AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS URBANOS POR MEIO DO MÉTODO ... Bens - NBR 14653-2:2011 – Parte 2, elaborada pela Associação Brasileira de Norma ... NBR 14653-2, baseado no processo de

AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS URBANOS POR MEIO DO MÉTODO COMPARATIVO

DIRETO DE DADOS DE MERCADO Julho/2016 1

ISSN 2179-5568 – Revista Especialize On-line IPOG - Goiânia - Edição nº 11 Vol. 01/ 2016 julho/2016

AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS URBANOS POR MEIO DO

MÉTODO COMPARATIVO DIRETO DE DADOS DE

MERCADO

VINÍCIUS CARVALHO DE ARAÚJO - [email protected]

MBA Gerenciamento de Obras, Tecnologia & Qualidade da Construção Instituto de Pós-Graduação - IPOG

Brasília, DF, 22 de Agosto de 2015

Resumo

A Avaliação de Imóveis Urbanos sob a perspectiva da Norma Brasileira de Avaliação de

Bens - NBR 14653-2:2011 – Parte 2, elaborada pela Associação Brasileira de Norma

Técnicas (ABNT), tem como escopo definir o valor de mercado do bem submetido à análise

do profissional de engenharia ou de arquitetura.

Nesse sentido, o presente trabalho trata da construção de um modelo de regressão linear

destinado à avaliação do imóvel através do método comparativo direto de dados de mercado,

a partir do software (TS-Sisreg), desenvolvido pela empresa Tecsys Engenharia, que

promoverá resultado estatístico do mercado, viabilizando, assim a formalização de um banco

de dados contendo as informações acerca dos dados da amostra.

Neste estudo será realizada a avaliação de um apartamento em Águas Claras, considerando

as principais variáveis para avaliação de imóvel desse porte, como área privativa, numero de

vagas de garagem, numero de quartos, tipo (oferta ou venda), padrão superior, mês (variável

temporal) e valor unitário (m²). Com intuito de obter o máximo de dados amostrais na região

para enriquecer o modelo estatístico a ser elaborado e obter uma equação satisfatória que

atenda as normas vigentes.

O método comparativo direto de dados de mercado será utilizado, conforme subitem 8.2.1 da

NBR 14653-2, baseado no processo de inferência estatística, com adoção de modelos de

regressão linear múltipla.

Palavras-chave: Imóveis Urbanos. Avaliação. Regreção Linear.

1. Introdução

O objeto de pesquisa deste trabalho se insere na área de Engenharia Civil, especificamente no

campo de Avaliação de Imóveis Urbanos a partir da análise da Norma Brasileira de Avaliação

de Bens - NBR 14653-2 – Parte 2, elaborada pela Associação Brasileira de Norma Técnicas

(ABNT)1.

1 A ABNT é reconhecida, no Brasil, como o Fórum Nacional de Formalização, cuja regulamentação

incumbe aos Comitês Brasileiros (ABNT/CB), dos Organismos de Normalização Setorial

(ABNT/ONS), e das Comissões de Estudo Especiais Temporárias (ABNT/CEET), e elaboração pelas

Comissões de Estudo (CE), as quais são compostas por representantes das áreas de conhecimento

envolvidas.




A NBR 14.653 tem como finalidade conceituar e criar procedimentos gerais de índole técnica

a serem observados na avaliação de imóveis situados em área urbana.

As avaliações de imóveis e as perícias em bens imóveis, máquinas e equipamentos são

realizadas exclusivamente por engenheiros e por arquitetos (Lei 5.194, de 24 de dezembro de

1966).

Os rigores da antiga NBR 5676 – Avaliações de Imóveis Urbanos e as normas que dela

originaram-se exigem que os profissionais se especializem. A utilização de softwares de

avaliações é obrigatória. Os referidos programas tratam, a princípio, de estatística inferencial.

A Engenharia de Avaliações fundamenta a definição de valores de bens móveis ou imóveis;

todavia, o estudo é destinado à análise de empreendimentos de base imobiliária, cujo

resultado pode interessar até mesmo ao Poder Judiciário, aos Investidores, às Instituições

Financeiras, aos Bancos, entre outros.

Neste Estudo desenvolveram-se equações de regressão a fim de definir o valor venal de um

apartamento em Águas Claras, em função de variáveis comuns aos imóveis, quais sejam: área

privativa, numero de vagas de garagem, numero de quartos, tipo (oferta ou venda), padrão

superior, mês (variável temporal) e valor unitário (m²).

2. Objetivo

Esse estudo de caso tem como seu objetivo executar, a apresentação de uma metodologia de

avaliação vigente de um imóvel urbano localizado em Águas Claras, para obter o seu valor

pelo método comparativo de dados de mercado fundado no modelo de Regressão Linear

Múltipla.

