This work consists of an observation of the relative data to lands of Santa Maria's city, initially starting from 23 variables that went along the process being left of side and indeed being only used 8. These varied went being related amongst themselves, seeking to find equations to explain the value used by the city hall as market value which is the determinant of the values of the several taxes the they be collected of the taxpayer. Through the use of the software PC GIVE, after a lot of attempts, it was gotten, to obtain equations for the value of the lots of the plant of values, for each one of the orientations of the section 11 that is located downtown. Two equations present as changeable of regression the area of the land and the value of the tax, another one, the area and the value for square meter used for collection of IPTU. The last of the equations resulted in three variables, being the area, the value for square meter and a variable maid starting from the observation of the distribution of the areas and sub zone and of her relationship with the value for square meter for effects of IPTU, call of SZ3. The obtaining of the equations represents the beginning of observations on the existent plant of values, of the need of his understanding and updating starting from the intrinsic knowledge of their variables, of the liberation need of more relative variables to the property and speed in the supply on the part of the entrusted section. It is a study that can be used in the study of a fairer determination of the value of the taxes, as well as for verification of values of the mass of data / Este trabalho consiste numa observação dos dados relativos a terrenos da cidade de Santa Maria, inicialmente a partir de 23 variáveis que ao longo do processo foram sendo deixadas
de lado e efetivamente sendo utilizadas apenas 8. Estas variáveis foram sendo relacionadas entre si, visando encontrar equações para explicar o valor utilizado pela prefeitura como
valor venal o qual é o determinante dos valores das diversas taxas a serem cobradas do contribuinte. Através da utilização do software PC GIVE, após muitas tentativas, conseguiu-se,
obter equações para o valor dos lotes da planta de valores, para cada uma das orientações do setor 11 que se localiza no centro da cidade. Duas equações apresentam como variáveis de regressão a área do terreno e o valor do imposto, uma outra, a área e o valor por metro quadrado utilizado para cobrança de IPTU. A última das equações resultou em três variáveis, sendo a área, o valor por metro quadrado e uma variável criada a partir da observação da distribuição das zonas e subzonas e da sua relação com o valor por metro quadrado para efeitos de IPTU, chamada de SZ3. A obtenção das equações representa o início de observações sobre a planta de valores existente, da necessidade de sua compreensão e atualização a partir do conhecimento intrínseco de suas variáveis, da necessidade de liberação de mais variáveis relativas ao imóvel e rapidez no fornecimento por parte do setor encarregado. É um estudo que pode ser utilizado no estudo de uma determinação mais justa do valor dos impostos, como também para verificação de valores da massa de dados
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8349 |
Date | 29 September 2006 |
Creators | Morcelli, Aier Tadeu Gabriel |
Contributors | Lopes, Luis Felipe Dias, Souza, Adriano Mendonça, Ansuj, Angela Pellegrin |
Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFSM, BR, Engenharia de Produção |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 300800000005, 400, 500, 300, 500, 500, 1dc759c3-23ad-4b07-ab5e-be9634c1de06, 97d61c96-627e-463f-9226-918cedd163af, 6d3ff5eb-4c65-4863-bc39-5de8ce2a29e9, 1c358a9e-8444-4e24-bd64-fb74e9f8ad5e |
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