FUNDAÇÃO PEDRO LEOPOLDO
MESTRADO PROFISSIONAL EM ADMINISTRAÇÃO
Haroldo Márcio Inês
MERCADO IMOBILIÁRIO DE BELO HORIZONTE:
Crescimento Sustentado ou Bolha Especulativa?
Pedro Leopoldo
2014
Haroldo Márcio Inês
MERCADO IMOBILIÁRIO DE BELO HORIZONTE:
Crescimento Sustentado ou Bolha Especulativa?
Dissertação apresentada ao Curso de
Mestrado Profissional em Administração, da
Fundação Pedro Leopoldo, como requisito
parcial para a obtenção do grau de Mestre em
Administração.
Área de concentração: Gestão da Inovação e
Competitividade.
Linha de
Marketing
Orientador:
Locatelli
pesquisa:
Prof.
Pedro Leopoldo
2014
Dr.
Competitividade
Ronaldo
e
Lamounier
332.433
I57m
INÊS, Haroldo Márcio
Mercado imobiliário de Belo Horizonte crescimento sustentável ou bolha especulativa? /
Haroldo Márcio Inês.
- Pedro Leopoldo : FPL, 2014.
108 p.
Dissertação Mestrado Profissional em Administração.
Fundação Cultural Dr. Pedro Leopoldo – FPL , Pedro
Leopoldo, 2014.
Orientador: Prof. Dr. Ronaldo Lamounier Locatelli
1. Mercado Imobiliário Residencial.
2. Crescimento Sustentado.
3. Bolha Especulativa. 4. VEC.
I. LOCATELLI, Ronaldo Lamounier, orient.
II. Título.
CDD: 332.433
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação
Ficha Catalográfica elaborada por Maria Luiza Diniz Ferreira – CRB6-1590
“Eu acredito na capacidade de se concentrar
fortemente em algo, então você é capaz de extrair
ainda mais disso. Tem sido assim toda a minha vida,
e foi só uma questão de melhorar isso e aprender
mais e mais e praticamente não há um fim.
Conforme você avança, você continua encontrando
mais e mais. É muito interessante, é fascinante”.
Ayrton Senna
“Uma pessoa inteligente resolve um problema, um
sábio o previne.”
Albert Einstein
“Todas as adversidades que eu tive na minha vida,
todos os meus problemas e obstáculos, fortaleceramme...”
Walt Disney
AGRADECIMENTOS
Primeiramente, a Deus, por permitir que conseguisse superar mais este grande
desafio. Agradeço por me dar forças para seguir em frente nos momentos de
desânimo, iluminar meus passos para as tomadas de decisões e por colocar em
minha vida pessoas que me apoiassem e me dessem força para chegar até aqui.
Aos meus pais, que me ensinaram, com todas as dificuldades existentes, que o
estudo sempre era o caminho a ser seguido.
A minha esposa Sandra, pelo apoio incondicional e por compreender a minha
ausência em momentos tão necessários como a criação de nosso filho.
A meu filho TIAGO EMANUEL, que tanto esperou o papai chegar da aula para jogar
futebol e, mesmo que eu chegasse tarde, cansado, sempre vinha correndo de
braços abertos para me dar um forte abraço. Você não faz ideia do quanto me
motivou.
Ao corpo docente do Mestrado Profissional em Administração da FPL, não me
esquecendo dos demais funcionários, sempre solícitos com os discentes.
A Srta. Thaize Vieira, Coordenadora de Pesquisa e Desenvolvimento do IPEAD-MG,
que, muito solícita, contribuiu de forma decisiva para a elaboração deste trabalho.
Por fim, a todos aqueles que não mencionei, mas que colaboraram para esta
pesquisa e por compreenderem minhas dificuldades e até minha ausência: um forte
abraço a todos!
AGRADECIMENTO ESPECIAL
Ao meu Orientador, Prof. Dr. Ronaldo Lamounier Locatelli:
pela segurança no processo de orientação;
pelo conhecimento compartilhado;
pela atenção e pelo tempo a mim dedicados;
pela paciência de indicar o caminho correto.
Valeu muito a pena trabalhar com você!!!
Muito Obrigado!
RESUMO
Esta dissertação teve como objetivo analisar o comportamento do mercado
imobiliário na cidade de Belo Horizonte, e investigar se o padrão pode ser
caracterizado como de crescimento sustentado, em linha com os bons fundamentos
econômicos, ou se há indícios de ativos inflacionados e presença de bolha
especulativa. Adotou-se neste estudo a interpretação de que uma bolha decorre de
um aumento no valor de um ativo por um determinado período de tempo, o suficiente
para levar os agentes a acreditarem que esse crescimento será contínuo e/ou
permanente. Esta situação é seguida de uma queda abrupta dos preços em um
curto espaço de tempo, sem, contudo, haver alguma alteração nos fundamentos que
justifiquem sequer a valorização ou desvalorização. A análise foi conduzida para o
segmento de imóveis residenciais, baseando-se, fundamentalmente, no índice
preço-aluguel e nas relações de causalidade entre estas variáveis. Foi possível
identificar ciclos no mercado imobiliário de Belo Horizonte, bastante distintos do que
ocorreu nos mercados dos países desenvolvidos, onde foi presenciada a ocorrência
de uma bolha especulativa com estouro em 2008. O comportamento distinto nestes
mercados relaciona-se à condução da política econômica no país, caracterizada
pelas altas taxas de juros e práticas bancárias mais regulamentadas com menor
alavancagem do sistema financeiro. Entretanto, evidências extraídas do indicador
preço/aluguel e dos testes de causalidade preço-aluguel-preço sugerem um
mercado imobiliário inflacionado, de tal forma que a continuidade da elevação do
preço dos imóveis afigura-se como improvável. Caso esse movimento de alta
persista, ele certamente dará ensejo a uma bolha especulativa, cuja derrocada
poderá provocar grandes transtornos econômicos e graves consequências
individuais.
