Modelos estatísticos para geração de plantas de valores genéricos em áreas urbanas

The calculation of the Tax on Land and Urban property (IPTU) is based on property market value, which must match the value of cash sale, usually established in the city table of general values (PVG). These taxes provide municipalities with resources that are used in social services. However, there are municipalities, especially small ones, that do not collect IPTU taxes. This is due to outdated real estate cadastre, besides the lack of qualified personnel, financial resources and robust and easy methodology to determine real estate market value. Therefore, the present work aims to apply the combination of the spatial regression model and location factor modeling to determine the market value of each property in a small city for the generation of the table of general values (PVG). The study was conducted in the city of São Gotardo/MG, in the middle region of the Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, which collected R$ 17.68 per person with property tax (IPTU), in 2012. One hundred and eighty-four samples of residential real estate evaluations made by the Caixa Econômica Federal in 2012 and 2013 were used. All models were generated using 166 samples, since 10%, ie, 18 properties, were excluded to evaluate the quality of the prediction of the final regression model. Aiming to analyze the application of spatial models, four multiple regression models were generated based on the logarithm dependent variables of the total and unit value and the independent variables related to the construction characteristics of the buildings, according to previous studies. Additional variables related to the characteristics of the land were also tested. For the models with spatial error dependence, a spatial error model was generated to determine a new homogenized variable encompassing the location factor (VH), which was used as independent variable of a new linear regression model. The best regression model was selected based on the observance of the assumptions of the linear regression model and the analysis of the lowest Dispersion Coefficient resulting from the 18 samples that were not used in the generation of regression models. The model with the logarithm dependent variable of the unit value and the homogenized variable as independent showed the best result and observed all the assumptions. Thus, it was demonstrated that the homogenized variable generated from the spatial error model improves the performance of the linear regression model, since it includes the location factor of the property in the independent variables. Therefore, in order to determine property value with the highest possible accuracy, it is necessary to consider, besides real estates, other aspects often neglected by the government in the valuation of the basic value for tax (IPTU) collection.Doutor em GeografiaO cálculo do Imposto sobre a Propriedade Predial e Territorial Urbana (IPTU) tem como base o valor venal do imóvel, que deve corresponder ao valor de venda à vista, geralmente estabelecido na planta de valores genéricos (PVG) dos municípios. Mediante esse imposto, os municípios podem obter recursos financeiros, devolvendo-os à sociedade na forma de serviços sociais. No entanto, existem municípios, principalmente os de pequeno porte, que não realizam a cobrança do IPTU. Este fato se deve à desatualização do cadastro imobiliário, à falta de metodologia robusta e fácil para a determinação do valor venal, de pessoal capacitado e de recursos financeiros. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é aplicar a combinação do modelo de regressão espacial e a modelagem dos fatores de localização para determinar o valor venal de cada imóvel de um município de pequeno porte para a geração da planta de valores genéricos. O estudo foi desenvolvido na cidade de São Gotardo/MG, a qual se encontra localizada na mesorregião do Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba e teve uma arrecadação de R$17,68 por pessoa com IPTU no ano de 2012. Foram utilizadas 184 amostras de avaliações de imóveis residenciais realizadas pela Caixa Econômica Federal no período de 2012 a 2013. Todos os modelos foram gerados utilizando 166 amostras, uma vez que 10%, ou seja, 18 imóveis foram extraídos para avaliar a qualidade de predição do modelo de regressão final. Para analisar a aplicação dos modelos espaciais foram gerados quatro modelos de regressão múltipla a partir das variáveis dependentes logaritmo do valor total e do valor unitário e as independentes relativas às características construtivas das edificações, conforme estudo anteriores, bem como foram testadas variáveis adicionais referentes às características do terreno. Para os modelos que apresentaram dependência espacial no erro foi gerado o modelo espacial do erro para determinar uma nova variável homogeneizada que englobasse o fator localização, (VH), a qual foi utilizada como variável independente de um novo modelo de regressão linear. A escolha do melhor modelo de regressão se deu a partir da análise do menor Coeficiente de Dispersão resultante das 18 amostras não utilizadas na geração dos modelos de regressão, bem como pelo atendimento aos pressupostos do modelo de regressão linear. O modelo com a variável dependente logaritmo do valor unitário e a variável homogeneizada como independente foi o que apresentou melhor resultado, atendendo a todos pressupostos. Dessa forma, foi possível verificar que a variável homogeneizada, gerada a partir do modelo de erro espacial, melhora a performance do modelo de regressão linear, visto que insere o fator localização dos imóveis nas variáveis independentes. Assim, para determinar o valor do imóvel de maneira mais fidedigna deve-se considerar aspectos que vão além dos limites do imóvel, aspectos que são, na maioria das vezes, negligenciados pelo poder público no momento de determinação do valor base para cobrança do IPTU