Tratamento por fatores para avaliação de imóveis

Dandara Viana Avaliação de imóveis Leave a Comment

Tratamento por Fatores é um dos dois métodos de tratamento de dados utilizados pelo Método Comparativo Direto de Dados de Mercado que, por sua vez, é um dos vários métodos existentes para realizar avaliação de imóveis.

Falando assim, até parece muita informação, mas não se preocupe.

Nesse post, estudaremos sobre o tratamento por fatores, utilizando como guia os procedimentos normatizados pela ABNT NBR 14.653: Avaliação de Bens – Parte 2: Imóveis Urbanos (anexo B).

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Agora, vamos continuar?

Ah, antes disso, farei algumas observações sobre este post:

Conforme você verá, a aplicação do tratamento por fatores é um trabalho complexo que sempre deverá estar acompanhado das devidas justificativas a respeito dos fatores utilizados.

É por essa razão que, na maior parte do post, não serão fornecidas tabelas referentes aos valores dos fatores de homogeneização, pois eles variam de região para região.

No entanto, se você estiver buscado valores para ter apenas uma noção, eu indico que consultem a Norma de Avaliações de Imóveis Urbanos do IBAPE/SP, pois ela fornece todos os fatores de referência para o estado de São Paulo.  

Pronto, agora já podemos.

Tratamento por fatores x tratamento científico

Ao contrário do que a norma sugere, embora o Tratamento por Fatores não entre na categoria Tratamento Científico, isso não significa que esse não seja um método científico.

Isso porque, para utilização desses fatores, é necessário um estudo prévio para determinar quais serão utilizados e como eles serão utilizados. Além, é claro, do que já vimos no post sobre o MCDDM:


“Esses fatores devem ser calculados por metodologia científica, justificados do ponto de vista teórico e prático no Laudo de Avaliação, e devem também ser indicados periodicamente pelas entidades técnicas regionais reconhecidas e revisados em períodos máximos de 4 anos (ou menos), além de especificar claramente a região para a qual são aplicáveis.”


Sabendo disso, quando devemos optar pelo tratamento por fatores em vez do tratamento científico?

Primeiramente, devemos ter em mente que os fatores são usados para ajustar os dados de mercado à média, ou seja, para homogeneizá-los e tornar a amostra o mais semelhante possível do imóvel avaliando.

Dessa forma, o tratamento por fatores é utilizado em situações em que a quantidade de dados de mercado similares é insuficiente para a realizar uma inferência estatística e, portanto, os dados disponíveis necessitam ser homogeneizados para a aplicação do método comparativo direto. 

Procedimentos básicos

Veremos agora os procedimentos básicos para realizar o tratamento de dados por fatores e, é claro, veremos também quais são os fatores utilizados para isso.

1. Coleta da amostra

Assim como no tratamento científico, para o tratamento por fatores é recomendado que a amostra seja composta de dados de mercado com características o mais próximo possível do imóvel avaliando para que se tenha uma real representação do mercado. Para isso, é recomendado que o número de elementos efetivamente utilizados no modelo não seja menor que 3.

Desse modo, coletados os dados disponíveis para compor a amostra, é momento agora de selecionarmos os fatores a serem utilizados no tratamento desses dados.

2. Escolha dos fatores

O segundo passo para esse tipo de tratamento de dados é a escolha dos fatores de homogeneização que serão utilizados pelo modelo e, para isso, é imprescindível conhecer as características do imóvel avaliando e as informações disponibilizadas pelos dados amostrais.

Mas o que são esses fatores?

Os fatores, também conhecidos como fatores de homogeneização, são, basicamente, as informações pertinentes aos elementos da amostra que serão comparadas com o objetivo de homogeneizá-la e torná-la, tanto quanto possível, mais próxima das características do imóvel avaliando.

Para exemplificar, a seguir serão expostos alguns dos principais fatores de homogeneização utilizados em avaliações de imóveis, lembrando que qualquer que seja o fator utilizado no modelo, este deverá ser devidamente justificado no laudo.

