Deveres de reporte dos peritos avaliadores de imóveis à CMVM

o Regulamento da CMVM n.º 1/2017, que estabelece os deveres de reporte à CMVM dos peritos avaliadores de imóveis, pode ser consultado no sítio da CMVM, separador regulamentação/legislação nacional/regulamentos, aguardando publicação no Diário da República.

 Os peritos avaliadores de imóveis (PAI) registados na CMVM devem comunicar, por correio eletrónico (peritos@cmvm.pt), até 31 março de 2017, a informação referente à atividade de avaliação de imóveis prestada no ano de 2016, nos termos do anexo II, conforme regime transitório previsto no artigo 5.º do referido regulamento.

Pode ler-se na página online da CMVM,

Artigo 3.º

Conteúdo e forma da informação

1. O reporte da atividade é feito nos termos previstos no Anexo I no caso de:

a) Peritos avaliadores de imóveis pessoas coletivas;

b) Peritos avaliadores de imóveis pessoas singulares cujo montante anual de faturação direta a entidades do sistema financeiro nacional pelos serviços de avaliação de imóveis seja superior a €10 000.

2. O reporte da atividade é feito nos termos previstos no Anexo II no caso de:

a) Peritos avaliadores de imóveis pessoas singulares cujo montante anual de faturação direta a entidades do sistema financeiro nacional pelos serviços de avaliação de imóveis seja inferior ou igual a €10 000;

b) Peritos avaliadores de imóveis pessoas singulares cuja atividade tenha sido unicamente exercida em nome e por conta de um ou mais peritos avaliadores de imóveis pessoas coletivas;

c) Peritos avaliadores de imóveis pessoas singulares registados na CMVM que, no período coberto pelo reporte, não tenham faturado serviços de avaliação de imóveis diretamente a entidades do sistema financeiro nacional nem prestado serviços de avaliação de imóveis a peritos avaliadores pessoas coletivas.

Somos da opinião  de que o controle que agora se inicia nos serviços da CMVM pode e deve resultar numa melhor percepção e controle para esses serviços das características absolutamente atípicas do actual mercado de serviços de avaliação imobiliária em Portugal. E que a partir dessa informação seja mais fácil despoletar medidas que o tornem mais transparente, mais digno e mais credível para todas as partes interessadas.

 De facto não é possível continuar a fazer de conta que nada se passa, num sector com interesse vital para a “salubridade” de toda a economia nacional.

Ligado com a gestão de capitais e  actividade bancária, e por essa via com o mercado imobiliário,  mexem muitos e enviesados interesses, mas também com as “nossas poupanças” e economias familiares. O valor do imobiliário  interessa a muitíssimos sectores da actividade económica de qualquer país e  é presumível que diversos interesses, muitas vezes "enviesados"  se  instalem “imponham e dominem”, contornando regulamentos e propósitos de transparência e credibilidade de processos  que quem os gere e fiscaliza  deve pugnar pela fiabilidade.

Reiteramos votos de um bom e consequente trabalho.

Metodologias Clássicas de Avaliação de Bens Imobiliários

Curso sobre a temática das Avaliações de Bens Imobiliários com o objetivo de proporcionar aos participantes conhecimentos básicos de Engenharia de Avaliações em relação aos diversos métodos previstos em normas Nacionais e Internacionais (CMVM, ISP, ABNT), nomeadamente: Quantificação de Custos para avaliação de Benfeitorias; Rendimento na avaliação de Empreendimentos; Evolutivo para avaliação de Terrenos com Benfeitorias; Involutivo para avaliação de Terrenos e Comparativo de Dados de Mercado, utilizando Inferência Estatística Básica, para avaliação de bens em geral.
Após as sessões lectivas em sala, os formandos serão convidados a desenvolver um trabalho prático de forma a consolidar os conhecimentos adquiridos.
 Dias 3, 10, 17 e 24 de Março de 2017, das 15:00 às 21:00 (sextas-feiras); - Dias 4, 11 e 18 de Março de 2017, das 15:00 às 21:00 (sábados). 

Os formandos que frequentem no mínimo 80% da acção de formação, receberão gratuitamente uma licença do software CastleR®, com um crédito de 400,00€ para utilização durante e após o curso em qualquer prazo e em quaisquer avaliações.

O uso de informações georreferenciadas nas avaliações em massa.