O presente estudo tem por objetivos específicos:

Realizar um levantamento dos dados de mercado, no caso específico de apartamentos na

região de Águas Claras;

Construir um modelo de Regressão Linear Múltipla de inferência estatística para avaliar

apartamentos em Águas Claras;

Avaliar um apartamento por meio do modelo desenvolvido com tais características: área

privativa de 86,47m², 2 (duas) vagas de garagem, 2 (dois) quartos e padrão normal;

Verificar se o valor obtido na avaliação condiz com a realidade do mercado imobiliário;

(d) Analisar a valorização de apartamentos em Águas Claras nos últimos doze meses (Janeiro

de 2012 a Dezembro de 2012) a partir do modelo desenvolvido e fazer um comparativo com a

valorização dos imóveis em Águas Claras de acordo com estudo feito pelo Sindicato da

Habitação do Distrito Federal (SECOVI-DF);

(e) Verificar se o modelo construído está de acordo com os requisitos fixados na NBR 14.653-

2, comparando-os com o escopo de identificar divergência ou identidade com a referida

norma.

3. Referencial Teórico

3.1 Processo de Avaliação




O procedimento avaliatório de um imóvel pode fundamentar-se em dois tipos de métodos, o

Direto e o Indireto. Em conformidade com a classificação firmada por Rubens Dantas

(DANTAS, 1998, p. 15), o primeiro método subdivide-se em: a) comparativo de dados de

mercado; b) comparativo de custo de reprodução de benfeitorias. Já o segundo (Indireto)

subdivide-se em: a) da renda; b) involutivo; c) residual.

Visando especificar o assunto, esta pesquisa tem como objeto o Método Direto Comparativo

de Dados de Mercado, cujos resultados são obtidos autonomamente, sem relação de

dependência de outro método.

O valor de mercado de um bem imóvel é expresso por unidades monetárias (SILVA, 2011, p.

11), o qual pode ser obtido pelo processo comparativo de dados.

Portanto, são comparados objetos semelhantes para definição do resultado no Processo

Comparativo, cujas amostras são bastante heterogêneas, fato que dificulta o trabalho do

avaliador. Todavia, as amostras apresentam valor de mercado em torno de uma média

aritmética (SILVA,2011,p.12).

O método comparativo de dados de mercado, de acordo com Rubens Alves, requer uma

vistoria do imóvel objeto da avaliação (DANTAS, 1998, p. 15).

O referido autor define vistoria como “...um exame cuidadoso de tudo aquilo que possa

interferir no valor de um bem, tanto interna como externamente.” (DANTAS, 1998, p. 16).

Considerando as diferenças físicas entre os dados, os fatores socioeconômicos e a

aleatoriedade do mercado.

Portanto, o avaliador deve coletar amostrar homogêneas, atentando-se sempre aos aspectos

culturais e socioeconômicos da localização do bem, pois comumente se modificam.

A adequada coleta de dados depende da análise da região urbana como um todo, pois a

localização do bem constitui característica relevante na definição do valor, especialmente por

causa da infraestrutura, transporte público, comércio próximo e etc.. Ademais, faz-se

necessário, nesta etapa, a verificação da planta, da escritura pública, da certidão de ônus ou do

contrato de cessão de direitos do imóvel, bastante comum em áreas ainda não regularizadas

pelo Poder Público do Distrito Federal e da União.

Na verdade, as características consideradas para fins de avaliação de imóveis por este modelo

devem ser representadas por uma resposta estatística. Portanto, as variáveis serão descritas

neste trabalho de conclusão de curso.

Na etapa seguinte será realizado o levantamento de dados de mercado mediante apresentação

de um formulário com perguntas precisas e respostas curtas, a fim de evitar erros (DANTAS,

1998, p. 53-54).

A homogeneização de valores se dá a partir da criação de um paradigma, que funcionará

como uma espécie de modelo criado a partir da análise do mercado imobiliário.

O levantamento de dados de mercado requer a observação de amostras, cuja finalidade seja

identificar o comportamento do mercado a partir da coleta de informações relevantes e

atualizadas.

Seguindo a orientação de Rubens Dantas a homogeneização é comumente relacionada a “(...)

contemporaneidade, testada, profundidade, localização e natureza da informação.”

(DANTAS, 1998, p. 17).




É possível homogeneizar pela forma tradicional ou científica. Aquela requer a aplicação de

fórmulas ou modelos e esta, por sua vez, adota resultados pela inferência estatística

(estatística inferencial) (SILVA, 2011, p. 48).

O procedimento denominado científico nos interessa em maior grau, especificamente porque

o resultado se dá de acordo com o modelo de regressão, podendo adequar as variáveis às

tendências do mercado de localização do bem.