Fator de oferta

A fator de oferta, também chamado de fator elasticidade ou fator fonte, é o primeiro fator que deve ser considerado no tratamento e é ele que leva em conta o fato de que o valor de alguns elementos podem ser oriundos tanto do valor de negociação como do valor de oferta.

Desse modo, ele é usado para descontar valores excedentes devido à especulação do mercado e tornar os dados disponíveis homogêneos quanto à fonte.

Dito isso, só poderão ser utilizados para compor a amostra os elementos que impliquem em um fator de fonte entre 0,80 e 1,20 e, na impossibilidade da sua determinação, recomenda-se adotar o valor de 0,90, ou seja, considerando um desconto de 10% no momento da transação em relação ao valor de oferta.

Fator localização

Também é conhecido como fator transposição e é usado para a transferir hipoteticamente o valor do terreno de um lugar para o outro com o intuito homogeneizar dados que, porventura, estejam em localidades diferentes de um lote, por exemplo.

Para isso, poderá ser utilizado o Índice Fiscal, utilizando a relação entre eles, não é simples?

\mathrm{F_l=\dfrac{IFA}{IFD}}

Onde:

  • Fl é o fator localização;
  • IFA é o índice fiscal do avaliando;
  • IFD é o índice fiscal do dado, sendo que: 0,5.(IFA) < IFD < 2.(IFA).

No entanto, caso não exista informações sobre o Índice Fiscal, deverá ser feito o estudo de novos índices, devidamente fundamentados.

Além do mais, é importante lembrarmos que o fator localização incide exclusivamente sobre o valor do terreno, mesmo se houver edificações construídas.

Fatores de forma

Veremos agora os quatro principais fatores de forma que mais influenciam no valor do imóvel e são aplicáveis exclusivamente ao valor do terreno.

– Fator testada

O fator testada, também chamado de fator de frente, considera a influência do comprimento da frente do terreno no valor e é função exponencial da proporção entre a frente projetada e a frente de referência, pela seguinte expressão:

\mathrm{C_f=\left(\dfrac{F_r}{F_p}\right)^f}

Onde:

  • Ff é o fator testada;
  • Fr é a frente de referência (m);
  • Fp é a frente projetada (m), sendo que: 0,5.Fr < Fp < 2.Fr;
  • f é expoente do fator testada e varia para cada tipo de zona de ocupação.

 

Exemplos de frente projetada, representada por Fp=AB

Exemplos de frente projetada, representada por Fp=AB

– Fator profundidade

Esse fator, por sua vez, considera a desvantagem do imóvel possuir profundidades fora da faixa recomendável para a região e é calculada para cada situação, conforme a seguir:

  1. a) Se Pmín ≤ Pe ≤ Pmáx, então \mathrm{C_p=1};
  2. b) Se 0,5.Pmín < Pe < Pmín, então \mathrm{C_p=\left(\dfrac{P_{mín}}{P_e}\right)^p};
  3. c) Se Pe < 0,5.Pmín, então \mathrm{Cp=0,5^p};
  4. d) Se Pmáx < Pe < 3.Pmáx, então \mathrm{Cp=\dfrac{1}{(P_{máx}/Pe) +[1-( P_{máx}/Pe)] . (P_{máx}/P_e)^p}};
  5. e) Se Pe > 3.Pmáx, então \mathrm{C_p=3.P_{máx}}.

Onde:

  • Fp é o fator profundidade;
  • Pe é a profundidade equivalente (m) e vale: \mathrm{P_e=A_t/F_p};
  • At é área do terreno (m²);
  • Fp é a frente projetada (m);
  • Pmáx é o limite superior de profundidade para uma determinada zona (m);
  • Pmín é o limite inferior de profundidade para uma determinada zona (m);
  • p é expoente do fator profundidade e varia para cada tipo de zona de ocupação.

– Fator área

O fator de área, quando for utilizado, deverá ser definido através de uma análise criteriosa e deverá ser devidamente fundamentada tecnicamente.

