Caso Easton

Introdução

Partindo do princípio que no momento antes da crise, as vendas estavam gerando um valor em torno de 15 milhões de dólares, tem-se a seguinte situação: Dois clientes da Easton Imobiliária fizeram reclamações, sobre a venda de suas casas, pela corretora, ao Conselho Local dos Corretores de Imóveis. Sam Easton recebeu uma carta do Conselho, tratando-se do problema citado. O foco está em compreender se houve uma desvalorização no valor das duas casas vendidas e/ou se há uma subvalorização proposital por parte da Easton Imobiliária. É importante ter a noção de que num momento de crise, os preços foram diminuidos de forma não proposital, para possibilitar a continuação das negociações, ou seja, todas corretoras tendem a abaixar os preços, incluindo a Easton Imobiliária.

Banco de Dados

library(readxl)

## Warning: package 'readxl' was built under R version 3.5.3

EASTON <- read_excel("C:/Users/labccet/Desktop/Base_de_dados-master/EASTON.xlsx")
View(EASTON)

Resumo das Variáveis

summary(EASTON$Mês)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   3.000   3.000   4.000   4.421   5.000   6.000

summary(EASTON$Preço)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   99000  121800  138600  140057  157200  190650

summary(EASTON$Corretora)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## 0.00000 0.00000 0.00000 0.09978 0.00000 1.00000

Legenda

Mês (mês) -> 3: Março; 4: Abril; 5: Maio; 6: Junho.

Corretora -> 0: EASTON; 1: Outras corretoras

Localização (localização) -> 1: Dallas; 2: Forth Worth; 3: Arredores.

Tabela de frequência

Tabela <- xtabs(~Corretora+Localização, data = EASTON)
Tabela

##          Localização
## Corretora   1   2   3
##         0 210 123  82
##         1   7  24  15

Análise dos preços pela variável mês

library(ggplot2)

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.5.3

ggplot(EASTON) + aes(x = Mês, y = Preço, group = Mês) + geom_boxplot(fill = "blue") + labs(title = "Preço X Mês", caption = "Marco, Abril, Maio e Junho") + theme_classic()

É possível perceber a diminuição dos preços ao longo dos meses, o que indica o fato que foi afirmado acima: A crise está ocorrendo e afetando de forma negativa o mercado imobiliário de modo geral, logo, a Easton Imobiliária também foi atingida.

Comparando

boxplot(Preço~Localização, data = EASTON, id=list(method="y"), main = "Preço X Localização", col = "green")

boxplot(Preço~Mês, data = EASTON, id=list(method="y"), main = "Preço X Mês", col = "green")

Propriedades dos clientes que fizeram as alegações

Primeira casa:

.Localizada em Arlington;

.Tem 4 anos;

.Tem 203m²;

.Vendida por 88500 dólares.

O imóvel foi vendido por $88.500, valor abaixo do valor mínimo de $99.500,00, abaixo do preço médio de venda (104.250 dólares) na área de Dallas-Fort Worth, e acima do tamanho médio de imóveits que é 172 m².

Segunda casa:

.Localizada em Fort Worth;

.Tem 9 anos;

.Tem 172m²;

.Vendida por 79500 dólares.

Diagramas de Disperção do Preço com as Variáveis Corretora e tamanho

par(mfrow=c(1,2))
plot(EASTON$Preço, EASTON$Corretora, col = "green", pch=195, xlab = "Preço", ylab = "Corretora", main = "Diagrama de Preço por Corretora")
plot(EASTON$Preço, EASTON$Tamanho, col = "green", pch=95, xlab = "Preço", ylab = "Tamanho", main = "Diagrama de Preço por Tamanho")

par(mfrow=c(1,1))
plot(EASTON$Preço, EASTON$Tamanho, col = "green", pch=5, xlab = "Preço", ylab = "Tamanho", main = "Diagrama de Preço por Tamanho")

Percebe-se que a Easton Imobiliária vendeu mais casas do que as outras imobiliárias; Casas de tamanho entre 150 e 200 m² se encontram numa faixa de preço entre 100000 e 180000; As casas foram vendidas numa maior quantidade em Dallas; Houve um declínio das vendas devido a crise imobiliária.

Imobiliária Easton

So_EASTON <- subset(EASTON,Corretora = "EASTON")
plot(So_EASTON$Tamanho~So_EASTON$Preço, col = "darkblue", xlab = "Preço", ylab = "Tamanho", main = "Imobiliaria Easton", las = 0.8)

cor(So_EASTON$Tamanho,So_EASTON$Preço) # Correlacao (coeficiente)

## [1] 0.5832556

Percebe-se, ao analisar o gráfico de dispersão, que não houve uma subvalorização da Easton.

Conclusão

Ao comparar os preços entre a Easton e as outras agências, nota-se que a diferença não foi tão grande a ponto dos proprietários que reclamaram, afirmarem que suas casas foram subvalorizadas. Pode-se dizer que a base pela qual as reclamações foram feitas é inválida, pois tendo como base um período de 12 meses, não foi considerada a ocorrência de uma crise; portanto, tal comparação não é correta. Os resultados indicam que a média dos preços de venda da Easton não caiu muito em relação aos seus concorrentes; o preço de algumas casas caiu um pouco, mas isso ocorreu devido à outros fatores que não foram levados em consideração. Os clientes superestimam o valor de suas casas, como afirma Sam, que está certo; pois o real motivo que leva os corretores a vender a casa por um preço mais baixo do que o “esperado” pode ser até mesmo as condições em que a casa se encontra (possivelmente em um estado não muito bom).