[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.

[pt] Este trabalho tem como objectivo principal entender o mecanismo de formação do preço da habitação em Portugal. Para prossecução deste objectivo, realizamos um estudo de caso em Castelo Branco, cidade que me acolhe desde 1993. Trata-se de uma investigação centrada no preço dos apartamentos vendidos nesta cidade entre 2005 e 2009, com a intervenção dos agentes imobiliários com sede em Castelo Branco. Para atingirmos o objectivo principal, aplicamos duas metodologias: a Metodologia de Preços Hedónicos (MPH) e as Redes Neuronais Artificiais (RNA). As RNA constituem um método econométrico menos tradicional do campo da Inteligência Artificial, mas são concorrentes fortes com as MPH. Enquanto para estas se conhecem estudos aplicadas ao mercado imobiliário português com aproximadamente duas décadas, para as RNA não se conhece, até à data, nenhum estudo aplicado ao mercado imobiliário. Para se conseguir obter o melhor modelo hedónico, realizaram-se inúmeros testes, quer para a validação do MPH, quer para a selecção das variáveis que mais contribuem para a formação do preço dos apartamentos em Castelo Branco. Para realizar os testes, usou-se principalmente o software estatístico SPSS v.17, que também foi usado na estimação das RNA. As variáveis explicativas incluídas no modelo final para o preço de um apartamento foram: a área útil (m2), o índice de anexos, o índice de conforto, o índice de localização e duas interacções; uma entre o ano de venda e o estado do apartamento (se novo ou usado), e a outra entre o índice de conservação e o estado. Com seis factores explicativos, o MPH conseguiu atingir uma precisão bastante significativa, quando comparada com outros estudos na área. Em relação ao modelo das redes neuronais, a sua precisão encontra-se cerca de 12% acima dos modelos tradicionais estimados, resultado este que demonstra a superioridade dos modelos de inteligência artificial. Consideramos que as variáveis utilizadas para caracterizar o preço da habitação em Castelo Branco podem ser adaptadas, sem grande dificuldade, para outras cidades portuguesas.