Estudo do Caso Easton

Depois de ter sofrido acusações de subvalorização em Junho de casas vendidas no mês de Maio por sua imobiliária, o empresário Sam Easton pediu dados para Pat McCloskey sobre venda de imóveis de acordo com os meses próximos realizados, o preço vendido, tamanho do imóvel, quantidade de quartos, idade do imóvel, sua localização e se foi a corretora Easton que vendeu ou outra.

Easton pediu esses dados para comprovar se ele tem vendido mais barato que o resto das corretoras, comparando o preço das vendas de casas de 4 anos, em Arlington (que se localiza no arredor de Fort Worth e Dallas), que tem aproximadamente 203 metros quadrados e 3 quartos. Comparar também com casas de 9 anos, em Forth Worth, com aproximadamente 172 metros quadrados.

Também deve ser reconhecido que o artigo utiliza o período de 12 meses, sendo que cada vez ficou mais difícíl vender casas pela crise imobiliária, gerando uma desvalorização dos preços da casa, como também deve ser reconhecido que só temos os dados de 4 meses (Março para Junho).

A seguir é a tabela dos dados em miniatura que foram disponibilizados para Sam Easton que iremos utilizar:

library(readxl)
Base_de_dados_Easton_Imobiliaria <- read_excel("C:/Users/Ana Beatriz/Downloads/Base_de_dados-master/Base de dados - Easton Imobiliaria.xlsx")
head(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria)
## # A tibble: 6 x 7
##     Mês  Preço Tamanho Quartos Idade Localização Corretora
##   <dbl>  <dbl>   <dbl>   <dbl> <dbl>       <dbl>     <dbl>
## 1     3 172950    174.       3     2           1         0
## 2     3 167250    183.       3     2           1         0
## 3     3 158250    172.       3     2           1         0
## 4     3 150750    210.       4     2           3         0
## 5     3 139050    190.       3     2           2         1
## 6     3 138150    129.       2     2           1         0

LEGENDA

Localização:

1 -> Dallas, 2 -> Fort Worth, 3 -> Arredores da área

Corretora:

1 -> Easton, 0 -> Outras Corretoras

Mês:

3 -> Março, 4 -> Abril, 5 -> Maio, 6 -> Junho

Média das Variáveis

summary(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria)
##       Mês            Preço           Tamanho          Quartos     
##  Min.   :3.000   Min.   : 99000   Min.   : 99.31   Min.   :2.000  
##  1st Qu.:3.000   1st Qu.:121800   1st Qu.:154.13   1st Qu.:3.000  
##  Median :4.000   Median :138600   Median :169.27   Median :3.000  
##  Mean   :4.421   Mean   :140057   Mean   :173.48   Mean   :3.111  
##  3rd Qu.:5.000   3rd Qu.:157200   3rd Qu.:192.40   3rd Qu.:3.000  
##  Max.   :6.000   Max.   :190650   Max.   :266.82   Max.   :4.000  
##      Idade         Localização     Corretora      
##  Min.   : 1.000   Min.   :1.00   Min.   :0.00000  
##  1st Qu.: 5.000   1st Qu.:1.00   1st Qu.:0.00000  
##  Median : 6.000   Median :2.00   Median :0.00000  
##  Mean   : 6.139   Mean   :1.74   Mean   :0.09978  
##  3rd Qu.: 8.000   3rd Qu.:2.00   3rd Qu.:0.00000  
##  Max.   :13.000   Max.   :3.00   Max.   :1.00000

Gráfico de preço entre imóveis de tamanho parecidos com o qual foram reclamados

Para iniciarmos essa análise de preços dos imóveis, faremos um gráfico, que limitou os dados para se enquadrar em um perfil parecido com os das casas, com o preço dos imóveis vendidos nesse determinado tempo junto com qual corretora o vendeu.

Os dados limitados:

-Tamanho: entre 170 a 204

-Quartos: 3 quartos

-Idade: entre 4 a 9 anos

-Localização: Entre 2 a 3 (Fort Worth e Arredores)

Agora um gráfico relacionando com o anos das casas e seus preços

É necessário para vermos o quanto o valor de um imóvel se modifica com o seu tempo de existência. A criação desse gráfico foi necessária pois não tinha a informação sobre no gráfico anterior.

Esse gráfico utilizará idade entre 4 a 9 anos, preço do imóvel e qual corretora o vendeu.