A avaliação tem como escopo individualizar o valor da média aritmética de imóveis

semelhantes ao objeto da avaliação.

O modelo de regressão linear múltipla (DANTAS, 1998, p. 125) é bastante utilizado na

Engenharia de Avaliações, tendo em vista a complexidade dos fatores que influenciam da

estimativa do valor de mercado do bem. Assim, as variáveis independentes são consideradas

nesta análise de dados.

Aferir o valor de mercado implica certa correlação com imóveis de característica semelhante

às daquele que esta sendo avaliado. Portanto, isso traduz o método comparativo de dados de

mercado. Define-se, na verdade, um preço médio, correspondente à "população de objetos

semelhantes" (SILVA, 2011, p. 11) a partir da verificação de amostragem.

Em se tratando de bens imóveis, haverá certa dificuldade para colheita de amostras

homogêneas, pois não seguem um padrão de edificação (estruturas, instalações, acabamentos

e etc.).

Na verdade, busca-se fixar um valor de acordo com a média aritmética, que no mercado

imobiliário pode gerar alta variação em virtude da coleta de amostras heterogêneas (SILVA,

2011, p. 12).

A referida variação pode decorrer de: “1) Diferenças físicas entre os dados; 2) Fatores

socioeconômicos; 3) Aleatoriedade do mercado.” (SILVA, 2011, p. 12). Seguindo o

entendimento do autor, a aleatoriedade constitui um dado subjetivo, pois se relaciona ao

interesse. Por isso, não pode ser considerada estatisticamente.

3.2 Principais Definiões da NBR 14653-2

A classificação dos imóveis urbanos pode se dar de duas formas. A primeira definição se dá

quanto ao uso: residencial, comercial, industrial, institucional ou misto. A segunda se

relaciona ao tipo do imóvel: terreno (lote ou gleba), apartamento, casa, escritório (sala ou

andar corrido), loja, galpão, vaga de garagem, misto, hotéis e motéis, hospitais, escolas,

cinemas e teatros e etc.

Nesse sentido, será executada a avaliação de um apartamento residencial em Águas Claras,

com área privativa de 86,47m², 2 (duas) vagas de garagem, 2 (dois) quartos e padrão normal;

Com efeito, a NBR 14.653-2 em seu item 7 - Parte 2 - Atividades básicas, ao engenheiro que

considere a finalidade (locação, aquisição, doação, alienação e etc.) e o objetivo (valor de

mercado de compra e venda ou de locação) da avaliação, além dos prazos para entrega dos

laudos, bem como as legislações municipais, estaduais e federais a fim de verificar se irão

influenciar no resultado.

A área útil da unidade é o resultado da área real privativa subtraída da área ocupada peças

paredes. O item 3.31 define a idade estimada como aquela que considera as suas

características construtivas, arquitetônicas e funcionais.




Por outro lado, o item 3.32 conceitua idade real como o tempo decorrido desde a conclusão da

construção até a data de observação ou referência adotada no laudo de avaliação.

3.2.1 Variáveis

Rubens Alves Dantas conceitua variável como “(...) uma medida que assume valores

diferentes em diferentes pontos de observação.” (DANTAS, 1998, p. 50). A utilização de

variáveis possibilita aferir o comportamento da amostra (SILVA, 2011, p. 77), cuja análise

conduz à estimativa do valor. São exemplos de variáveis: tipo, idade, área, padrão.

3.2.1.1 Variáveis dependentes e independentes

As variáveis podem ter natureza dependente ou independente (DANTAS, 1998, p. 50).

Segundo a NBR 14.653-2, item 3.75 e 3.72, respectivamente, a variável dependente é aquela

"cujo comportamento se pretende explicar pelas variáveis independentes." ao passo que as

variáveis independentes são "variáveis que dão conteúdo lógico à variação dos preços de

mercado coletados na amostra".

A NBR 14.653-2, em seu Anexo A, item A.1.2., regulamenta: A.1.2 No modelo linear para representar o mercado, a variável dependente é expressa por uma combinação linear das variáveis independentes, em escala original ou transformadas, e respectivas estimativas dos parâmetros populacionais, acrescida de erro aleatório, oriundo de: - efeitos de variáveis não detectadas e de variáveis irrelevantes não incluídas no modelo; - imperfeiçoes acidentais de observação ou medida; - variações do comportamento humano, como habilidades diversas de negociação, desejos, necessidades, compulsões, caprichos, ansiedades, diferenças de poder aquisitivo, diferenças culturais, entre outros.

3.2.1.2 Variáveis quantitativas

Em regra, as variáveis também podem ser classificadas em quantitativas e qualitativas.

De acordo com a NBR 14.653-2, item 3.74, as variáveis quantitativas são aquelas “que podem

ser medidas ou contadas”, vejamos: coeficiente de aproveitamento e área do terreno.