Palavras-chave: Mercado Imobiliário Residencial. Crescimento Sustentado. Bolha
Especulativa. VEC.
ABSTRACT
This thesis aims to analyze the behavior of the real estate market in the city of Belo
Horizonte, and investigate whether the pattern can be characterized as sustained growth, in
line with good economic fundamentals, or if there is evidence of inflated assets and the
presence of a speculative bubble . Was adopted in this study to the interpretation that a bubble
comes from an increase in value of an asset for a specified period of time, enough to take the
officers to believe that growth will be continued and / or permanent. This is followed by a
sharp fall in prices in a short space of time, without, however, be some change in the
fundamentals that even justify the appreciation or depreciation. The analysis was conducted
for the segment of residential properties, based primarily on price-rent ratio and the causal
relationships between these variables. It was possible to identify the cycles, quite different
from what happened in the markets of developed countries, where the occurrence was
witnessed of a speculative bubble to burst in 2008. The different behavior in these relates to
the conduct of economic policy in real estate markets in Belo Horizonte country,
characterized by high interest rates and more with less regulated financial system leverage
banking practices. However, evidence taken from the indicator price / rent and price-causality
tests suggest rental price an inflated real estate market, such that the continued rise in the price
of real estate as it seems unlikely. If this upward movement continues, it will certainly give
rise to a speculative bubble, whose collapse could cause major economic disruption and
serious individual consequences.
.
Keywords: Residential Real Estate Market. Sustained growth. Speculative Bubble. VEC.
LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1
Volume de recursos do SBPE ......................................................................... 43
(em R$ Milhões) ....................................................................................................................... 43
GRÁFICO 2
Criação e consolidação do SFH: 1964 - 1980 ................................................. 44
(em R$ Bilhões) ........................................................................................................................ 44
GRÁFICO 3
Desestruturação do SFH: 1981 - 1994 ............................................................ 44
(em R$ Bilhões) ........................................................................................................................ 44
GRÁFICO 4
Reestruturação do SFH: 1995 - 2012 .............................................................. 45
(em R$ Bilhões) ........................................................................................................................ 45
GRÁFICO 5
Volume de financiamento imobiliário: 1995 - 2011 ....................................... 46
(SBPE e FGTS em Bilhões) ..................................................................................................... 46
GRÁFICO 6
Crédito imobiliário / PIB: 2001 - 2012 ........................................................... 47
(em %) ...................................................................................................................................... 47
GRÁFICO 7 Variação do preço de venda e da quantidade ofertada: imóveis residenciais em
Belo Horizonte .......................................................................................................................... 62
(Base: julho de 1994 =100) ...................................................................................................... 62
Gráfico 08
Índice preço-aluguel e Índice Preço Lucro ........................................................ 65
GRÁFICO 9 Índice preço-aluguel: mercado imobiliário residencial de Belo Horizonte: dez.
1998 – set. 2013. ....................................................................................................................... 66
GRÁFICO 10 – Evolução do índice preço x aluguel – 2º mandato FHC ................................ 69
GRÁFICO 11 – Evolução do índice preço x aluguel – 1º mandato Lula ................................. 71
GRÁFICO 12 – Evolução do índice preço x aluguel – 2º mandato Lula ................................. 71
GRÁFICO 13 – Evolução do índice preço x aluguel – Governo Dilma .................................. 72
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 – Participação do crédito / PIB (%) em vários países ........................................... 48
TABELA 2 – Evolução dos preços de vendas e quantidade ofertada de imóveis.................... 61
residenciais de Belo Horizonte: 1996-2013 ............................................................................. 61
TABELA 3 – Evolução dos preços de vendas e INCC ............................................................ 63
TABELA 4 – Evolução dos Alugueis e Poupança ................................................................... 64
TABELA 5 – Índice preço-aluguel: imóveis residenciais de Belo Horizonte: 1998-2013 ...... 67
TABELA 6 – Teste de Raiz Unitária (Dickey-Fuller Aumentado) para as séries de preços dos
imóveis e dos alugueis .............................................................................................................. 73
TABELA 7
Teste de Cointegração de Johansen entre preços e alugueis de imóveis .......... 74
TABELA 8
VAR para a seleção da estrutura de defasagem: ............................................... 75
Variáveis endógenas – preços dos imóveis e alugueis ............................................................. 75
TABELA 9
Relação entre alugueis e preços dos imóveis: variável dependente D(PR) ...... 76
TABELA 10
Relação entre preços dos imóveis e alugueis: variável dependente D(A) ...... 77
TABELA 11
Teste de Wald: efeitos de curto prazo dos preços dos imóveis para alugueis 78
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
ABECIP
ADF
AIC
BACEN
BNH
CEF
CEMAP
CRI
FCVS
FED
FGTS
FGV
Iag
INCC
IPEA
IPEAD
LCI
LH
PCR
PES
PES-CP
PIB
RTA
SBPE
SCI
SFH
SFI
VAR
VEC
VPL
-
Associação Brasileira das Entidades de Crédito Imobiliário e Poupança
Teste aumentado de Dickey-Fuller
Akaike Information Criterion
Banco Central do Brasil
Banco Nacional da Habitação
Caixa Econômica Federal
Centro de Macroeconomia Aplicada
Certificado de Recebíveis Imobiliários
Fundo de Compensação das Variações Salariais
Federal Reserve
Fundo de Garantia por Tempo de Serviço
Fundação Getúlio Vargas
Estrutura de defasagem
Índice Nacional de Construção Civil
Instituto de Pesquisas Econômica Aplicadas
Instituto de Pesquisas Econômicas e Administrativas
Letras de Crédito Imobiliário
Letras Hipotecárias
Plano de Comprometimento de Renda
Plano de Equivalência Salarial
Plano de Equivalência Salarial por Categoria Profissional
Produto Interno Bruto
Retornos totais dos acionistas
Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimo
Sociedades de Crédito Imobiliário
Sistema Financeiro Nacional
Sistema de Financiamento Imobiliário
