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metadata.dc.type: Tese
Title: Avaliação em massa de imóveis rurais através de modelagem clássica, espacial e geoestatística
Other Titles: Mass appraisal of rural land through classical, spatial and geostatistics modeling
Authors: Uberti, Marlene Salete
metadata.dc.contributor.advisor1: Antunes, Mauro Antonio Homem
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Debiasi, Paula
metadata.dc.contributor.referee1: Antunes, Mauro Antonio Homem
metadata.dc.contributor.referee2: Anjos, Lucia Helena Cunha dos
metadata.dc.contributor.referee3: Tassinari, Wagner
metadata.dc.contributor.referee4: Hochheim, Norberto
metadata.dc.contributor.referee5: Deutsch, Simone Feigelson
Abstract: 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. Esta modelagem dos efeitos espaciais vem sendo utilizada principalmente nas avaliações de áreas urbanas, sendo que os valores dos imóveis nas áreas rurais também são afetados pela localização geográfica. A inexistência de metodologias de avaliação em massa de imóveis rurais é um dos motivos da evasão da receita do imposto territorial rural (ITR), pois desde que foi criado em 1964, a arrecadação deste imposto é ineficiente e inexpressiva. O objetivo deste trabalho foi a utilização de modelos econométricos de regressão espacial na modelagem dos efeitos espaciais em uma amostra de imóveis rurais para a elaboração da Planta de Valores Genéricos (PVG) em uma área da Região Norte Fluminense, estado do Rio de Janeiro. A proposta metodológica consistiu em investigar e modelar os efeitos causados pela autocorrelação espacial sobre os MCRL, avaliar seus desempenhos comparando-os com os modelos espaciais e produzir a PVG por meio da Krigagem ordinária e do estimador Kernel. A amostra utilizada contou com 113 observações e 25 amostras de verificação. Para avaliar o desempenho das superfícies de valores obtidas foram utilizadas as amostras de verificação e calculados os valores da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (REMQ) e das métricas recomendadas pela International Association of Assessing Officers (IAAO). Os resultados mostraram que a autocorrelação espacial pode ter seus efeitos reduzidos pelo Modelo do Erro Espacialmente Correlacionado (Conditional Auto Regressive - CAR) e pela Regressão Geograficamente Ponderada (RGP). A superfície gerada pelo estimador Kernel, utilizando-se os valores preditos da amostra de verificação pelo modelo RGP foi a que obteve o melhor desempenho com menor REMQ e valores do coeficiente de dispersão (COD), da mediana das razões e do Diferencial Relativo ao Preço (Price Related Differential - PRD) próximos dos recomendados pela IAAO. A combinação das metodologias da regressão clássica e espacial, e a utilização de técnicas de Geoestatística se mostraram adequadas para a elaboração e obtenção da PVG para áreas rurais. A metodologia proposta se mostrou aplicável nos mercados de terras rurais, pois pode ser utilizada pelos municípios para obter modelos representativos da realidade destes mercados, bem como para elaborar a PVG das áreas rurais.
Keywords: Standard ground value
Mass appraisal
Geostatistics
Ground value map
Planta de valores genéricos - PVG
Avaliação em massa
Geoestatística
Superfície de valores
metadata.dc.subject.cnpq: Ciências Agrárias
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
metadata.dc.publisher.initials: UFRRJ
metadata.dc.publisher.department: Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária
Citation: UBERTI, Marlene Salete. Avaliação em massa de imóveis rurais através de modelagem clássica, espacial e geoestatística. 2016. 129 f. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária). Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2016.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://rima110.im.ufrrj.br:8080/jspui/handle/20.500.14407/16384
Issue Date: 11-Jul-2016
Appears in Collections:Doutorado em Ciência, Tecnologia e Inovação em Agropecuária

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