As quantitativas são de natureza objetiva, pois estas tratam os dados de forma estatística

(média aritmética, desvio-padrão, análise de regressão), enquanto as qualitativas não o são

(DANTAS, 1998, p. 56).

3.2.1.3 Variáveis qualitativas

As variáveis qualitativas não podem ser contabilizadas ou medidas como ocorre com as

quantitativas. Na verdade, as variáveis qualitativas podem ser ordenadas ou hierarquizadas de

acordo com os atributos do imóvel, nos termos da ABNT NBR 14.653-2, item 3.73, ipsis




litteris: “variáveis que não podem ser medidas ou contadas, mas apenas ordenadas ou

hierarquizadas, de acordo com atributos inerentes ao bem.”.

3.2.1.4 Variáveis Proxy

As variáveis Proxy (SILVA, 2011, p. 77) se referem a qualidade associável em escala

mensurável de valores numéricos, a fim de que seja medida a diferença entre os dados. Os

índices do IGBE referentes à Renda-Bairro constitui um exemplo de variável Proxy.

A NBR 14.653-2, item 3.77, conceitua variável Proxy como apta a substituir outra variável de

difícil mensuração, acreditando haver relação de pertinência entra elas, confira-se: 3.77 variável “proxy” variável utilizada para substituir outra de difícil mensuração e que se presume guardar com ela relação de pertinência, obtida por meio de indicadores publicados ou inferidos em outros estudos de mercado. .

3.2.1.5 Variáveis Dicotômicas Ou Binárias

Estas variáveis, de acordo com o item 3.76 da NBR 14653-2, assumem apenas duas posições,

ou seja, dois valores e são bastante utilizadas para definir se presente ou ausente determinado

atributo da amostra (SILVA, 2011, p. 78). Ressalte-se que é comum que a variável dicotômica

assuma os valores de 0 (zero) e 1 (um).

3.3 Coeficiente de determinação e correlação

O Coeficiente de Determinação explica o resultado das variáveis independentes, em relação a

variável dependente.

Por outro lado, o Coeficiente de Correlação é a raiz quadrada do Coeficiente de

Determinação. Rubens Dantas afirma que este coeficiente "informa a dependência linear entre

a variável explicada (Yi) e explicativa (Xi)" (DANTAS, 1998, p. 114), cujo resultado pode ser

-1 a +1.

O Coeficiente de Correlação mais próximo de 1 (um) indica maior relação entre as variáveis

independentes e a dependente (valor).

3.4 Coeficientes da equação de regressão

A coleta de amostras heterogêneas pode acarretar uma variação excessiva dos valores em

torno da média aritmética, razão pela qual se utiliza a equação de regressão, cuja finalidade é

reduzir esta diferença.

O Coeficiente de Determinação da equação de regressão fixa a parcela de variação total a

partir das variáveis independentes observadas na equação.




3.5 Coeficiente de determinação ajustado

O Anexo A da NBR 14653-2, em seu item A.4, estabelece: A.4 Poder de Explicação

Em uma mesma amostra, a explicação do modelo pode ser aferida pelo seu coeficiente de

determinação. Devido ao fato de que este coeficiente sempre cresce com o aumento do

número de variáveis independentes e não leva em conta o número de graus de liberdade

perdidos a cada parâmetro estimado, deve-se considerar o coeficiente de determinação

ajustado.

3.6 Estatística Inferencial

O valor da média representativa de determinada localidade será obtido a partir da análise

estatística de amostras, qualitativas e quantitativas, definidas por variáveis mercadológicas.

Este estudo denomina-se de Estatística Inferencial (SILVA, 2011, p. 46), que visa generalizar

as conclusões para estimar a importância monetária do bem.

As generalizações ou inferências podem conter erros, avaliados e controlados pela Teoria da

Prova de Hipóteses e pela Teoria da Estimação (SILVA, 2011, p. 49).

De acordo com a Teoria da Prova de Hipóteses é possível aferir a probabilidade de erro do

resultado da análise da variável independente (aréa) sobre a dependente (valor).

3.7 Nível De Significância

A hipótese (resposta não definitiva) poderá ser ou não rejeitada, o que possibilita a comissão

de erro.

Portanto, o nível de significância determina a probabilidade de erro ao rejeitar ou não rejeitar

a hipótese.

A NBR 14653-2, na Tabela 1 (conclusão), estabelece como nível de significância (somatório

do valor das duas caudas) máximo para rejeição da hipótese nula de cada regressor (teste

bicaudal): Grau III = 10%, Grau II = 20% e Grau I = 30%.

O Anexo A da NBR 14.653-2 diferencia o nível de significância máximo estabelecido na

Tabela 1, vejamos: A.3 Testes de significância

A.3.1 O nível de significância máximo admitido nos demais testes estatísticos (aqueles não

citados na Tabela 1) não deve ser superior a 10%.