Modelo de autorregressão vetorial
Vector of Error Correction
Valor presente líquido
SUMÁRIO
1 Introdução .............................................................................................................................. 12
1.1 Contextualização da pesquisa ......................................................................................... 12
1.2 Objetivos......................................................................................................................... 14
1.3 Justificativas e estrutura da dissertação .......................................................................... 15
2 Referencial teórico ................................................................................................................. 17
2.1 Análise fundamentalista do preço justo .......................................................................... 17
2.2 Minsky e a teoria geral das crises financeiras ................................................................ 19
2.3 Bolhas: definições e causas ............................................................................................ 21
2.4 Os ciclos do mercado imobiliário ................................................................................... 24
2.4.1 A bolha imobiliária de 2008 .................................................................................... 28
2.4.2 Discussões sobre bolha imobiliária no Brasil .......................................................... 31
3 O crédito imobiliário no Brasil .............................................................................................. 37
3.1 O Sistema Financeiro da Habitação ............................................................................... 38
3.2 O Sistema de Financiamento Imobiliário ....................................................................... 40
3.3 A evolução do financiamento imobiliário no Brasil ....................................................... 43
4 Metodologia ........................................................................................................................... 50
4.1 Caracterização da pesquisa ............................................................................................. 50
4.2 Procedimentos metodológicos ........................................................................................ 51
4.2.1 Modelos de análise .................................................................................................. 51
4.2.2 Unidade de análise e fonte de dados........................................................................ 58
5 Análises de resultados ........................................................................................................... 60
5.1 O comportamento do mercado imobiliário residencial de Belo Horizonte .................... 60
5.1.1 Preço de venda e quantidade ofertada ..................................................................... 60
5.1.2 Aluguel e renda fixa ................................................................................................ 64
5.2 O índice preço-aluguel.................................................................................................... 64
5.2.1 Os ciclos políticos e o índice preço-aluguel ............................................................ 68
5.2.1.1 O governo FHC e a crise de 2000/2001 ........................................................... 69
5.2.1.2 Os governos Lula e Dilma – desconfiança inicial, acomodação e elevação do
índice preço-aluguel ..................................................................................................... 70
5.3 Análise de causalidade entre os preços dos imóveis e os alugueis ................................. 73
5.3.1 O Teste de cointegração das séries .......................................................................... 73
5.3.2 Os efeitos dos alugueis sobre os preços dos imóveis .............................................. 75
5.3.3 Os efeitos dos preços dos imóveis sobre os alugueis .............................................. 76
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................................ 79
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... 83
APÊNDICE .............................................................................................................................. 86
12
1 INTRODUÇÃO
Devido à recente crise financeira mundial de 2008 que teve origem no mercado
imobiliário, decorrente da especulação de ativos e securitização de hipotecas de alto
risco (subprime), existe uma forte discussão se há uma bolha imobiliária no mercado
brasileiro.
Em caso dessa existência, presume-se que os valores dos imóveis não se
sustentarão no longo prazo, podendo ocasionar grandes perdas financeiras para os
investidores desse mercado e graves dificuldades financeiras nas construtoras, o
que poderia desencadear um efeito perverso sobre fornecedores, clientes, mão de
obra e o mercado como um todo.
1.1 Contextualização da pesquisa
Estudos realizados pelo Sindicato da Indústria da Construção Civil do Estado de
Minas Gerais (SINDUSCON-MG), em parceria com a Fundação Instituto de
Pesquisas
Econômicas,
Administrativas
e
Contábeis
de
Minas
Gerais
(IPEAD/UFMG), em 2010, no que diz respeito ao mercado de Belo Horizonte,
revelam que o mercado imobiliário experimentou, desde 1995, grande valorização.
Os imóveis se valorizaram a níveis jamais vistos, levando construtoras a investirem
consideravelmente em lançamentos de novas plantas e na diversificação da oferta
de imóveis, seja de padrão luxo, intermediário ou voltado para a classe de baixa
renda. Este último segmento de mercado foi impulsionado ainda mais pelo programa
de desenvolvimento habitacional do governo federal “Minha Casa, Minha Vida”.
Há interpretações distintas sobre a existência ou não dessa bolha imobiliária no país
por parte de economistas e analistas de mercado. Acompanhamentos feitos em
diversas reportagens e artigos especializados em análise de conjuntura econômica,
como Revista Exame, Jornal Valor Econômico, entre outros, comprovam que não
existe um consenso entre os especialistas na existência (ou não), de fato, de uma
bolha imobiliária.
13
Contudo, no caso de Belo Horizonte, todas essas conjecturas são formuladas no
campo subjetivo, não existindo, até o momento, estudos de bases estatísticas e
econométricas analisando a evolução do mercado imobiliário vis-à-vis de outros
ativos.
Experiências de mercados com abrupta valorização, como ocorridas na Bolsa de
Valores Nasdaq, em 2001, referente aos ativos intitulados “.com”, e os subprime de
2008, revelam que os agentes econômicos exibem comportamentos de manada,
criando bolhas que culminam com grande desvalorização dos ativos e perdas
patrimoniais.
Nessas circunstâncias, o aumento abrupto de preços de determinado bem gera
preocupações nas autoridades governamentais devido à possibilidade de formação
de bolhas, cujo estouro, desencadeia uma forte queda nos preços causando
situações adversas para a economia como um todo, trazendo recessão econômica,
desemprego e redução na renda.
