Este trabalho teve como objetivo identificar variáveis explicativas para a modelagem e predição do valor real (ITBI) e venal de lotes urbanos no município de Itaqui-RS utilizando o Método Comparativo Direto de Dados do Mercado, desenvolvido por regressão linear múltipla. Em uma amostra de 67 lotes foram avaliadas variáveis quantitativas: área, testada, valor do m2, valor venal e valor do ITBI e variáveis qualitativas: topografia, situação e pavimentação, sendo que para cada variável foram determinados parâmetros estatísticos incluindo a distribuição de dados por assimetria, curtose, teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov, bem como a correlação linear de Pearson e análise de trilha, que mostra as relações de causa e efeito das variáveis explicativas sobre o valor venal e ITBI. A importância de cada variável explicativa sobre o modelo de valor venal e ITBI foi determinada pelo método stepwise. O valor venal apresentou correlação positiva, significativa (p≤0,05) e crescente com a pavimentação, testada, área e valor do m2, nessa ordem. Já o valor de ITBI apresentou correlação positiva, significativa (p≤0,05) e crescente com valor do m2e pavimentação, nessa ordem. A análise de trilha indicou que a área e o valor do m2possuem relação de causa e efeito sobre o valor venal e o valor do metro quadrado e a pavimentação apresenta relação de causa e efeito sobre o valor de ITBI. Os modelos : Y = 16,90 x área + 594,69 x valor do m 2 - 9526,54 x topografia (r2=0,91) e, Y = 868,36 x valor do m2 - 23642,19 x topografia + 33633,46 x pavimentação, (r2=0,70), são adequados para a estimação dos valores venal e de ITBI, respectivamente
This work had as objective to identify explanatory variables for modeling and prediction of actual value (ITBI) and venal value of urban plot in the city of Itaqui-RS using the comparative method of Direct market data, developed by multiple linear regression. In a sample of 67 lots, quantitative variables were evaluated: area, front of urban plot, value of m2, market value and the value ITBI and qualitative variables: topography, location and flooring, and for each variable were determined statistical parameters including the data distribution for asymmetry, kurtosis, normality test of Kolmogorov-Smirnov, as well as the Pearson linear correlation and path analysis, which shows the relationships of cause and effect of the explanatory variables on the market and ITBI values, respectively. The importance of each explanatory variable on the model of market and ITBI values was determined by the stepwise method. The market value showed a positive, significant correlation (p≤0.05) and increased with flooring, front of urban plot, area and value of m2, in that order. Already ITBI value was positively correlated, significant (p≤0.05) and with increasing value of m2and flooring, in that order. Path analysis indicated that the area and the value of m2 have cause and effect on the market value and, the value of square meters and flooring shows cause and effect on the value of ITBI. The models: Y = 16,90 x área + 594,69 x value of m 2 - 9526,54 x topography (r2=0,91) and, Y = 868,36 x value of m 2 - 23642,19 x topography + 33633,46 x flooring (r2=0.91) and, (r2=0.70), are suitable for the estimation of market and ITBI values, respectively.