was the evolution of this market in Portugal, what is its speculation and, as in tourism, what is the influence of this sector in Lisbon. Despite the importance and impact of the global pandemic, currently present, related to the infectious disease of coronaviruses (Covid-19), this topic was not subject of study analysis, due to its unpredictability. Regarding the purpose of studying this project, to model and predict the impact of tourism on the real estate market, represented by the “Value of 2 Lisbon”, the GDP (Gross Domestic Product), the HDI (Human Development Index), the CPI (Consumer Price Index) and Exchange Rate was used as explanatory variables. The model's precision was obtained by including, in addition to Portugal, the five countries with the highest rate of property acquisition in 2019, Brazil, France, China, United Kingdom and Angola. The modeling was conducted by using the Multiple Linear Regression, obtaining two models, 1 and 2, in which the second model is the one that best explains the dependent variable (Price). Pearson's correlation coefficient, MAPE (Mean Absolute Percentage Error) and SSE (Sum of Squares of Errors) were the methods used to evaluate the precision and quality of the models used.Severino, Joaquim Eduardo Gonçalves, 1970-Repositório da Universidade de LisboaHenriques, Leonardo Filipe Gonçalves Galufo2022-07-14T12:24:46Z202220212022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/53798porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:59:57Zoai:repositorio.ul.pt:10451/53798Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:04:46.514107Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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