No entanto, para zona de ocupação do tipo residencial horizontal popular (1ª zona), o único fator de forma aplicável é o fator área e deve ser calculado conforme abaixo:

\mathrm{C_a = (A/125)^{0,20}}

Onde:

  • Fa é o fator área;
  • A é a área do terreno (m²).

– Fator de esquina

Também conhecido como fator frentes múltiplas, esse fator considera a valorização decorrente da maior possibilidade de terrenos de esquina ou com mais de uma frente serem utilizados para negócios.

Fator padrão de acabamento

Esse fator tem o objetivo de eliminar as diferenças relativas aos detalhes de acabamento entre diferentes imóveis.

Dessa forma, para o ajustamento do atributo poderão ser utilizados os valores unitários publicados pelo SINDUSCON regional, SINAPI ou outra publicação oficial, lembrando que é indicado a cada Regional definir a tabela a ser utilizada.

Fator conservação

É aplicado na correção de diferenças entre a idade aparente e estado de conservação entre o imóvel avaliando e os imóveis da amostra.

Para ajustamento do atributo poderão ser calculados os índices de depreciação, preferencialmente pelo Critério de Ross-Heidecke, conforme a seguinte formulação:

\mathrm{F_{oc}=R+K(1-R)}

Onde:

  • Foc é o fator obsolescência e conservação;
  • R é o valor residual (decimal), tabela 1;
  • K é o coeficiente de Ross-Heidecke, tabela 2.

Tabela 1 – Vida referencial e valor residual

Tabela 2 – Coeficiente de Ross-Heidecke

Para ter informações sobre o estado de conservação para obter os valores do coeficiente de Ross-Heidecke, utilize a tabela 3 seguinte fornecida pela norma IBABE/SP:

 Tabela 3 – Estados de conservação

3. Aprimoramento da amostra

Após a homogeneização dos dados, o próximo passo é o saneamento da amostra, que consiste na utilização da estatística para eliminar eventuais discrepâncias que podem comprometer a amostra.

A amostra, então, será verificada por meio dos seguintes procedimentos:

a) Cálculo da média dos valores unitários homogeneizados dos elementos da amostra

Para isso, primeiro precisamos realizar a homogeneização de cada elemento, individualmente, pela expressão abaixo e, após isso, calcular a média aritmética normalmente.

\mathrm{Vu=Vo\cdot[1+(F1-1)+(F2 -1)+(F3-1)...+(Fn -1)]}

Onde:

  • Vu é o valor básico unitário após ajuste por fatores;
  • Vo é o valor de oferta;
  • F1, F2, F3, … Fn são os fatores de homogeneização.

Para esse passo, vale observar que são considerados discrepantes elementos cujos valores unitários, em relação ao valor médio amostral, estejam fora do intervalo: {0,5.\overline{x}≤V_u≤2.\overline{x}}.

b) Cálculo do intervalo de elementos homogêneos

Esse intervalo nada mais é do que a variação de 30%, para mais ou para menos, em torno do valor médio calculado no passo “a”.

c) Saneamento da amostra

Dito isso, se todos os elementos estiverem contidos dentro do intervalo calculado, a média amostral será usada como representativa do valor unitário de mercado. Se não, o elemento mais afastado da média (para mais ou para menos), deverá ser retirado da amostra.

Se houver exclusão, o passo “b” será repetido e, então, se algum elemento anteriormente excluído passar a estar dentro dos novos limites deve ser reincluído e esse processo se repetirá até que todos os dados atendem ao intervalo de 30% em torno da última média.

d) Verificação pelo critério excludente de Chauvenet

O saneamento da amostra também pode ser feito utilizando o critério excludente de Chauvenet para pequenas amostras.

Para isso, os valores críticos da amostra serão calculados conforme equação abaixo e depois serão comparados com o valor crítico determinado pela tabela 4.