Boxplot relacionando as médias das variáveis

Os próximos boxplots servem para ajudar na análise das médias das variáveis para ser mais fácil reconhecer se está fora da média de determinadas variáveis que os casos reclamados tem. Os boxplots não tem limitação de dados como os gráficos anteriores.

Boxplot sobre preço com mês

par(bg="lightskyblue")
boxplot(Preço~Mês, data= Base_de_dados_Easton_Imobiliaria, id=list(method="y"),main="Preço X Mês",col="orange4")

Com esse boxplot podemos reconhecer de modo mais fácil que o preços dos imóveis foram caindo com o tempo por causa da crise, com isso sendo injusto o artigo julgar pela média dos últimos 12 meses.

Boxplot sobre o preço com a localidade

par(bg="mistyrose1")
boxplot(Preço~Localização, data= Base_de_dados_Easton_Imobiliaria, id=list(method="y"),main="Preço X Localização",col="violet")

Com esse boxplot podemos recohecer que dependendo da área o preço será mais alto por isso é injusto também o artigo julgar sem se importar com a localização e a crise imobiliária. Consideramos que uma casa é nos arredores (3) e outra é em Fort Worth (2), os menores preços por imobiliária.

summary(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria$Preço)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   99000  121800  138600  140057  157200  190650

Sobre o primeiro imóvel em Arlington

-Casa de 4 anos

-Em Arlington

-Tem 203 metros quadrados

-Vendida por 88.500 doláres

Temos que reconhecer alguns fatos que podem ser comprovados nos gráficos:casas em Arlington são desvalorizadas e tem valor médio aproximado em 130000.

Podemos reconhecer que a casa de Arlington está abaixo do preço mínimo de 99000, como também abaixo do preço médio aproximado de casas parecidas com a sua, em um bairro desvalorizado e uma crise imobiliária, o qual provavelmente diminuiram o preço para ser vendida mais rápida, mas sendo reconhecida a marcante diminuição.

Sobre o segundo imóvel em Fort Worth

-Casa de 9 anos

-Em Forth Worth

-Tem 172 metros quadrados

-Vendida por 79500

Acontece o mesmo caso que no outro imóvel, ela foi vendida abaixo do valor médio das casas da sua região(120000 a 140000) e da idade do seu imóvel de 9 anos (que costuma ser preço entre 12000 a 13000 na média) mas tem que ser levado em conta a crise e que o tamanho de uma casa não define a sua conservação, o qual a ideia de preço das casas dos proprietários é diferente da realidade.

Análises finais

Apartir de gráficos, podemos reconhecer o valor médio que é vendido as casas com aspectos parecidos com as duas que estão sendo acusadas de desvalorizamento. É notável que os imóveis de Arlington e Fort Worth, com 3 quartos vendidos entre Março a Junho tem como valor médio entre 120000 a 140000 doláres.

Como também podemos observar que casas de 4 anos com esses mesmos limitantes tiveram valor entre mais de 125000 e menos de 135000. E casas de 9 anos tiveram o valor entre 130000 a 140000.

Os boxplots demonstraram a crise economica existente nesse mercado e o desvalorizamento das regiões, sendo Dallas a mais valorizada e as redondezas desvalorizadas.

Podemos concluir que sim, ocorreu uma diminuição considerável dos valores dos imóveis porém o artigo publicado falando sobre foi injusto e irreal. O artigo não levou em conta os últimos meses de crise, também não levaram em conta o desvalorizamento das regiões, fazendo média aritmética como não tivesse grande diferença entre eles.

Easton aparenta estar certo por os proprietários darem mais valor a propriedade do que o real valor que leva em conta a situação financeira atual, o conservadorismo do imóvel e a região localizada. Também esteve certo sobre os seus agentes venderem mais barato para conseguirem ter o ganho mais rápido, porém temos que reconhecer a grande diferença de valores.

O imóvel de Arlington e Forth Worth estava em uma região desfavorável (sofrendo maior diminuição do preço do imóvel pela sua localização) mas em boa parte dos outros casos (sendo visto no gráfico de tamanho vs preço) a empresa de Easton seguiu as outras corretoras na média de preço de determinados imóveis.

Concluo que ocorreu uma diminuição do preço do imóvel mas não um desvalorizamento. A empresa de Easton tem acompanhado o ritmo da crise ocorrente, sendo realistas de como a crise atinge regiões de menor valor nesses últimos meses, elas realmente são menores que a média mas não com diferença marcante do que os outros concorrentes, então não sendo um desvalorizamento e sim acompanhamento do declinio do mercado.