Nos últimos anos, o crescente uso de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) no gerenciamento das informações cadastrais municipais tem possibilitado a utilização de ferramentas de análise espacial e de técnicas geoestatísticas que os SIG disponibilizam.

Estas ferramentas, até agora escassamente utilizadas na área de avaliação imobiliária e na elaboração das Plantas de Valores Genéricos, podem contribuir grandemente na qualidade dos resultados alcançados, atingindo de forma mais adequada algumas das metas almejadas pelas administrações municipais, de administrar e gerir as receitas tributárias garantindo uma maior justiça e equidade fiscal (Liporoni, 2003).

A nível nacional e internacional, existe uma tendência crescente em relação ao uso das capacidades de análise dos SIG na consideração de fenómenos espaciais de todo o tipo.

Internacionalmente, inclusive na área de avaliação imobiliária, como mostram os trabalhos de Rodriguez et al. (1995), Bible e Hsieh (1996), Clapp et al. (1997), Can (1998), Thrall (1998), Anselin (1998a), Gonzalez (2000), Rivero e Velazquez (2002), McCluskey et al. (2002), Caballer et al. (2002), Silva et al. (2004), Michael (2004). Os SIG permitem realizar diversas análises exploratórias dos dados, descobrindo padrões espaciais, possíveis agrupamentos, regiões homogéneas, pontos atípicos e, no apoio à modelagem, permitem construir variáveis geograficamente definidas por meio de operações, como medição de distância a pólos de valorização, criação de regiões espacialmente definidas, entre outras variáveis que podem ser integradas nos modelos de inferência estatística. 

Nova alteração ao Método Cimi

Aviários, vacarias, pocilgas, viveiros ou cimenteiras, petrolíferas e metalúrgicas, roulottes e contentores vão passar a ser avaliados pelo custo de construção juntamente com o valor do terreno para efeitos do Imposto Municipal sobre Imóveis (IMI).

A notícia foi avançada na edição desta quarta-feira do “Jornal de Negócios” e indica que o Governo estendeu a lista e juntou-lhe prédios que até podendo cair na afetação comercial, serviços ou industrial não faria sentido serem avaliados pela fórmula tradicional.

“Estão em causa as instalações de atividades pecuárias ou de aquicultura, os postos de abastecimento de combustíveis e as instalações de lavagens de automóveis, as instalações destinadas à indústria naval, cimenteira, petrolífera, química e metalúrgica ou as instalações afetas a indústrias extrativas”, escreve o diário.

Há dois modos de avaliação dos imóveis, segundo o código do IMI: a que usa como critério a área, o preço por metro quadrado e o conforto do prédio; e a que avalia o custo de construção juntamente com o valor do terreno.

O advogado Silvério Mateus explicou ao jornal que “do ponto de vista fiscal, esta uniformização de procedimentos é mais segura, já que há uma melhoria da certeza do imposto quanto à determinação do seu valor”. Ao “Jornal de Negócios”, o responsável sublinhou que “até agora, em teoria, a aplicação desta regra dependia de cada perito”.

Fonte: Jornal Económico

Método especial de avaliação fiscal será aplicado a 26 tipologias de prédios urbanos.

 Foi publicada no dia 9 de janeiro, em Diário da República, a Portaria n.º 11/2017, que aprova a lista de prédios urbanos que serão avaliados de acordo com o «método do custo adicionado do valor do terreno», para efeitos de determinação do respetivo Valor Patrimonial Tributário (VPT). 

A fórmula geral da avaliação, constante do artigo 38.º do Código do Imposto Municipal sobre Imóveis (CIMI), permite a determinação do VPT da generalidade dos prédios urbanos.

 Assim, o apuramento do VPT resulta da ponderação do valor base dos prédios edificados, da área bruta de construção mais a área excedente à área de implantação, bem como dos coeficientes de afetação, localização, qualidade e conforto, e vetustez. 

Todavia, face à natureza e às características específicas de alguns prédios urbanos, a aplicação desta fórmula avaliativa geral «tem vindo a revelar-se desajustada» em determinados casos, e «não permite satisfatoriamente o apuramento do valor patrimonial tributário» de alguns tipos de prédios, pode ler-se no preâmbulo da Portaria n.º 11/2017.  Esta constatação levou a que, o ano passado, fosse alterado o artigo 38.º do CIMI, através da Lei n.º 7-A/2016, de 30 de março, que aprovou o Orçamento do Estado para 2016, no sentido de alargar a aplicação do «método do custo adicionado do valor do terreno», previsto no n.º 2 do artigo 46.º do CIMI, a alguns tipos de prédios da espécie comercial, industrial ou para serviços.