Esta dissertação, que se direciona ao mercado imobiliário, analisará a possibilidade
de existência dessa bolha no município de Belo Horizonte. Será empregado um
indicador, em analogia ao Índice Preço/Lucro, que é utilizado com muita frequência
por analistas do mercado de ações.
Essa análise sob a óptica do índice preço/aluguel foi utilizada por Krugman (2009),
Prêmio Nobel de economia, para explicar a origem da crise financeira internacional
recente. Crise essa, segundo ele, devida a uma conjunção de fatores, dentre eles a
política monetária expansionista promovida pelo Federal Reserve (FED), sob o
comando de Alan Greespan.
Akerlof e Shiller (2010), economistas também laureados com o Prêmio Nobel de
Economia, em face da crise do subprime, questionam a sabedoria popular de que
ativos reais como imóveis constituem um porto seguro para garantir o patrimônio das
famílias. Refletindo sobre o setor, indagam, no caso americano, o sentido de
causalidade entre o valor dos imóveis e alugueis. Sabe-se que, no âmbito de uma
abordagem fundamentalista, o preço de um bem deve crescer se o retorno
14
proporcionado por esse bem supera o retorno esperado corrigido pelo seu nível de
risco. Em analogia ao mercado acionário em que aumentos de dividendos de forma
constante provocam elevação no preço das ações, espera-se que, no mercado
imobiliário, elevações no valor dos alugueis provoquem valorização dos imóveis. A
causalidade dessa forma deveria ser originada de uma elevação dos alugueis para
os preços dos imóveis. Uma causalidade inversa pode sugerir movimentos
especulativos.
O estudo investigará se os imóveis estão inflacionados ou se há espaço para a
continuidade das valorizações observada no passado recente. A pergunta
norteadora da pesquisa é a seguinte:
Existe uma bolha imobiliária no mercado imobiliário de Belo Horizonte?
1.2 Objetivos
Esta dissertação almeja alcançar os seguintes objetivos:
a) Geral: analisar o mercado imobiliário de Belo Horizonte visando identificar se há
uma bolha imobiliária ou se o estágio de crescimento é sustentável.
b) Específicos:
1) identificar o retorno proporcionado pelos imóveis analisando a valorização e
os retornos proporcionados pelos alugueis destes ativos;
2) construir uma série preço-aluguel capaz de fornecer importantes informações
sobre a dinâmica do mercado imobiliário;
3) analisar o sentido da causalidade e identificar se os preços dos imóveis são
derivados dos aumentos dos alugueis, ou se os alugueis decorrem de
valorização dos imóveis;
15
1.3 Justificativas e estrutura da dissertação
Esta dissertação não tem como objetivo prever uma possível pandemia de mercado,
mas, sim, oferecer uma análise mais apropriada do comportamento do mercado
imobiliário de Belo Horizonte. Constitui-se, assim, uma análise quantitativa sobre o
desempenho do setor e reflexões sobre a existência de uma possível bolha
especulativa.
Esta dissertação se justifica por introduzir uma nova abordagem sobre um assunto
muito importante e controverso que é a existência ou não de uma bolha imobiliária
no mercado brasileiro, neste caso, especificamente na cidade de Belo Horizonte.
A formação de bolhas em mercados financeiras é motivo de preocupação para as
autoridades governamentais, uma vez que investidores e a sociedade como um todo
poderão ser afetados pelas consequências de um possível estouro. A partir da
quebra da bolsa de valores de Nova York em 1929 e da grande depressão de 1930,
várias medidas mitigadoras de risco foram criadas para proteger o mercado de
situações, como a aventada nesta dissertação.
Entretanto, relaxamentos das políticas monetárias e de supervisão bancária,
especialmente nos EUA e na Europa possibilitaram o comportamento caracterizado
pelo desejo de aumentar a riqueza de forma rápida, em sintonia com o que John M.
Keynes, em sua obra The General Theory of Employment, Interest and Money, de
1936, intitulou como “animal spirit”, que resultou em uma crise sem precedentes no
pós-Segunda Guerra Mundial.
Assim, esta pesquisa voltada para um mercado imobiliário pode gerar subsídios às
autoridades, famílias e incorporadores, para, eventualmente, modificar as políticas
em prol da estabilidade.
Como predominam em nosso país opiniões e avaliações de caráter subjetivo,
acredita-se ser de grande valia para o meio acadêmico e profissional uma análise
mais aprofundada sobre o tema.
16
Para alcançar os objetivos propostos, esta dissertação está organizada em cinco
capítulos, incluindo esta breve introdução. Neste capítulo, como se observa, são
feitas a contextualização do tema e a explicitação da problemática, das justificativas
e dos objetivos do estudo.
No segundo capítulo, é apresentado o referencial teórico com uma revisão de
literatura no que diz respeito ao crescimento sustentado de um setor baseado na
análise fundamentalista do preço justo. Apresenta-se, também, uma discussão sobre
os ciclos econômicos e financeiros, que podem lançar luzes sobre a dinâmica dos
preços dos imóveis e sobre as possibilidades de surgimento e estouro de bolha
especulativa.
O terceiro capítulo descreve os mecanismos de financiamento do setor imobiliário,
caracterizando o sistema de financiamento ao setor e sua evolução.
O quarto capítulo é dedicado ao detalhamento da metodologia, caracterizando-se a
pesquisa e explicitando-se os procedimentos metodológicos adotados no estudo.
O quinto capítulo apresenta a análise dos resultados e suas discussões sobre a
existência de bolha especulativa no mercado imobiliário de Belo Horizonte. São
apresentadas análises da evolução dos preços dos imóveis e dos alugueis em
relação aos custos de construção e de retornos de ativos financeiros. É avaliada a
evolução do índice preço-aluguel e realizados vários testes econométricos baseados
em séries temporais para balizar considerações sobre a existência ou não de bolhas
especulativas. E, finalmente, no sexto capítulo, são apresentadas as considerações
finais.