A.3.2 A significância de subconjuntos de parâmetros, quando pertinente, pode ser testada

pela análise da variância por partes.

A.3.3 Os níveis de significância utilizados nos testes citados em A.3 serão compatíveis com

a especificação da avaliação.




3.8 Heterocedasticidade

É o fenômeno estatístico que ocorre quando o modelo sofre variâncias não iguais do valor

estimado.O modelo de regressão requer que a variância de perturbação se estabeleça em torno

da média (SILVA, 2011, p. 67).

3.9 Auto-Regressão

A auto-regressão constitui o resultado da perturbação das amostras colhidas periodicamente,

pois poderá influenciar no período seguinte (ex. grande lançamento de empreendimento

imobiliário na região pode reduzir o valor médio de mercado).

3.10 Colinearidade E Multicolinearidade

As variáveis independentes, no modelo de Regressão Linear, não devem se correlacionar

inteiramente com outras de mesma natureza (independente).

A inobservância desse pressuposto acarreta a colinearidade, que corresponde à correlação

entre duas variáveis independentes, vejamos o conceito trazido pela NBR 14653-2, em seu

Anexo A, item A.2.1.5.1: A.2.1.5.1 Uma forte dependência linear entre duas ou mais variáveis independentes

provoca degenerações no modelo e limita a sua utilização. As variâncias das estimativas

dos parâmetros podem ser muito grandes e acarretar a aceitação da hipótese nula e a

eliminação de variáveis fundamentais.

Por outro lado, a multicolinearidade se dá quando há correlação entre três ou mais variáveis

independentes, conforme estabelecido pela NBR 14.653-2, no Anexo A, itens A.2.1.5.2 e

A.2.1.5.3: A.2.1.5.2 Para verificação da multicolinearidade deve-se, em primeiro lugar, analisar a

matriz das correlações, que espelha as dependências lineares de primeira ordem entre as

variáveis independentes, com atenção especial para resultados superiores a 0,80. Como

também é possível ocorrer multicolinearidade,

mesmo quando a matriz de correlação apresenta coeficientes de valor baixo, recomenda-se,

também, verificar o correlacionamento de cada variável com subconjuntos de outras

variáveis independentes, por meio de regressões auxiliares, como pela análise de variância

por partes.

A.2.2.5.3 Para tratar dados na presença de multicolinearidade, é recomendável que sejam

tomadas medidas corretivas, como a ampliação da amostra ou adoção de técnicas

estatísticas mais avançadas, a exemplo do uso de regressão de componentes principais.

Ressalte-se que, no caso de imóveis que seguem padrões estruturais do modelo, pode-se

negligenciar a existência da multicolinearidade, conforme item .




3.11 Intervalo De Confiança

Traça-se uma reta de regressão estimada que fixa uma média real a partir da amostra coletada,

ou seja, em vez de estimar o parâmetro de um único valor obtido é dado um intervalo de

estimativas prováveis.

3.12 Códigos Alocados E Códigos Ajustados

Os códigos alocados viabilizam o enquadramento dos dados de mercado levantados com as

características do imóvel, objeto da avaliação.

Por outro lado, os códigos ajustados são extraídos da amostra a partir das variáveis

dicotômicas, sendo que são necessárias no mínimo três características.

3.13 Vistoria

O avaliador ao vistoriar o imóvel, o fará com sua visão especializada, assim identificando

certos tributos que determinam o valor do imóvel. Por tanto a vistoria “in loco”, é possível

identificar os atributos de entrada para avaliação do imóvel, como por exemplo, a

identificações das variáveis como numero de quartos, imóvel reformado ou padrão superior,

características do condomínio e da região, dentre outras informações que somente são

possíveis ser coletadas no local.

4. Metodologia

4.1 Método Comparativo Direto De Dados De Mercado

O método comparativo direto de dados de mercado tem como escopo identificar o valor de

um bem, de seus frutos ou direitos.

O objetivo, no planejamento de uma pesquisa, é a coleta de uma amostra capaz de representar

dados de mercado de imóveis semelhantes a partir da escolha de variáveis essenciais à

caracterização do valor. A amostra representativa deve explicitar o comportamento do

mercado imobiliário, incumbindo ao engenheiro levantar os dados com relação às

características essenciais a partir de fontes diferenciadas e contemporâneas à realização do

laudo, conforme determinação do item 8.2.1.3 da NBR 14.653-2.

Ressalte-se que deve haver o levantamento de dados para definir o comportamento do

mercado em função de transações já realizadas e ofertas. A ABNT NBR 14.653-2, item

8.2.1.3.6, recomenda a visita de cada imóvel a fim de que se possa afastar opiniões subjetivas.