Ficou então previsto que a definição das tipologias de prédios aos quais se aplicaria aquele método especial, seria concretizada através de Portaria do Ministério das Finanças, sob proposta da Comissão Nacional de Avaliação de Prédios Urbanos, a qual foi agora publicada.

 Os 26 tipos de prédios urbanos que passam a ser avaliados de acordo com o referido método especial são identificados no Anexo I da Portaria n.º 11/2017. Em vigor desde o dia 10 de janeiro, o disposto na Portaria n.º 11/2017 aplicar-se-á às avaliações dos prédios urbanos cujas declarações modelo n.º 1 (declaração para inscrição ou atualização de prédios urbanos na matriz) sejam entregues a partir dessa data.

Fonte: IMOjuris

Análise de performance nas avaliações em massa

As avaliações em massa de imóveis devem cumprir algumas condições de performance para serem consideradas de boa qualidade. Estas condições estão evidentemente relacionadas com o grau de aderência que os valores calculados pelo modelo e os valores reais de mercado apresentam. Quanto mais próximos estejam os valores calculados pelo modelo dos valores observados no mercado melhor será a qualidade da avaliação. Geralmente, as medidas de performance referem-se pelo menos a dois tipos de qualidade: medidas de performance global da avaliação e medidas relacionadas com a equidade e uniformidade.

Segundo Davis (2001), o parâmetro mais usado como medida de performance global de uma avaliação é a mediana das razões de avaliação. Dada uma observação com valor de mercado (P_O) e valor calculado pelo modelo (P_C), chama-se razão de avaliação ou ratio de avaliação ao quociente:

R = P_C/P_O

Segundo este autor a mediana das razões é a medida recomendada pela IAAO (International Association of Assessing Officers) para monitorar a performance global de uma avaliação. Outro parâmetro que pode ser usado é a média ponderada das razões, que é obtida dividindo a soma dos valores calculados pela soma dos valores observados.

Em relação aos parâmetros de dispersão da avaliação, a medida mais comummente usada para avaliar a uniformidade de uma avaliação é o chamado Coeficiente de Dispersão ou COD.

O COD é obtido da seguinte maneira:

1) diminui-se de cada razão de avaliação a mediana de todas as razões;

2) é tomado o valor absoluto das diferenças anteriores;

3) calcula-se a média dos valores absolutos;

4) divide-se a média anterior pela mediana das razões de avaliação;

5) multiplica-se por 100.

Como o COD é afectado sensivelmente por valores extremos das razões de avaliação, a amostra deve ser saneada dos elementos extremos. Segundo Davis (2001), quando esta medida começou a ser utilizada era calculada sobre o intervalo interquartil dos ratios da amostra (50% central dos dados), não sendo portanto necessário eliminar pontos atípicos. Posteriormente, foi utilizado um intervalo ampliado, calculado, multiplicando o intervalo interquartil por 1.5 ou por 3 para definir os valores limites de ratios a considerar na análise.

O COD é referido como uma medida de dispersão horizontal. Ele proporciona informação sobre a uniformidade da avaliação dos imóveis em toda a área de estudo.

Um outro índice especializado pode ser definido para medir a equidade vertical da avaliação. Ele é chamado de Diferencial Relativo ao Preço ou PRD (sigla de Price Related Differential) e serve para detectar diferenças sistemáticas na forma como são avaliados os imóveis de alto e de baixo valor. Quando os imóveis de baixo valor são avaliados como uma percentagem maior do valor de mercado do que os imóveis de alto valor, a avaliação é chamada regressiva. No caso contrário, a avaliação é chamada progressiva. O PRD é calculado dividindo a média das razões de avaliação pela sua média ponderada.

Os valores recomendados para a mediana das razões de avaliação (Davis, 2001) estão no intervalo de 0.90 e 1.10. Quanto aos valores considerados ideais para o coeficiente COD, são recomendados valores menores a 10 para imóveis residenciais em áreas muito homogéneas, menores a 15 para imóveis residenciais em áreas heterogéneas e menores a 20 para terrenos baldios. Quanto ao parâmetro PRD, o intervalo recomendado é entre 0.98 e 1.03. Valores menores a 0.98 sugerem progressividade e valores maiores que 1.03 sugerem regressividade na avaliação.

