Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-07-22T22:53:48Z No. of bitstreams: 1 LuisBragaEconomia.pdf: 6108813 bytes, checksum: bf186fda5918d6000c0c2500d6ea514c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-22T22:53:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisBragaEconomia.pdf: 6108813 bytes, checksum: bf186fda5918d6000c0c2500d6ea514c (MD5) Previous issue date: 2010 / Nenhuma / Este trabalho visa determinar a influência que os fatores sócio-econômicos, em conjunto com as variáveis construtivas usuais, provocam na valoração de imóveis no Estado do Rio Grande do Sul. Sendo o imóvel um bem com características distintas das demais, muitos pesquisadores buscam elementos diferentes para explicar esse comportamento distinto. Neste contexto, sobressai um dos fatores com grande relevância, a vizinhança. Os métodos inferenciais tradicionais dificultam a modelagem adequada pela multiplicidade dos fatores que influenciam o valor dos imóveis de uma determinada região. Sendo assim, os modelos de regressão espacial foram utilizados na estimação do valor unitário dos mesmos (VU). Já o modelo de regressão LAG foi utilizado para uniformizar a amostra de dados dos imóveis que se mostrou heterogênea. Não obstante, a krigagem demonstrou a estimativa do valor de um imóvel para determinada região. A aplicação dos métodos foi realizada para uma base de dados obtida junto a Caixa Econômica Federal, contendo imóveis transacionados no Estado do Rio Grande do Sul, no período de 2006 a 2008. Ademais, os métodos de regressão aplicados confirmaram índices fortemente significativos nos modelos obtidos para todos os imóveis de uma região. Com isso, a estrutura espacial dos índices estimados minimizou a autocorrelação existente nos resíduos do modelo de regressão, melhorando a confiabilidade da avaliação. / This work aims to determine the influence that the social economic factors together with the usual variable constructive cause in the valuation of property, in Rio Grande do Sul State. Property is a material good with distinct characteristics from the other goods. Many researchers seek different elements to explain this situation. In this context one factor stands out with great relevance, the neighborhood. The traditional inferential methods difficult the adequate modeling because of the multiplicity of the factors that influence the value of the properties in a given region. Spatial regression models were used to estimate their unit value (UV). The regression model LAG was used to standardize the data sample of the properties, it was heterogeneous. Kriging showed the estimated value of a property for a given region. The application of the methods was performed for a database obtained from Caixa Econômica Federal, containing properties transacted in Rio Grande do Sul State, from 2006 to 2008. The applied regression methods confirmed strongly significant indices on the obtained models for all the properties in the region. The spatial structure of the estimated indices minimized the autocorrelation existing in the residuals of the regression models, improving the reliability of assessment.