Se os valores de Dinf e Dsup calculados forem ambos inferiores ao valor crítico “c”, todos os elementos remanescentes da amostra serão aceitos, caso contrário, o elemento mais afastado da média (para mais ou para menos), deverá ser retirado da amostra e o processo deverá se repetir.

\mathrm{D=\dfrac{\overline{x}-x_{mín}}{S}}

\mathrm{D=\dfrac{x_{máx}-\overline{x}}{S}}

Onde:

  • Dinf e Dsup são os valores limites para a amostra, sendo que: Dinf,sup < c;
  • c é o valor crítico para n elementos, tabela 4;
  • \mathrm{\overline{x}} é a média aritmética da amostra;
  • xmín é o valor crítico inferior;
  • xmáx é o valor crítico superior;
  • S é o desvio padrão da amostra.

Tabela 4 – Critério de Chauvenet para rejeição de valor medido

Número de leituras, n Razão entre o máximo desvio aceitável e o desvio padrão, dmáx/S
3 1,38
4 1,54
5 1,65
6 1,73
7 1,8
10 1,96
15 2,13
25 2,33
50 2,57
100 2,81
300 3,14
500 3,29
1000 3,48

4. Estimativa do valor do imóvel

Após o saneamento da amostra, iremos estimar o valor do imóvel avaliando, que deverá ser a soma do valor do terreno e o valor da edificação, quando existirem ambos.

Valor do terreno

O valor do terreno por meio do tratamento por fatores será calculado conforme expressão a seguir:

\mathrm{V_t=\dfrac{V_u}{1+ [(F_1-1)+ (F_2 -1) +(F_3-1) ...+ (F_n -1)]}\cdot{A_t}}

Onde:

  • Vt é o valor final do terreno avaliando (R$);
  • Vu é o valor básico unitário após ajuste por fatores (R$/m²), calculado no passo “a” do item 3;
  • At é a área do terreno (m²);
  • F1, F2, F3, … Fn são os fatores de homogeneização do terreno avaliando.

Valor da construção

Se a construção existente no terreno não tiver sido considerada no momento da pesquisa de mercado, ela pode ser determinada pela expressão abaixo.

\mathrm{V_c=A_c.C.F_b.F_{oc}}

Onde:

  • Vc é o valor final da edificação ou benfeitoria (R$);
  • Ac é a área (m²);
  • C é custo unitário básico da construção na região, calculado e divulgado mensalmente pelo SIDUSCON (R$/m²);
  • Fb é o fator referente à tipologia e padrão da construção da benfeitoria;
  • Foc é o fator obsolescência e conservação.

No entanto, se o imóvel não for provido de terreno, como é o caso de apartamentos, e estiver sendo avaliado pelo tratamento por fatores, utiliza-se:

\mathrm{V_c=\dfrac{V_u}{1+ [(F_1-1)+ (F_2 -1) +(F_3-1) ...+ (F_n -1)]}\cdot{A_t}}

Onde:

  • Vc é o valor final do imóvel avaliando (R$);
  • Vu é o valor básico unitário após ajuste por fatores (R$/m²), calculado no passo “a” do item 3;
  • At é a área do terreno (m²);
  • F1, F2, F3, … Fn são os fatores de homogeneização do avaliando.

5. Cálculo do intervalo de confiança

O intervalo de confiança é uma amplitude de valores derivados da estatística, que tem a probabilidade de conter o valor de um parâmetro populacional desconhecido.

seu cálculo é usado para analisarmos a faixa de preços unitários em que o imóvel avaliando está inserido, considerando um certo grau de confiança (geralmente adota-se 80%). Para isso, utiliza-se a média aritméticas dos preços unitários dos elementos da amostra.

