AVALIAÇÃO EM MASSA DE IMÓVEIS RURAIS UTILIZANDO REGRESSÃO GEOGRAFICAMENTE PONDERADA

Nas avaliações em massa de imóveis tradicionalmente são utilizados os modelos clássicos de regressão linear (MCRL), entretanto tem-se verificado a necessidade de modelar os dados espacialmente. Os valores dos imóveis nas áreas rurais também são afetados pela localização geográfica, porém a modelagem dos efeitos geográficos, vem sendo utilizada principalmente nas avaliações de áreas urbanas. O objetivo deste artigo é a utilização de modelos de regressão geograficamente ponderadas - RGP em uma amostra de imóveis rurais para a elaboração da Planta de Valores Genéricos (PVG) para uma área da Região Norte Fluminense – RJ. A metodologia proposta é aplicar a RGP, avaliar seu ajuste e desempenho com relação ao MCRL e produzir a PVG por meio do interpolador Kernel. A amostra contou com 113 observações e 25 amostras de verificação. O desempenho da superfície de valores obtida foi analisado através Mediana das Razões, Coeficiente de Dispersão - COD e Diferencial Relativo ao Preço - PRD e comparados com os valores de referência recomendados pela IAAO (International Association of Assessing Officers). O modelo RGP foi superior ao MCRL em todos os critérios analisados e pode-se concluir que a RGP deixou a modelagem mais ajustada e, portanto, foi superior a modelo clássico de regressão. Quanto ao uso da Geoestatística para interpolar os valores e gerar a PVG, o Kernel se mostrou apropriado, pois gerou uma superfície detalhada, possibilitando a geração de valores entre os vizinhos, considerando-se que dificilmente se obtém dados na coleta em campo para toda a área estudada, principalmente em áreas rurais. Palavras-chave: Avaliação em Massa, Regressão Geograficamente Ponderada, Kernel, Imóveis Rurais, GWR