Limitações dos modelos hedónicos no tratamento dos efeitos de localização.

As limitações mais importantes encontradas nos modelos tradicionais de avaliação de imóveis por regressão encontram-se no tratamento apropriado das variáveis de localização e na falta de consideração dos efeitos espaciais nos resíduos do modelo.

As variáveis de localização, por serem de difícil enumeração e delimitação, podem provocar problemas de diversa índole nos modelos de regressão. Tradicionalmente, as variáveis de localização são incorporadas nos modelos de duas formas: como variáveis de vizinhança, definindo zonas consideradas homogéneas quanto às suas características de localização ou como variáveis de acessibilidade, considerando a distância a pontos ou centros de valorização.

As duas formas de considerar estas variáveis apresentam dificuldades de consideração nos modelos de regressão: por um lado, as zonas homogéneas são difíceis de delimitar com eficiência e critérios objectivos (Gonzalez, 2000). Muitas propostas têm sido desenvolvidas para superar este obstáculo mas continuam a ser de difícil aplicação. Exemplos disto podem ser encontrados no uso de Análise Multivariada para o estudo de zonas homogéneas feito por Can (1990) e na proposta de zonamento de uma cidade realizada por Cano Guervós (1999). Silva et al. (2004) propõem um método de definição de zonas homogéneas apoiado em Sistemas de Informações Geográficas (SIG), usando informações sobre características construtivas dos imóveis, qualidade dos serviços públicos e análise de valores de mercado dos imóveis.

Muitas vezes são utilizadas como supostas regiões homogéneas as divisões geográficas provenientes de outros fins como, por exemplo, limites de bairros, distritos ou sectores. Porém, esta divisão dificilmente resulta em homogeneidade real, dificultando assim a significância estatística das variáveis construídas. Por outro lado, mesmo seguindo critérios objectivos para a definição e delimitação das zonas homogéneas, se estas regiões forem geograficamente extensas a homogeneidade não será significativa e se forem muito pequenas pode não haver dados suficientes de mercado para serem analisadas nas equações de regressão. Estas dificuldades produzem outro tipo de problemas nos modelos hedónicos: a representação inadequada dos fenómenos de localização que pode levar à autocorrelação espacial dos resíduos, afectando assim toda a análise estatística.

Por outro lado, a consideração de variáveis de distância a pólos de valorização enfrenta problemas similares. A definição do alcance efectivo de influência de cada pólo valorizador, a forma funcional da variação do valor com a distância, a existência de anisotropia no efeito de um pólo valorizador e a quantidade de dados de mercado podem afectar a significância estatística dos pólos de valorização de uma região. Estes problemas também podem produzir erros autocorrelacionados espacialmente, questionando a validade do modelo de regressão.

Segundo Dantas (2002), quando se trabalha com dados de corte transversal como no caso dos modelos hedónicos estimados para o mercado imobiliário, não tem sentido habitual testar a autocorrelação serial dos resíduos, sendo sim este cuidado indispensável nos dados de séries temporais. Mas quando se trabalha com dados distribuídos espacialmente, como é o caso dos dados imobiliários, podem surgir erros de medição em relação à localização exacta do imóvel assim como efeitos de interacção e difusão espaciais. Estes efeitos causam um factor adicional que deve ser considerado no modelo de regressão tradicionalmente utilizado na engenharia de avaliações: a autocorrelação ou dependência espacial. Não considerar estes efeitos, como rotineiramente vem ocorrendo na avaliação imobiliária, pode gerar problemas sérios no modelo, pois a presença de autocorrelação espacial nos resíduos provoca ineficiência nos parâmetros estimados e os testes de significância e intervalos de confiança não são tão válidos, podendo as decisões tomadas com base neles serem enganosas.

Desta forma, a dependência espacial dos valores observados em relação aos valores dos imóveis vizinhos provocará um erro de especificação no modelo, pela exclusão de uma variável independente importante que fará as avaliações tendenciosas e inconsistentes.

Ainda, segundo os mesmos autores, existem fortes razões para aceitar a hipótese de autocorrelação ou dependência espacial nos dados de mercado imobiliário: em primeiro lugar porque os imóveis construídos num determinado bairro de uma cidade apresentam características estruturais semelhantes (tamanho, projecto arquitectónico, entre outras) em virtude dos imóveis existentes influenciarem na construção de novas unidades; em segundo lugar, porque os imóveis que pertencem ao mesmo bairro dividem questões locais de convivência como serviços de polícia, escolas e áreas de lazer. As características estruturais são relativamente fáceis de medir e contemplar nos modelos hedónicos. A medição das características de localização é bem mais complexa. No entanto, elas são muito importantes na formação dos valores e devem ser incorporadas no modelo.

