[en] The main purpose of this study is to understand how the price of housing is formed in Portugal. We developed a case study in Castelo Branco, the city where I live since 1993. The study focuses on the prices of the apartments that were sold with the assistance of Estate Agents operating in Castelo Branco in the period of 2005- 2009. For the development of the study, we used two different methodologies: Hedonic Pricing Methods (MPH) and Artificial Neural Networks (ANN). ANN are a less traditional econometric technique from the field of Artificial Intelligence, but they are strong competitors with the MPH. In the last two decades, the MPH has been applied to the real estate market in Portugal but, till the present, no single study is known with the ANN. To obtain the best hedonic model, numerous tests were developed, aiming the validation of MPH and also the adequate selection of variables that contribute most to the prices of the apartments in Castelo Branco. The tests were performed with the statistical software SPSS v.17, which was also used in the estimation of RNA. The explanatory variables included in the final model for the price of an apartment were: the floor area (m2), the garage and basement index, the comfort index, the location index and two other variables resulting of interactions, one between the year of sale and the condition of the apartment (whether it is new or used) and the other between the preservation index and the condition of the apartment. With these six explanatory variables, the MPH has achieved an accuracy quite significant when compared with some previous studies. The model of ANN achieved an accuracy of approximately 12% over traditional models estimated, a result that demonstrates the superiority of the models of artificial intelligence. The variables used to characterize the price of housing in Castelo Branco can be adapted, without difficulty, for other Portuguese cities.

[es] Este trabajo tiene como objetivo principal entender el mecanismo de formación del precio de la vivienda en Portugal. Para eso, empezamos un estudio de caso en Castelo Branco, ciudad que me ha acogido desde 1993. Se trata de una investigación sobre el precio de los apartamentos vendidos en esta ciudad entre 2005 y 2009, con la intervención de los agentes de la propiedad inmobiliaria con sede en Castelo Branco. Para lograr este objetivo, hemos aplicado dos métodos: la Metodología de Precios Hedónicos (MPH), y las Redes Neuronales Artificiales (RNA), que es un método econométrico menos tradicional del campo de la Inteligencia Artificial. Mientras que, en el caso de los estudios en Portugal en el área del mercado inmobiliario, las MPH tienen aproximadamente dos décadas, para las RNA no se conoce hasta lo presente ningún estudio. Para obtener el mejor modelo hedónico, es decir, para que si seleccionen las variables que más contribuyen a la fijación de precios, ha habido numerosas pruebas, utilizando principalmente el uso de software estadístico SPSS v. 17, que también ha sido utilizado en la estimación de las RNA. Las variables explicativas incluidas en el modelo final para el precio de un piso han sido: la superficie útil (metros cuadrados), el índice de anexos, el índice de confort, el índice de ubicación y dos interacciones, una entre el año en que se produce la venta y el estado (nuevo o usado) y la otra, entre el índice de la conservación y el estado. Con seis factores explicativos se ha atingido una precisión muy interesante en esta área de estudio para el MPH, cuando comparados con otros estudios, y un resultado 12% superior con la RNA, que muestra la superioridad en el campo de la Inteligencia Artificial. Tras esto, consideremos que las variables utilizadas para caracterizar el precio de la vivienda en Castelo Branco, fácilmente se pueden adaptar a otras ciudades de Portugal.