A apresentação do Laudo de Avaliação, nos termos do item 10.1 da ABNT NBR 14.653-2,

requer: 10.1 Laudo de avaliação completo

O laudo de avaliação completo deve conter no mínimo os seguintes itens:

a) identificação do solicitante;




b) finalidade do laudo, quando informado pelo solicitante;

c) objetivo da avaliação;

d) pressupostos, ressalvas e fatores limitantes - atender ao disposto em 7.2. da ABNT NBR

14653-1:2001;

e) identificação e caracterização do imóvel avaliando – atender ao disposto em 7.3 da

ABNT NBR 14653-1:2001, no que couber;

f) diagnóstico do mercado - relatar conforme 7.7.2 da ABNT NBR 14653-1:2001;

g) indicação do(s) método(s) e procedimento(s) utilizado(s) - relatar conforme seção 8 da

ABNT NBR 14653-1:2001;

h) especificação da avaliação - indicar a especificação atingida, com relação aos graus de

fundamentação e precisão, conforme seção 9. Quando solicitado pelo contratante, deve ser

apresentado demonstrativo da pontuação atingida;

i) planilha dos dados utilizados,

j) no caso de utilização do método comparativo direto de dados de mercado, descrição das

variáveis do modelo, com a definição do critério de enquadramento de cada uma das

características dos elementos amostrais. A escala utilizada para definir as diferenças

qualitativas deve ser especificada de modo a fundamentar o correto agrupamento dos dados

de mercado;

k) tratamento dos dados e identificação do resultado – Explicar os cálculos efetuados, o

campo de arbítrio, se for o caso, e justificativas para o resultado adotado. No caso de

utilização do método comparativo direto de dados de mercado, deve ser apresentado o

gráfico de preços observado versus valores estimados pelo modelo, conforme 8.2.1.4.1;

l) resultado da avaliação e sua data de referência;

m) qualificação legal completa e assinatura do(s) profissional(is) responsável(is) pela

avaliação.

Desenvolver um modelo através de tratamentos, homogeneizações e testes através de

estatística inferencial, desenvolver um modelo de regressão de acordo com os parâmetros da

norma, mostrar se variáveis se mostraram consistentes e significativas, através de gráficos,

resultados estatísticos e planilhas;

5. Apresentação e análise de resultados

5.1 Modelo de avaliação

O mercado imobiliário, no segmento em que se insere o imóvel em análise, Apartamentos em

Águas Claras, Brasília – DF, para venda, apresenta certo equilíbrio entre os níveis de oferta e

de demanda.

Dessa forma, o imóvel em análise pode-se ser considerado de boa liquidez, para o segmento

de venda.




Figura 1 - Águas Claras em relação ao Plano Piloto

De acordo com a NBR 14.653-2, item 7.3.1, a caracterização da região onde o imóvel está

situado depende da observância de aspectos gerais (condições econômicas, políticas e

sociais), físicos (relevo, meio-ambiente), de localização (pólos de influência), uso e ocupação

do solo (leis de zoneamento), infraestrutura urbana (transportes, saneamento básico como

água potável, energia elétrica e esgotamento sanitário), atividades existentes (comércio e

indústria) e até equipamentos comunitários (segurança, educação).

Figura 2 - Localização do condomínio do apartamento avaliado




Seguindo orientação da ABNT NBR 14.653-2, item 7.3.3, a caracterização das edificações e

benfeitorias requer a consideração de aspectos construtivos, qualitativos e tecnológicos, bem

como arquitetônicos, paisagísticos e funcionais, além de verificar se o uso e a ocupação se

adéquam às exigências daquela localidade.

Para determinação do valor venal da área em análise, foi utilizado o método comparativo

direto de dados de mercado, conforme subitem 8.2.1 da NBR 14653-2, baseado no processo

de inferência estatística, com adoção de modelos de regressão múltipla.

Na pesquisa realizada, foram obtidos 281 (duzentos e oitenta e um) elementos, sendo 249

(duzentos e quarenta e nove) efetivamente aproveitados no modelo desenvolvido conforme

mostra o Apêndice A, relativos a ofertas espontâneas e vendas de imóveis com características

assemelhadas ao imóvel em questão, localizados em Águas Claras em Brasília no período de

Janeiro a Dezembro 2012.

Após os tratamentos, homogeneizações e testes através de estatística inferencial, foi

desenvolvido um modelo de regressão, onde as seguintes variáveis se mostraram consistentes

e significativas:

(X1) Área Privativa (A. Privat): variável independente quantitativa, representativa da área de

construção de cada elemento. Amplitude da amostra: 32,54m² a 413,00m².

(X2) Nº Vagas (N.º vg): Variável qualitativa, utilizada para distinguir a natureza da

informação de cada elemento, caracterizado a quantidade de vagas de garagem por

apartamento.

