<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (21 de Junho, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do Prof. James Sweeney da University of Limerick - Ireland.<br><br>James Sweeney is an Associate Professor of Statistics at the Department of Mathematics and Statistics at the University of Limerick, Ireland. He received a PhD in Statistics from Trinity College Dublin, Ireland, in 2012, working on the development of Bayesian spatio-temporal statistical models for estimating past climate change from fossil pollen assemblages under Professor John Haslett. His main research fields of interests are in Bayesian design of experiments, with application in pharmaceutical clinical trial design, and the development of spatio-temporal statistical models for applications including: renewable energy forecasting (wind and solar forecasting), property-price modelling, and development of models for infectious disease spread.<br><br>Title: What is the Impact of Postcodes on Dublin House Prices?<br><br> Accurate and efficient valuation of property is of utmost importance in a variety of settings, including when securing mortgage finance to purchase a property, or where residential property taxes are set as a percentage of a property’s resale value. Internationally, resale based property taxes are most common due to ease of implementation and the difficulty of establishing site values. In an Irish context, property valuations are currently based on comparison to recently sold neighbouring properties. However, this approach is limited by low property turnover. National property taxes based on property value, as opposed to site value, also act as a disincentive to undertake improvement works due to the ensuing increased tax burden. We have developed a spatial hedonic regression model that separates the spatial and non-spatial contributions of property features to resale value. We mitigate the issue of low property turnover through geographic correlation, borrowing information across multiple property types and finishes. We investigate the impact of address mislabelling on predictive performance, where vendors erroneously have given a more affluent postcode, and evaluate the contribution of improvement works to increased values. Our flexible geo-spatial model outperforms all competitors across a number of different evaluation metrics, including the accuracy of both price prediction and associated uncertainty intervals. While our models are applied in an Irish context, the ability to accurately value properties in markets with low property turnover and to quantify the value contributions of specific property features has widespread application. The ability to separate spatial and non-spatial contributions to a property’s value also provides an avenue to site-value based property taxes.<br> <br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "Seminários DEST - UFMG".<br><br><a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg">https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg</a><br><br>Att,<br>Marcos Prates<br></div></div>