Segundo Pace (1998), as avaliações feitas com base em técnicas de estatística espacial, como, por exemplo, a metodologia de regressão espacial, apresentam melhor capacidade de previsão desde que consigam captar os efeitos locais das características omitidas no modelo tradicional. A Engenharia de Avaliações tem utilizado historicamente ferramentas desenvolvidas para observações não correlacionadas, quando na realidade muitas vezes os resíduos de regressão mostram valores semelhantes em forma de clusters quando localizados espacialmente, especialmente ao longo de ou próximos dos pólos de valorização.

Mas, não necessariamente em todos os casos, os modelos espaciais terão melhor desempenho do que os modelos de regressão tradicional. Quando a estrutura de autocorrelação espacial dos dados for fraca ou for possível de ser considerada através de variáveis de acessibilidade simples, os modelos espaciais podem não apresentar vantagens em relação aos modelos não espaciais (Gao et al., 2002).

Segundo Malpezzi (2002), uma das áreas mais promissoras para o desenvolvimento teórico e prático dos modelos hedónicos está relacionada com a modelagem da estrutura de autocorrelação espacial e o uso da tecnologia de Sistemas de Informações Geográficas, especialmente em aplicações orientadas às avaliações em massa de imóveis.

Modelos aditivos e multiplicativos

Os modelos de valor dos imóveis podem ser classificados como modelos aditivos, multiplicativos e mistos.

Os modelos aditivos consideram que o valor dos imóveis pode ser obtido como a soma de componentes correspondentes à influência de diferentes factores, sendo deste tipo o modelo clássico que expressa o valor de um imóvel como a soma do terreno mais a parte construída (Chica Olmo, 1994; e Dantas, 1998):

VTotal = VTerreno + VConstrução

Os modelos aditivos têm sido amplamente usados na literatura de avaliação imobiliária.

A avaliação de um imóvel como a soma de uma parte correspondente ao terreno e outra correspondente à construção é muito utilizada nas avaliações em massa de imóveis para fins tributários. Porém, os modelos aditivos pressupõem independência entre os termos somados da equação. O valor do imóvel como a soma do terreno e da construção implica que os valores da construção e do terreno são independentes entre si e esta hipótese é considerada altamente restritiva e inadequada para a realidade do mercado imobiliário (Chica Olmo, 1994; Dantas, 1998; Cano Guervós, 1999: Gloudemans, 2002).

A hipótese de independência implica também que os factores de localização influenciariam apenas o valor do terreno e não o valor da construção e então o valor de uma determinada construção edificada sobre um terreno não dependeria do valor do terreno nem da localização, conclusão que não corresponde à realidade do mercado imobiliário.

Os modelos multiplicativos, por outro lado, modelam o valor do imóvel por meio do produto de factores:

Vtotal = F₁*....*F_n

Podem também ser estimados por regressão múltipla considerando como variável dependente o logaritmo do valor do imóvel:

Log (Vtotal) = Log (F₁*....*F_n)

Log (Vtotal) = Log F₁ +.... + Log F_n

Uma das importantes vantagens dos modelos multiplicativos sobre os aditivos encontra-se em que os primeiros permitem analisar a interacção entre variáveis independentes (Dantas, 1998). Segundo este autor, uma das vantagens que apresenta a transformação logarítmica da variável dependente, e pela qual ela é muito utilizada nos modelos de regressão de valor dos imóveis, é que ela permite a construção de modelos multiplicativos.

Os modelos multiplicativos permitem ainda encontrar um método para homogeneizar os dados de mercado, como pode ser verificado em Lima (1995), Dantas (1998) e Gámez Martinez et al. (2000).

Outra característica diferenciadora entre modelos é o tipo de imóvel que tentam analisar. Enquanto na maioria dos trabalhos científicos publicados a amostra de dados de mercado pertence apenas a um tipo específico de imóveis, por exemplo, somente terrenos ou apartamentos, alguns estudos propõem a modelagem conjunta para diversos tipos de imóveis no mesmo modelo.

Os modelos multiplicativos mostram-se mais apropriados para a modelagem conjunta de vários tipos de imóveis.