17
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Este capítulo aborda conceitos e formulações sobre ciclos de crescimento,
especulação e bolha em mercados de ativos financeiros e reais. Eles serão
utilizados para fundamentar os modelos de análises que serão adotados nesta
dissertação.
2.1 Análise fundamentalista do preço justo
De acordo com Damodaran (2009), a análise do valor de um ativo financeiro ou real
pode ser feita mediante o emprego de três métodos:
1. Fluxo de caixa descontado;
2. Múltiplos;
3. Opções reais.
No caso de um ativo financeiro, o primeiro método se mostra muito adequado. O
preço do ativo é explicado pelos seus retornos e pela valorização no decorrer do
tempo, conforme indicado na expressão (1).
p0 
div1
div 2
div3
divn
pn
n
n


 .....
(1  re) (1  re)² (1  re)³
(1  re)
(1  re)
(01)
Sendo,
div1, ...n = dividendos por ação esperado no período t;
re = custo do capital que incorpora os riscos do negócio.
Quando investidores compram ações de empresas de capital aberto, geralmente
esperam obter dois tipos de fluxo de caixa: dividendos durante o período de
manutenção da ação e uma previsão de preço ao final desse período.
(DAMODARAN, 2009, p.107)
18
Em relação ao segundo método, as análises de valor de uma companhia, podem ser
feitas de diversas maneiras. De acordo com Damodaran (2009), os múltiplos de
valor da empresa requerem dois inputs: uma estimativa do valor da empresa ou seu
ativo operacional no numerador e uma estimativa de receitas, lucros ou valor
contábil do ativo no denominador.
Existe, também, o método de opções reais, que, de acordo com Antonik (2005,
p.38), pode ser utilizado como
[...] complemento ao método do valor presente líquido, englobando as diversas
opções que um investidor possui antes e durante a aplicação em um projeto,
permitindo principalmente uma análise mais precisa de investimentos de longo
prazo, nos quais os elementos de incerteza são extremamente relevantes e impactam
diretamente a tomada de decisão de investir.
A teoria de opções reais, apesar de conceitualmente simples e extremamente útil
para a análise de viabilidade de múltiplos cenários e alternativas, envolve a
elaboração de modelos matematicamente mais complexos quando comparados com
outros métodos usualmente utilizados.
Este método aplica-se especialmente em ambiente de muita incerteza, como é o
caso de exploração de recursos naturais (petróleo, minas, etc.) e de uso de
patentes.
No caso específico do mercado imobiliário de residências, é mais recomendável o
emprego do método de fluxo de caixa descontado, que relaciona o preço ou valor de
mercado dos imóveis aos seus retornos, sendo estes proporcionados por alugueis e
valorização desses ativos.
19
2.2 Minsky e a teoria geral das crises financeiras
Crises financeiras têm constituído motivo de preocupação, sendo Minsky (1986) o
economista que mais avançou na análise das crises financeiras como parte
integrante dos ciclos econômicos. De acordo com o autor, a instabilidade de um
investimento pode ser determinada pelas expectativas em relação aos lucros futuros.
Como um investimento em imóveis traduz uma concepção de retorno em longo
prazo, a decisão desse tipo de investimento é tomada sob incerteza, tal como
definida por Keynes (1936).
Minsky (1982), apud Shostak (2009), sustentava que mesmo na ausência de
choques externos, que a economia capitalista tem uma inerente tendência ao
desenvolvimento de instabilidades, as quais culminam em severas crises
econômicas.
É sabido que grande parte dos imóveis é adquirida por meio de linhas de
financiamento habitacional, disponibilizadas pelos bancos públicos e privados, e
fomentadas ainda mais com as políticas de desenvolvimento econômico e social de
governo.
Pensando no investidor em imóveis, que contrai um empréstimo para tal, vale citar
novamente Shostak (2009), que destaca que Minsk faz uma distinção entre três tipos
de tomadores de empréstimos, em uma analogia com o setor imobiliário, no qual o
indivíduo é destacado como mutuário.
O primeiro tipo é chamado de mutuários hedge, que são aqueles capazes de
amortizar todas as parcelas de suas dívidas por meio de seu fluxo de caixa (no caso,
os fluxos de caixa seriam os retornos recebidos dos alugueis).
O segundo tipo são os mutuários especulativos, que são aqueles que conseguem
pagar os juros, mas que precisam rolar constantemente sua dívida para conseguir
quitar o empréstimo. Esses mutuários acreditam que, no longo prazo, os recursos
20
(valorização dos imóveis acrescida dos alugueis) excedam os pagamentos
assumidos (financiamentos imobiliários).
Finalmente, o terceiro grupo de mutuários, rotulado por Minsky como os mutuários
Ponzi, não é capaz de pagar nem os juros nem o principal, ou seja, o valor recebido
do aluguel é insuficiente para suprir a amortização do financiamento.
Tais mutuários dependem da apreciação do valor de seus ativos para poder
refinanciar suas dívidas, mas, como, no Brasil, não é comum a prática de várias
hipotecas do mesmo imóvel, essa situação torna-se insustentável.
Ainda de acordo com Shostak (2009), Minsky argumentou que, em particular,
durante um prolongado período de bons tempos, as economias capitalistas tendem
a sair de uma estrutura dominada por unidades financeiras hedge e ir para uma
estrutura na qual há uma grande predominância de unidades envolvidas em finanças
Ponzi e especulativas.
