AVALIAÇÃO EM MASSA DE IMÓVEIS RURAIS UTILIZANDO REGRESSÃO GEOGRAFICAMENTE PONDERADA

VALUACIÓN MASIVA DE INMUEBLES RURALES MEDIANTE REGRESIÓN GEOGRÁFICAMENTE PONDERADA

Resumen

En valuaciones masivas de inmuebles, son utilizados tradicionalmente los modelos clásicos de regresión lineal (MCRL), sin embargo, fue verificada la necesidad de modelar los datos espacialmente. Los valores de los inmuebles en zonas rurales también se ven afectados por la ubicación geográfica, no obstante, el modelado de los efectos geográficos se ha utilizado principalmente en las valuaciones de zonas urbanas. El objetivo de este artículo es el uso de modelos de regresión geográficamente ponderados - GWR en una muestra de inmuebles rurales para la elaboración de la Planta de Valores Genéricos (PVG) para un área de la región del Norte Fluminense - RJ. La metodología propuesta consiste en la aplicación del GWR, evaluación de su ajuste y desempeño en relación al MCRL y producción de la PVG a través del interpolador Kernel. La muestra utilizada contó con 113 observaciones y 25 muestras de verificación. El desempeño de la superficie de valores obtenido se analizó por medio de la Mediana de las Razones, Coeficiente de Dispersión - COD y Diferencial Relativo de Precios - PRD y se comparó con los valores de referencia recomendados por la IAAO (International Association of Assessing Officers). El modelo GWR fue superior al MCRL en todos los criterios analizados y con eso, se puede concluir que el GWR dejó el modelado más ajustado y, por lo tanto, fue superior al modelo de regresión clásico. Con respecto al uso de la Geoestadística para interpolar los valores y generar la PVG, el interpolador Kernel demostró ser apropiado, ya que generó una superficie detallada, permitiendo la generación de valores entre vecinos, considerando que, difícilmente se obtienen datos en la recolección de campo para toda el área de estudio, principalmente en zonas rurales.

Palabras Clave: Valuación masiva, Regresión Geográficamente Ponderada, Kernel, Inmuebles rurales, GWR