Avaliação de Bens: Um Comparativo entre a Inferência Clássica e a Bayesiana

Resumo

A quinta revolução industrial, marcada pela integração do potencial humano com as capacidades analíticas de máquinas modernas, tem transformado a engenharia de avaliações. Tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e simulações de Monte Carlo possibilitam análises mais precisas e ágeis em cenários complexos. Nesse contexto, a estatística bayesiana se destaca por tratar variáveis como aleatórias e incorporar distribuições a priori, oferecendo flexibilidade e maior robustez na modelagem de problemas. Este estudo avalia o valor de mercado de um imóvel por meio de duas abordagens inferenciais: a clássica e a bayesiana. O valor de mercado, definido como a quantia mais provável de uma transação em condições normais de oferta e demanda, foi estimado a partir de métodos de regressão linear por mínimos quadrados e simulações baseadas em Cadeias de Markov (MCMC). A análise comparativa mostrou que, enquanto a inferência clássica se limita a estimativas pontuais, a abordagem bayesiana apresenta uma representação probabilística mais rica, permitindo intervalos de credibilidade que capturam a variabilidade dos preços. Os resultados indicam que a inferência bayesiana fornece maior confiabilidade, especialmente em cenários com alta incerteza. Por meio de simulações robustas, como o algoritmo Hamiltoniano de Monte Carlo (HMC), a abordagem bayesiana oferece insights mais detalhados para a tomada de decisão. Conclui-se que essa metodologia é uma ferramenta essencial para avançar na avaliação de bens, sendo recomendável sua ampliação para incluir variáveis qualitativas e distribuições alternativas em estudos futuros.