Gontijo (2011) destaca que, como resultado do aumento da proporção das finanças
especulativas e Ponzi durante o boom, desenvolve-se uma crescente fragilidade
financeira, “de forma que acontecimentos inesperados podem desencadear sérias
dificuldades financeiras” (MINSKY, 1975, p.11-12 citado por GONTIJO, 2011).
Ainda de acordo com MINSKY (1980, p.221, apud GONTIJO, 2011, p.17):
o peso do endividamento de curto prazo na estrutura de financiamento dos negócios
aumenta, caindo o das disponibilidades de caixa dos portfólios. Há então uma
mudança da proporção das unidades com diferentes estruturas financeiras, e a
participação das finanças especulativas e Ponzi aumenta.
Caso exista a bolha imobiliária, os mutuários Ponzi podem, então, efetuar a venda
de seus ativos para liquidar os compromissos assumidos, pois terão a expectativa de
não conseguirem honrar os pagamentos. Se ocorrer esse fato, haverá um abrupto
decréscimo nos preços dos imóveis, ocasionados pela elevação da oferta, criandose um ciclo vicioso.
21
Essa queda no preço dos imóveis iniciará um processo em que as pessoas não mais
farão novos investimentos, o que pode levar os bancos a reduzir a oferta de crédito
para esse tipo de financiamento em virtude do risco associado de inadimplência.
Com a possível restrição de crédito por parte dos bancos, os mutuários serão
levados para o estado falimentar, não conseguindo renegociar suas dívidas,
surgindo, desse modo, a crise financeira.
Caso não exista essa bolha, pode-se dizer que os investidores do mercado
imobiliário são do tipo Hedge.
Se há um período de intenso crescimento dos preços do setor imobiliário na cidade
de Belo Horizonte, acredita-se que a teoria de Minsky pode ser utilizada para ilustrar
a possível crise financeira desse mercado.
2.3 Bolhas: definições e causas
Esta dissertação almeja identificar se há uma bolha no mercado imobiliário de Belo
Horizonte ou se o estágio de crescimento é sustentável. Assim, esta seção
apresenta as definições e os possíveis elementos causadores de bolha.
Segundo a interpretação de Garber (2001), em seu livro Famous first bubbles
fundamentals of early manias, as bolhas integram a interseção entre finanças,
economia e psicologia.
De acordo com o autor, as recentes crises dos anos 1990 e seguintes colocaram a
psicologia em primeiro lugar, mas as primeiras bolhas foram geradas mais pelos
fundamentos de economia e finanças e menos pela psicologia.
Stiglitz (1990 citado por MENDONÇA; SACHSIDA, 2012, em estudo divulgado pelo
Instituto de Pesquisas Econômica Aplicadas
IPEA)1, define da melhor forma uma
bolha de acordo com a abordagem tradicional. Para ele, o aumento do preço de um
ativo decorre apenas da crença de que seu preço de venda será maior no futuro;
quando os fundamentos não parecem justificar esse fato, então existe bolha. Nesse
1
Disponível em http://www.ipea.gov.br.
22
caso, a causa básica de movimentos de preços é determinada apenas pela
expectativa auto-realizável da própria variação de preços.
Um aumento no valor de um ativo por um determinado período de tempo, pode ser
suficiente para levar os agentes a acreditarem que esse crescimento será contínuo
e/ou permanente. Esse estágio é seguido de uma queda abrupta dos preços em um
curto espaço de tempo, sem que não haja qualquer alteração nos fundamentos que
justifiquem sequer a valorização ou desvalorização do ativo. Essa desvalorização é
acompanhada de um aumento significativo na volatilidade dos ativos analisados,
aumentando os riscos percebidos pelos investidores.
Kindleberger (2000) define uma bolha como um aumento acentuado do preço de um
ativo ou uma gama de ativos em um processo contínuo, com o aumento inicial
gerando expectativas de mais aumentos e atraindo novos investidores. A subida é
normalmente acompanhada de uma reversão de expectativas e uma queda
acentuada nos preços, frequentemente resultando em uma crise financeira.
Os economistas financeiros, frequentemente, utilizam o chamado modelo de Gordon
para identificar ou determinar o valor fundamental de uma ação. Esse modelo,
também conhecido como “crescimento perpétuo”, não considera os ganhos de
capital, pois postula que o ganho de capital não incide sobre a avaliação de uma
ação. A especificação do preço de determinada ação depende, então, das
estimativas dos fluxos futuros de dividendos e do crescimento previsto.
Damodaran (2009) destaca que o modelo de crescimento de Gordon associa o valor
de uma ação aos seus dividendos esperados, ao custo do patrimônio líquido e à
taxa de crescimento esperado em dividendos.
(02)
em que,
DPA = dividendos esperados;
Ke = taxa de retorno exigida por investidores em ações;
23
g = taxa de crescimento em dividendos por tempo indeterminado.
De acordo com Daher (2010), a partir do momento em que o preço justo de qualquer
ativo desvia de seu preço fundamental de mercado, diz-se que existe uma bolha.
Ainda de acordo com esse autor, ao se definir o preço fundamental de um ativo,
pressupõe-se que o mercado é eficiente e que os agentes possuem expectativas
racionais.
Um dos axiomas da teoria das expectativas racionais é que os agentes não
cometem erros sistemáticos. Nesse sentido, a existência de bolhas impõe uma
restrição à ideia de que o mercado age sempre de forma eficiente na alocação dos
recursos, pois a formação do preço de um ativo estaria sendo imposta apenas pelas
expectativas que se “autorrealizam”, independentemente dos fundamentos de
mercado.
