Revista Brasileira de Cartografia (Jun 2019)

Avaliação em Massa de Imóveis Rurais Através da Regressão Clássica e da Geoestatística

  • Lais Thuany Cardoso Theodoro,
  • Marlene Salete Uberti,
  • Mauro Antonio Homem Antunes,
  • Paula Debiasi

DOI
https://doi.org/10.14393/rbcv71n2-47458
Journal volume & issue
Vol. 71, no. 2
pp. 459 – 485

Abstract

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A concepção do Imposto Territorial Rural - ITR está enraizada em métodos subjetivos que tornam esse tributo ineficiente e incoerente com seus propósitos originais. Visando fundamentar a base tributável do imposto e tornar o processo de cálculo mais transparente, este trabalho teve por objetivo verificar se a avaliação em massa de imóveis rurais pode ser utilizada como base para o cálculo do ITR. Baseando-se nas metodologias avaliatórias preconizadas pela NBR 14.653:3, utilizando os dados e mapas do Projeto de Irrigação e Drenagem da Cana-de-Açúcar - PROJIR na Região Norte Fluminense – RJ, aplicou-se a regressão múltipla em conjunto com a geoestatística na elaboração da Planta de Valores Genéricos – PVG em uma área rural. Para analisar o desempenho da avaliação foram utilizadas métricas recomendadas pela International Association of Assessing Officers - IAAO, as quais indicaram que, na regressão múltipla, o valor obtido da mediana das razões de avaliação (0,98) enquadrou-se no intervalo estabelecido pela norma (0,90 a 1,10), enquanto que o Coeficiente de Dispersão - COD (24,60%) e o Price Related Differential - PRD (1,23) mostraram-se superiores aos estabelecidos (20% e 1,03, respectivamente). Isto indica que, para a região do PROJIR, seria necessária uma quantidade maior de amostras para alcançar os intervalos estipulados pela norma. De acordo com os resultados obtidos nos testes estatísticos da regressão múltipla, e a dependência espacial comprovada pela análise dos semivariogramas, conclui-se que a utilização da regressão múltipla em conjunto com a krigagem ordinária, na avaliação em massa de imóveis rurais, é viável para fins de impostos e outras aplicações.

Keywords