A subida acentuada dos juros nos últimos meses está a provocar um aumento no esforço financeiro das famílias portuguesas para a compra de casa, destinando 41% do seu rendimento familiar para esse fim. Comparando com há um ano, as famílias destinavam 28% dos seus rendimentos. Esta situação acontece em todos os distritos e capitais de distrito portugueses, segundo um estudo publicado pelo idealista que cruzou os preços de venda em setembro de 2022 com os custos financeiros da compra de uma casa e a estimativa* do rendimento familiar nesse mesmo período.
Taxa de esforço por distritos
Foi no distrito de Lisboa onde mais aumentou o esforço necessário para comprar casa, passando de uma taxa de 39% do rendimento familiar no terceiro trimestre de 2021 aos 58% deste ano. Seguem-se os aumentos de Faro (de 31% a 45%), Setúbal (de 24% a 38%), Porto (de 29% aos 41%) e ilha da Madeira (de 23% aos 35%).
Por outro lado, as menores subidas da taxa de esforço, encontram-se em Viana do Castelo que passou de uma taxa de 17% do rendimento familiar aos 20% no terceiro trimestre de 2022, Portalegre (dos 11% aos 14%), Beja (dos 13% aos 16%), Évora (dos 15% aos 20%) e Guarda (dos 12% aos 16%).
O distrito de Lisboa é o que mais esforço exige aos seus habitantes, sendo necessário destinar 58% do rendimento familiar para comprar casa. Seguem-se os distritos de Faro (45%), Porto (41%), Setúbal (38%), ilha da Madeira (35%), Aveiro (27%), Leiria (25%), Braga (25%), Coimbra (23%), Vila Real (23%), Viana do Castelo (20%), Viseu (20%), ilha de São Miguel (20%) e Évora (20%).
Os distritos que dedicam menos esforço são Portalegre (14%), Guarda (16%), Beja (16%), Castelo Branco (17%), Bragança (18%) e Santarém (19%)
Capitais de distrito
Analisando por capitais de distrito, a tendência é similar. A maior subida aconteceu em Lisboa, onde o esforço financeiro para pagar a casa passou de 53% a 76% do rendimento familiar. Seguem-se as subidas do Funchal (de 25% a 41%), Porto (de 33% a 46%), Setúbal (de 23% a 36%) e Faro (de 25% a 38%), Évora (de 20% a 32%).
Portalegre foi a capital de distrito onde menos aumentou a taxa de esforço para a compra de habitação, fixando-se entre os 11% e 15%, seguida por Castelo Branco (de 14% a 19%), Vila Real (de 18% a 23%), Santarém (de 14% a 20%) e Guarda (de 12% a 18%).
Lisboa é a cidade que mais esforço exige aos seus residentes, uma vez que é necessário disponibilizar 76% do rendimento familiar para pagar a casa. Seguem-se o Porto (46%), Funchal (41%), Faro (38%), Setúbal (36%), Aveiro (35%), Évora (32%), Coimbra (31%), Braga (29%), Ponta Delgada (27%), Viseu (26%), Viana do Castelo (26%), Leiria (23%), Vila Real (23%), Beja (21%) e Santarém (20%).
Por outro lado, as taxas de esforço mais baixas foram registadas em Portalegre (15%), Guarda (18%), Castelo Branco (19%) e Bragança (19%).
Tabela com dados e metodologia de cálculo
Metodologia da Estimativa do Rendimento Líquido por Família e Taxas de Esforço
A taxa de esforço mede o peso da habitação no poder de compra do agregado familiar. Desta forma, os cálculos são feitos com base no valor da casa, à venda ou em arrendamento (dependendo do estudo em causa) e as estimativas de rendimento líquido das famílias. No caso do arrendamento, calcula-se a taxa de esforço com base no valor anual do rendimento líquido da família usado para pagar a renda da casa. Em relação à compra de casa, a taxa de esforço é calculada com base no valor anual do rendimento líquido do agregado familiar que é utilizado para pagar um crédito habitação “típico”, estipulado com características médias de taxas de juros e duração do crédito. Devido aos recentes aumentos das taxas de juro, o cálculo foi atualizado tendo em conta os dados mais recentes publicados pelo BCE.
Os valores de venda e arrendamento são fornecidos por dados do idealista, que indica preços médios para cada cidade. No caso do rendimento familiar líquido, na ausência de dados oficiais atualizados para cada cidade, foram usados vários modelos de aprendizagem automática que combinam informações de métricas socioeconómicas de diferentes fontes (públicas e idealista).
Os modelos de aprendizagem automática do idealista são essencialmente do tipo random forest e com gradient boosting (CatBoost), sendo treinados com dados públicos: rendimento declarado por agregado fiscal (€) por localização geográfica – 2020 último ano disponível, no INE. Treinados os modelos, é gerada a inferência estatística para poder imputar os níveis de rendimento por lar sobre outras segmentações ou localizações.
Estes modelos permitem obter uma estimativa confiável do nível de rendimentos de forma relativamente rápida (frequência trimestral e sem atraso de publicação) e com alto nível de desagregação territorial, obtendo estimativas para cada bairro/zona de todas as cidades da Espanha, Itália e Portugal. Todos os modelos do idealista são verificados e revistos regularmente para que mantenham um alto nível de precisão e confiabilidade.