Nos últimos anos, um grupo de psicólogos e economistas mostra que, em vez da
teoria econômica clássica, um novo ramo da economia, chamado de economia
comportamental, pode explicar melhor o comportamento dos investidores durante as
crises. Essa escola está sendo também chamada de “behavorismo financeiro”. De
acordo com Spolador e Mello (2010, p.36), no que diz respeito a crises e bolhas, os
adeptos enfatizam dois aspectos que julgam relevantes:
No mundo real, os investidores, em vez de seres frios e calculistas, são sujeitos a
pânicos, irracionalidades, exuberância exagerada e “comportamento de manadas”.
Mesmo aqueles que tentam se guiar pela racionalidade enfrentam problema de
confiança, credibilidade e limitação nas garantias reais, que acabam forçando-os ao
comportamento de manada.
Daher
(2010,
p.57),
analisando
a
definição
de
bolhas
comportamentais
desenvolvidas por outros autores, como Scheinkman e Xiong, em 2003, e Harrison e
Kreps, em 1978, conclui que:
Quanto maior a diferença de crenças, maior o tamanho das bolhas e menor a
frequência de negociação; assim como quanto menor a diferença de crenças, maior a
frequência da negociação. Quanto maior o excesso de confiança, mais difícil se
torna a negociação, elevando tanto o valor da bolha quanto a volatilidade do
componente “opção” e, por conseguinte, a volatilidade do preço da ação.
24
Dessa forma, os autores concluem que os custos de transação não têm efeito sobre
a magnitude da bolha nem sobre o excesso de volatilidade, mas tão somente sobre
a frequência da negociação.
2.4 Os ciclos do mercado imobiliário
Há muitos anos, existe um ditado ou “sabedoria popular” que diz que “quem compra
terra não erra”. Essa associação da aquisição de um imóvel para construção de
moradia a outros investimentos tem formado o pensamento de que os preços dos
imóveis sempre subirão, o que resulta em grandes ganhos aos investidores. Essa
interpretação respalda a tomada de decisão de pessoas que, desprovidas de uma
análise mais apurada sobre as melhores oportunidades de investimento, fazem do
setor uma opção um tanto quanto sedutora.
Essa ilusão de que a compra de imóveis, consequentemente investimento no
mercado imobiliário, sempre é a melhor escolha, retoma o termo que Keynes (1936)
usou para descrever emoções que influenciam o comportamento humano e podem
ser medidas em termos de confiança do consumidor. O animal spirit (espírito animal)
possui fatores que explicam a opção por esse mercado: confiança e ilusão
monetária.
Akerlof e Shiller (2010) lembram que, ao fim da última década do século e início dos
anos 2000, a ideia de que casas e apartamentos eram investimentos espetaculares
conquistou a imaginação do público dos EUA e, também, de muitos outros países.
De acordo com os autores, a empolgação exacerbada dos investidores em relação
aos imóveis retratava a atuação do espírito animal por toda a parte.
Krugman (2009) destaca que os preços dos imóveis nos EUA quase dobraram do
período de 1999 a 2006, ano em que se iniciou a desvalorização dos imóveis
naquele país.
25
Enquanto durou nos EUA, o crescimento espetacular da valorização dos imóveis
ajudou a impulsionar toda a economia por meio de altos investimentos na construção
de novas moradias. A geração de postos de trabalho, aumento na arrecadação de
impostos e valorização das companhias que atuavam nesse segmento, como as
incorporadoras e imobiliárias, que, por sua vez, possuíam ações listadas no mercado
acionário, reagiram positivamente a este ciclo expansionista.
O aquecimento da economia deu origem ao “efeito riqueza”, pois, quando os preços
dos ativos sobem, pessoas e empresas sentem-se mais ricas. Elas passam a gastar
mais, ainda que não vendam suas posições e, assim, não tenham o dinheiro em
mãos. Só a possibilidade de realizar os ganhos a qualquer momento faz com que os
indivíduos sintam-se com mais poder de compra. Muitos, inclusive, endividam-se
para sustentar um novo nível de consumo, exatamente o que ocorreu nos EUA e nas
economias mais desenvolvidas.
Contudo, após a espetacular fase de crescimento, ocorreu o estouro da bolha que
desencadeou a maior crise imobiliária vista em todo o mundo, desde a grande
depressão de 1930, além de uma crise financeira mundial com consequências
catastróficas para quase todos os setores da economia mundial.
Os motivos dessa prosperidade e dessa recessão e o que influenciou o pensamento
das pessoas são os instrumentos utilizados por Akerlof e Shiller, para explicar os
ciclos do mercado imobiliário.
A ideia central defendida por Akerlof e Shiller (2010) é de que, em face da
valorização do ativo, pessoas começam a investir na compra e influenciam outras
famílias e investidores a fazer o mesmo, tanto para uso próprio, quanto para
especulação.
Contudo, a maioria dos investimentos em imóveis não são feitos com recursos
próprios, sendo necessária a contratação de recursos de terceiros, o que caracteriza
um comportamento de alavancagem financeira. Esses investimentos alavancados
podem acarretar enormes prejuízos na hipótese de queda dos preços dos ativos,
26
destruindo o patrimônio das famílias, dos bancos, das entidades financeiras
provedoras de crédito ao setor e dos investidores.
É raro, todavia, alguma corrente de pensamento que considere uma queda nesse
segmento devido ao espírito animal e à ilusão monetária em relação ao setor, pois
os indivíduos são levados a crer que o investimento em imóveis sempre é uma
opção segura pelo fato de ser um bem de raiz e supostamente imune a perdas.
De acordo com Akerlof e Shiller (2010), pensamentos como esses são típicos das
bolhas especulativas, pois os envolvidos não desenvolvem argumentos racionais
sobre outras hipóteses de investimento. Segundo os autores, o que caracteriza esta
miopia de mercado nos dias atuais é a crença de que existe um crescimento
demográfico acentuado, um grande déficit de moradias, o que faz com que a
demanda seja muito maior do que a oferta, acarretando, dessa forma, uma
expectativa de contínua valorização desse mercado. A ilusão monetária parece
explicar, em parte, a impressão de que imóveis são investimentos seguros e
espetaculares.