Segundo Gloudemans et al. (2002), os modelos de avaliação para terrenos são comparativamente mais problemáticos e têm menor precisão do que os modelos para imóveis construídos, especialmente nas áreas muito urbanizadas e de maior valorização. Geralmente os terrenos são escassos e existem muitos interessados em adquiri-los (especuladores, empresas construtoras e empresas comerciais), fazendo os seus preços terem maior variância. Os modelos que combinam terrenos e construções permitem obter vantagens quanto ao tamanho da amostra e estabilidade dos respectivos modelos, particularmente em áreas muito urbanizadas.

O estudo desses autores analisa se os modelos combinados têm a mesma capacidade de predição do que os modelos separados. Para isso, considera três amostras de dados de mercado pertencentes a três áreas da cidade de Edmonton, Alberta, Canadá. A cidade de Edmonton é dividida em 11 áreas para fins de avaliação. As três amostras contêm 1345, 2549 e 4571 dados de imóveis, sendo terrenos 31.2%, 15.7% e 20.5% respectivamente.

O estudo conclui que os modelos combinados permitem avaliar terrenos e construções sem perda significativa de precisão em relação aos modelos separados obtendo maior estabilidade. Para isto, devem ser incluídas no modelo variáveis que diferenciam os terrenos dos imóveis construídos.

Gloudemans (2002) também apresenta um estudo onde são incluídos no mesmo modelo diferentes tipos de imóveis, terrenos e construções. O estudo inclui imóveis que pertencem a três cidades: Jefferson County (Denver, Colorado), Clareview (Edmonton, Alberta) e Ada County (Idaho). As amostras são de respectivamente 4836, 4382 e 12821 imóveis, com percentagens de terrenos sobre o total da amostra de 4.5%, 20.5% e 14.6% respectivamente. As variáveis de localização são classificadas em variáveis de vizinhança (zonas homogéneas) e variáveis de acessibilidade e são testados 5 modelos que incluem todos os imóveis da amostra. O objectivo do estudo é analisar se as variáveis de localização influenciam da mesma forma os terrenos e os imóveis construídos.

O estudo conclui que a modelagem conjunta de terrenos e construções permite obter resultados de maior estabilidade e confiabilidade, principalmente no caso dos terrenos, que constituem em geral um tipo de imóvel que é difícil de encontrar em quantidade suficiente para modelagem nos grandes centros urbanos, dificultando uma correcta avaliação dos mesmos. O estudo conclui também que uma percentagem de terrenos de 4.5% da amostra foi suficiente para obter um modelo geral de avaliação adequado, sem perda de precisão.

Carlos Trivelloni (2005) apresenta um método para a determinação do valor da localização dos imóveis, usando técnicas de estatística espacial. Entre todas as variáveis que influenciam no valor dos imóveis, as variáveis ou factores referentes à localização dos mesmos são as mais complexas de analisar e modelar. A multiplicidade de factores ambientais, sociais e económicos que influenciam no valor dos imóveis numa determinada região é difícil de ser modelada adequadamente pelos métodos inferenciais tradicionais, provocando problemas de especificação nos modelos e autocorrelação espacial nos resíduos, comprometendo a confiabilidade da avaliação.

Os modelos de estatística espacial, em especial os de regressão espacial e os métodos geoestatísticos, são usados neste trabalho de forma combinada para estimar o valor da localização dos imóveis.

O modelo de regressão espacial do erro é utilizado para homogeneizar os valores observados de uma amostra de mercado de imóveis heterogéneos e este valor homogeneizado é analisado e modelado por métodos geoestatísticos.

A krigagem por blocos permite estimar uma variável regionalizada que representa o valor da localização dos imóveis. O semivariograma dos valores observados na amostra de mercado também é usado para a estimação da matriz de pesos do modelo de regressão espacial.

Uma aplicação do método é realizada para uma amostra de mercado de dois bairros do município de São José, Santa Catarina, Brasil. O método proposto permitiu encontrar um índice do valor da localização dos imóveis que se mostra fortemente significativo no modelo de regressão para todos os tipos de imóveis da região e que modela de forma coerente e consistente o efeito do conjunto de pólos de valorização presentes na região. A estrutura espacial do índice de localização estimado elimina toda a autocorrelação espacial nos resíduos do modelo de regressão, melhorando o poder explicativo e a confiabilidade da avaliação.