Modelos Espaciais para Avaliações de Imóveis em Massa com Base em Modelos de Regressão GAMLSS

Avaliações em massa são de relevante interesse para a administração pública, especialmente para fins tributários. Contudo, as características singulares dos imóveis fazem com que a análise dos valores dos bens seja uma tarefa complexa e o emprego de técnicas não apropriadas pode resul- tar em modelos irrealistas e de conclusões equivocadas. Em parte, as deficiências dos modelos de avaliação em massa estão relacionadas aos seguintes aspectos: (i) a teoria não determina a forma funcional nem as variáveis relevantes para a estimação da função de preços hedônicos e (ii) os modelos estatísticos tradicionalmente utilizados podem apresentar estimadores viesados, ineficientes ou inconsistentes quando defrontados com não-normalidade, heteroscedasticidade e autocorrelação espacial, bastante comuns em dados imobiliários. Visando lidar com estas dificul- dades, o presente trabalho propõe uma nova metodologia para avaliações em massa, baseada no uso de modelos espaciais a partir do emprego da classe de modelos de regressão proposta por Rigby & Stasinopoulos (2005), denominada de modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma (GAMLSS), a qual permite o ajuste de uma ampla família de distribuições para a variável resposta e possibilita a modelagem direta, utilizando funções paramétricas e/ou não-paramétricas, da es- trutura de regressão da variável de interesse. Incorporados os efeitos da correlação espacial nos modelos GAMLSS, mostramos – mediante análise empírica com dados de terrenos urbanos situa- dos em Aracaju-SE, Brasil – que a estrutura de regressão GAMLSS aparenta ser mais apropriada para a estimação dos parâmetros da função de preços hedônicos do que os modelos usualmente empregados, como o modelo normal de regressão linear clássico.