Mass appraisal for property tax purposes: approach using global and local spatial regression

O IPTU é uma fonte de receita essencial para os municípios brasileiros, mas o sistema atual, baseado em valores de avaliação desatualizados, resulta em um tratamento desigual dos contribuintes. Para promovera equidade, são necessárias avaliações regulares de imóveis, especialmente no mercado imobiliário brasileiro, que evolui rapidamente. Um desafio chave neste processo é desenvolver um modelo que trate eficazmente os efeitos espaciais. Este estudo explora aaplicação de modelos de regressão espacial global e local para enfrentar a dependência e heterogeneidade espaciais em avaliações em massa de imóveis, visando garantir uma tributação justado imóvel. Analisando imóveis urbanos, avaliou-seo desempenho do modelo autoregressivo condicional (CAR) como um modelo de regressão global e o modelo de regressãogeograficamente ponderada(GWR) como um modelo de regressão local. As previsões de ambos os modelos são combinadas com a interpolação por krigagem ordinária para gerar uma Planta de Valores Genéricos (PVG)abrangente, representando a área de estudo. Nossos achados demonstram que a modelagem GWR supera o modelo CAR em precisão e sua capacidade de contabilizar a dependência e heterogeneidade espacial. Isso destacao GWR como uma alternativa viável para estabelecer uma base justa e equitativa para o cálculo de impostos sobre imóveis. Esta pesquisa contribui significativamente para o avanço das técnicas de avaliação em massa de imóveis, assegurando que a coleta do IPTU esteja alinhada com a natureza dinâmica do mercado imobiliário brasileiro. As percepções do estudo fornecem orientações valiosas para formuladores de políticas e profissionais na melhoria dos sistemas de tributação de propriedades, beneficiando, em última análise, tanto municípios quanto contribuintes.