(X3) Nº Dormitórios (N.º Dorm.): Variável qualitativa, utilizada para distinguir a natureza da

informação de cada elemento, caracterizado a quantidade de dormitórios por apartamento.

(X4) Tipo (1-Vd; 2-Of): variável dicotômica, do tipo “Dummy”, utilizada para contemplar a

tipologia de cada elemento, convencionando-se:

1 – Venda propriamente dita e 2 – Oferta de mercado.

(X5) Mês: Variável independente temporal, utilizada para contemplar o comportamento do

mercado ao longo dos últimos 12 meses, convencionando-se: 1 = Janeiro de 2012 e assim por

diante, até 12 = Dezembro de 2012.

(Y) Unitário (R$/m²): variável dependente, representando o valor unitário de venda de cada

elemento, ou seja, a relação entre o valor total de locação e sua respectiva área construída.

Amplitude da amostra aproveitada: R$ 3.898,31/m² a R$ 6.533,33/m².

O modelo inferencial que mostrou melhor ajuste aos pontos da amostra é detalhadamente

apresentado no (Apêndice B), destacando-se os seguintes parâmetros principais:

Coeficiente de Correlação (Cc): 0,740988

Coeficiente de Determinação (Cd): 0,549064

Significância do Modelo: 1%.

Desvio Padrão (σ): 0,10

Durbin Watson 1,60(região não conclusiva, em relação à variável dependente, nível de

98%).

Resíduos com distribuição homocedástica com fraco indício a normal: 60% entre –

- % entre -




Significâncias dos regressores: todos inferiores a 24%.

Função Estimativa:

Unitário =4164.266 *e ^ (-0.00057120471 * APrivat. ) *e ^ (0.058501175 * N.º Vg.) *e ^ (0.2082087 * 1/N.ºDorm. ) *e ^ (0.026153173 * Tipo ) *e ^ (0.18547369 * P.Sup. )*e ^ (-0.0041828787 * Mês )

Fazendo-se a estimativa do valor de venda do imóvel em análise com utilização do

modelo inferencial estatístico adotado, acima identificado, obtivemos os seguintes resultados,

adotando-se a média como medida central, intervalo de confiança de 80%, campo de arbítrio

correspondente à semi-amplitude de 30% em relação à estimativa pontual e intervalo de

valores admissíveis correspondente a 15% em relação ao valor adotado. Então

Atributos de Entrada – Variáveis (Apartamento Aleatório)

A Privat 86,47

Numero de Vagas 2,00

Numero de Dormitórios 2,00

Tipo (1-Venda;2-Oferta) 1,00

Padrão Superior 0,00

Mês 12,00

Resultados Obtidos

Unitário (R$/m²) Total (R$)

Estimativa Pontual 4.826,94 417.385,50

Intervalo de

Confiança

Mínimo -3,24% 4.670,48 403.856,69

Máximo +3,35% 4.988,64 431.368,00

Confiabilidade 80%

Campo de Arbítrio

Mínimo -15,00% 4.102,90 354.777,76

Máximo +15,00% 5.008,80 415.129,34

Confiabilidade Superior a 80%

Valor Adotado: 417.000,00

Valor Mínimo: 355.000,00

Valor Máximo: 431.000,00

O apartamento foi avaliado em R$ 417.385,00 (quatrocentos e dezessete mil e trezentos e

oitenta e cinco reais). No entanto, segundo a NBR 14653-1 item 7.7.1 é permitido arredondar

o resultado de sua avaliação, desde que o ajuste final não varie mais de 1% do valor estimado,

por tanto o valor final de avaliação ficou R$ 417.000,00 (Quatrocentos e Dezessete Mil




Reais), cujos valores mínimo e máximo sejam definidos mais ou menos 15% (quinze por

cento), em torno da estimativa de tendência central utilizada na avaliação e utilizando o

mesmo critério de arredondamento utilizado no valor adotado.

5.2 Especificação da avaliação

A especificação da avaliação é definida pelo grau de fundamentação e precisão atingidos,

que são classificados em escala de "I" a "III" de acordo com a descrição definida na tabela

1 do item 9.2.1 da NBR 14653-2:2011.

Ressalte-se que para aceitação de um laudo de avaliação, este deve atingir os requisitos

para alcançar no mínimo a o grau de fundamentação e precisão "I" .Em conformidade com

a Tabela de Enquadramento (Apêndice C), esta avaliação apresenta a seguinte

especificação perante a NRB 14653-2:

Grau de Fundamentação: I

Grau Precisão: III

5.3 Análise do modelo

Analisando o modelo gerado, a partir da variável temporal Mês, que vai de Janeiro a

Dezembro de 2012, podemos notar uma pequena variação durante o referido período

equivalente a -0,46%, que chega a ser quase estável.