Desse modo, para o cálculo dos limites de confiança, segundo a Teoria Estatística das Pequenas Amostras (n<30), temos:

\mathrm{x_{máx}=\overline{x}+t_{(1-α/2;n-1)}\cdot\left[\dfrac{S}{(n-1)^{0,5}}\right]}

\mathrm{x_{mín}=\overline{x}- t_{(1-α/2;n-1)}\cdot\left[\dfrac{S}{(n-1)^{0,5}}\right]}

Onde:

  • xmáx é o valor crítico superior;
  • xmín é o valor crítico inferior;
  • \mathrm{\overline{x}} é a média aritmética da amostra;
  • t(c;n-1) é o valor percentual para a distribuição “t” de Student para um grau de liberdade n-1 e um dado -grau de confiança c, tabela 5;
  • S é o desvio padrão da amostra;
  • n é o número de elementos da amostra.

Tabela 5 – Valor percentual para a distribuição “t” de   para grau de liberdade n-1 e grau de confiança “c”

6. Cálculo do campo de arbítrio

O campo de arbítrio é outro tipo de intervalo, que engloba uma variação de mais ou menos 15% em torno do preço estimado e, assim como no intervalo de confiança, no campo de arbítrio podemos arbitrar o valor do bem, desde que devidamente justificado.

7. Enquadramento do modelo

Por fim, a última etapa do tratamento por fatores é o enquadramento do modelo de acordo com o Grau de Precisão e o Grau de Fundamentação e, para isso, usaremos as tabelas fornecidas pela NBR 14653-2, no anexo B.

Primeiramente, utilizaremos a tabela 6 e classificaremos cada um dos itens no grau adequado, lembrando que o Grau III vale 3 pontos, o II vale 2 pontos e o I vale 1 ponto.

Tabela 6 – Grau de fundamentação para tratamento por fatores

Feito isso, podemos enquadrar o laudo na tabela 7 seguinte referente ao Grau de Fundamentação.

Tabela 7 – Critérios de enquadramento do laudo no Grau de Fundamentação

Graus III II I
Pontos mínimos 10 6 4
Itens obrigatórios Itens 2 e 4 no grau III, com os demais no mínimo no grau II Itens 2 e 4 no mínimo no grau II e os demais no mínimo no grau I Todos, no mínimo no grau I

Por último, basta enquadrar o laudo (considerando a não extrapolação dos dados) na tabela 8, referente ao Grau de Precisão do modelo. Sendo a Amplitude calculada por:

\mathrm{A=\dfrac{(\overline{x}-x_{mín})+(x_{máx}-\overline{x})\cdot{100}}{\overline{x}}}

Onde:

  • A é a amplitude (%);
  • \mathrm{\overline{x}} é a média amostral (R$/m²);
  • xmáx ​é o limite superior do intervalo de confiança (R$/m²);
  • xmín é o limite inferior do intervalo de confiança (R$/m²).

Tabela 8 – Critério de enquadramento do laudo no Grau de Precisão

Descrição

Grau

III

II I
Amplitude do intervalo de confiança de 80% em torno da estimativa de tendência central ≤30 % ≤ 40 %

≤ 50 %

 

Essas foram algumas considerações a respeito do Tratamento por Fatores para Avaliação de Imóveis.

Para ficar ainda mais fácil de assimilar, eu recomendo agora que você exercite tudo que aprendemos aqui. E é claro que eu preparei um exercício prático comentado para que não restem mais dúvidas sobre isso!

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Fonte:

  • ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14653-1:Avaliação de bens – Parte 1: Procedimentos gerais. Rio de Janeiro, 2019. 31 p.
  • ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 14653-2:Avaliação de bens – Parte 2: Imóveis urbanos. Rio de Janeiro, 2011. 62 p.
  • Ministério do Planejamento, Desenvolvimento e Gestão. Secretaria do Patrimônio da União. Manual de Avaliação.Brasília: SPU, 2017.
  • COTRIM, Valéria. Avaliação básica de imóveis urbanos.Teresina: IPOG, 2019.
  • INSTITUTO BRASILEIRO DE AVALIAÇÕES E PERÍCIAS DE ENGENHARIA DE SÃO PAULO. Norma para Avaliação de Imóveis Urbanos. São Paulo: IBAPE, 2011.

 

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