MODELAGEM DE DADOS POR REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS RURAIS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO

3726 palavras 15 páginas
MODELAGEM DE DADOS POR REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA
AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS RURAIS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO
JOSÉ ANTONIO MOURA E SILVA
Eng. Agrônomo - INCRA, MSc.
LUIZ RONALDO NALI
Eng. Agrônomo - INCRA, MSc.
FRANCISCO MIGUEL MANOVEL MAROTE
Eng. Agrônomo - INCRA, BSc.

XV COBREAP - CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE AVALIAÇÕES
E PERÍCIAS – IBAPE/SP – 2009

TRABALHO DE AVALIAÇÃO
Resumo
Um estudo foi realizado com a finalidade de obter um modelo matemático capaz de estimar o valor de imóveis rurais irrigáveis, localizados na Microrregião de Petrolina/PE. O método empregado para a modelagem foi a regressão linear múltipla, e a variável dependente o valor do imóvel - VTI/ha
(Y), e as independentes, a data de negociação ou coleta de informação de oferta (X1), nível de infraestrutura (X2), elasticidade da oferta (X3), área do imóvel (X4), percentual de área irrigável (X5), e
-48
10,86709827 área equivalente de produção vegetal (X6). O modelo proposto foi: Y=9,22005x10 x X1 x 0,0879898X2
-0,348251052
0,498900517
0,120011808
e x (0,7211X3+1) x X4 x X5 x X6
, e apresentou bom ajustamento com os dados observados, sendo aceitas as hipóteses estatísticas que permitiram sua validação, mostrando-se adequado para estimativa do valor de imóveis irrigáveis com área inferior a 1.500 ha, com o propósito de avaliação por interesse social ou por outros motivos, sendo mais recomendado para avaliação de imóveis de forma massiva ou por motivos fiscais ou tributários. Os fatores que compõem o valor do imóvel podem também ser utilizados na avaliação pelo processo estatístico descritivo de homogeneização por fatores, quando a metodologia de avaliação utilizada for o método comparativo direto de dados de mercado.

Fator irrigação, fator área, produção vegetal, fatores de homogeneização

1

INTRODUÇÃO
As mesorregiões do Sertão e São Francisco Pernambucanos ocupam mais da metade do estado e possuem características muito específicas. Os imóveis

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