Figura 3 - Testes das Hipóteses gerado pelo software TS-Sisreg

Com a finalidade de demonstrar que o modelo construído está condizente com a realidade, as

figuras abaixo retiradas dos boletins de conjuntura imobiliária da SECOVI-DF ratificam o

resultado por meio de gráficos a identificação de um padrão nos movimentos dos preços a

cada mês para os últimos doze meses (Janeiro a Dezembro de 2012). Assim sendo, a análise

de tais dados, ao tomar essas variações de preços como referência, auxiliam no entendimento

do comportamento do mercado imobiliário ao longo do período analisado em Águas Claras.

Figura 4 – Gráfico de preços por m² dos imóveis em Águas Claras de Janeiro a Junho de 2012




Figura 5 - Gráfico de preços por m² dos imóveis em Águas Claras de Julho a Dezembro de 2012

Ao observar os valores referentes ao ano de 2012, notamos uma estabilidade dos preços, pois

não sofreram variações consideráveis para os perfis de imóveis analisados na região de Águas

Claras.

6. Conclusão

O propósito inicial deste trabalho foi alcançado com êxito, uma vez que se construiu um

Modelo de Avaliação, de acordo com o processo de Regressão Linear Múltipla, de um

apartamento aleatório localizado em Águas Claras - Distrito Federal.

As variáveis foram escolhidas pela sua relevância, sendo a variável dependente em função da

combinação linear com as variáveis independentes, com as respectivas transformações.

Acarretando, assim, em uma inferência estatística acerca do valor do bem, contemplando

assim as características de cada imóvel a ser avaliado.

O grau de fundamentação foi atingido, demonstrando, assim, o comprometimento do trabalho

avaliatório, constituindo um Laudo de Avaliação, nos termos do item 10.1 da ABNT NBR

14.653-2, e não apenas um parecer técnico.

Pode-se afirmar que as avaliações a partir do Modelo construído são consistentes e

demonstram eficiência, pois os procedimentos de natureza técnica fixados pela ABNT NBR

14653-2 foram observados durante a execução toda a execução do trabalho.

O apartamento foi avaliado através do método comparativo direto de dados de mercado,

conforme subitem 8.2.1 da NBR 14653-2, baseado no processo de inferência estatística, com

adoção de modelos de regressão múltipla, e fazendo uma análise geral do modelo




desenvolvido, considerando a variável temporal (mês), que contempla a valorização do

imóvel de janeiro a dezembro de 2012, assim podendo fazer uma análise de valorização a

cada mês, através dos resultados obtidos por meio do software Ts-sisreg, comparando com

dados oficiais de informações do mercado imobiliário de valorização de imóveis em Águas

Claras durante o ano de 2012 demonstrando a confiabilidade do modelo gerado.

O modelo desenvolvido atendeu aos principais requisitos estabelecidos pela ABNT NBR

14653-2.

Referências

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14.653-1: Avaliação de

Bens parte 1: Procedimentos Gerais. Rio de Janeiro, 2001.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14.653-2: Avaliação de

Bens parte 2: Imóveis Urbanos. Rio de Janeiro, 2011.

DANTAS, Rubens Alves. Engenharia de Avaliações: uma introdução à metodologia

científica. São Paulo: Pini, 1998.

MORCELLI, Aier Tadeu Gabriel. Construção de Modelos de Regressão para Estimar o

Valor dos Lotes Urbanos do Seetor 11 de Santa Maria – RS. Santa Maria/RS. Disponível

em: < http://cascavel.cpd.ufsm.br/tede/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=990>. Acesso em:

20 junho.2012.

MOREIRA, Roberto Lélio. princípios de engenharia de avaliações. São Paulo: Pini, 1997.

SECOVI-DF (Sindicado de Habitação do Distrito Federal). Boletim de Conjuntura

Imobiliária do mês de Junho e Dezembro. Disponível em:

<http://www.secovidf.com.br/index.php?option=com_content&view=article&id=288&Itemid

=85>. Acesso em: 15 Março 2013.

SILVA, Sérgio Alberto Pires da. Módulo Básico. In Curso De Engenharia De Avaliação

Imobiliária. 2011, Brasília: Instituto de Engenharia de Avaliação e Perícia, 2011, p. nº 6-171.

http://www.secovidf.com.br/index.php?option=com_content&view=article&id=288&Itemid=85

http://www.secovidf.com.br/index.php?option=com_content&view=article&id=288&Itemid=85

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AVALIAÇÃO DE IMÓVEIS URBANOS POR MEIO DO MÉTODO ... Bens - NBR 14653-2:2011 – Parte 2, elaborada pela Associação Brasileira de Norma ... NBR 14653-2, baseado no processo de