Em seu estudo, Akerlof e Shiller (2010) analisaram o crescimento real do PIB dos
EUA entre 1929 e 2007 e compararam esse crescimento à valorização dos imóveis.
Utilizando a teoria do valor presente, descrita por Ross, Westerfield e Jaffe (2010,
p.73) como sendo “um dos conceitos mais importantes em toda a área de finanças”,
Akerlof e Shiller
identificaram que, apesar de ter sido expressivo, quando se
considera o retorno de outros investimentos, o crescimento do valor dos imóveis
mostraria o mesmo desempenho.
A conclusão foi de que: “Se tudo for precificado de acordo com a teoria do valor
presente, não faz diferença se os preços crescerem de acordo com o PIB ou não. Os
retornos serão os mesmos de outros investimentos” (AKERLOF; SHILLER, 2010,
p.164).
Diante dessa conclusão, Akerlof e Shiller (2010) entendem que não existe uma
explicação racional que justifique a suposta superioridade do mercado imobiliário em
termos de retornos aos investidores. O que existe é uma presunção de que como a
27
terra, consequentemente os imóveis, é escassa, o preço sempre tende a aumentar,
o que viabilizaria um investimento nesse mercado. Contudo, o estudo comprova que,
em determinados períodos, esse fato ocorre, mas que, no longo prazo, não se
sustenta.
Outro fator importante para explicar o boom/crise imobiliária nos EUA foi a crise de
2001/2002 do mercado acionário do setor de tecnologia, também conhecida como a
crise dos “.com”, que provocou grande perda para famílias, investidores
institucionais e bancos de investimento. Ademais, escândalos contábeis em grandes
companhias (Enron) com perdas aos investidores difundiram um senso de
desconfiança em relação ao mercado de ações e empurraram as pessoas para um
setor que se presumia seguro.
O aumento contínuo dos preços dos imóveis chamou a atenção para o crescimento
desse mercado, e, em 2002, a crise do mercado de ações devida aos escândalos
contábeis difundiu um senso de desconfiança em relação ao mercado de ações e de
confiança sobre o mercado de imóveis. Esse aumento da confiança trouxe
investidores para esse mercado por pura especulação, induzidos por expressões
como “flip that house” (compre e venda casas, especule com imóveis, comprando
barato e vendendo com lucro ou comprando reformando e vendendo com lucro).
A crença de que não existiam indícios da queda dos preços dos imóveis e a
necessidade de fomento do crédito para a aquisição de novas moradias,
principalmente, para as classes menos favorecidas, fizeram com o que o sistema
financeiro dos EUA afrouxasse os critérios para aprovação do crédito.
Retomando o estudo de Akerlof e Shiller (2010) sobre a explicação dos ciclos
monetários, nenhuma agência reguladora norte-americana proibiu que se agisse
daquela maneira com a especulação dos imóveis e o aumento do crédito, portanto,
ficava evidente a valorização dos imóveis com correlativos culturais e psicológicos,
fatores esses descritos por Keynes em sua definição sobre o espírito animal. Não
havendo, assim, explicação racional para o crescimento contínuo desse mercado,
estava descrita a existência de ciclos de crescimento.
28
Ressalta-se que as formulações do estudo feito por Akerlof e Shiller (2010) e,
também, daqueles conduzidos por Shiller (2000) e Krugman (2009) podem indicar o
que se vivencia no Brasil: uma crença de que o imóvel não se desvalorizará, a
necessidade de fomento ao crédito para as pessoas de baixa renda (programa
“Minha Casa, Minha Vida” do governo federal) e uma menor exigência, por parte do
sistema financeiro habitacional, para a concessão do crédito a classes menos
favorecidas.
2.4.1 A bolha imobiliária de 2008
Um dos grandes questionamentos após a formação e estouro de uma bolha, seja ela
econômica ou financeira, é qual sua origem, ou quando o “boom” começou. Como
esta dissertação se endereça ao tema de bolha especulativa no mercado imobiliário
da cidade de Belo Horizonte, é útil analisar a bolha imobiliária dos Estados Unidos
do ano de 2008, descrevendo origem e desdobramentos dela.
Após o estouro da bolha imobiliária de 2008, muito se discutiu sobre sua origem.
Uma das linhas de pensamento mais respeitadas é do economista norte-americano
Nouriel Roubini, que, em 2005, afirmou que o preço dos imóveis residenciais surfava
uma onda especulativa, que, brevemente, faria afundar a economia norteamericana.
De acordo com Roubini e Mihm (2010), a origem do boom imobiliário talvez tenha
ocorrido quando as famílias deixaram de negociar os imóveis da maneira tradicional,
compra e venda de um bem para sua moradia, e começaram a trabalhar como
especuladores do mercado financeiro como se fossem ações negociadas em bolsa
de valores.
O crescimento de especuladores desse mercado trouxe, desse modo, novos tipos de
empresas financeiras que surgiram para negociar os títulos que alguns investidores
não
qualificados
ou
desconhecedores
do
mercado
pouco
compreendiam.
Consequentemente, extensas linhas de crédito foram concedidas aos usuários.
29
Observa-se, então, uma das características marcantes do capitalismo que é a busca
incessante pelo ganho de capital. Spolador e Mello (2010) destacam que a ideia de
crise financeira está bastante associada ao desenvolvimento do moderno
capitalismo.
Roubini e Mihm (2010) destacam que, em dado momento, o boom tornou-se uma
bolha. A maioria das pessoas, dos grandes bancos ao consumidor comum,
assumiam dívidas no máximo de suas possibilidades, apostando na crença
duvidosa, mas fascinante, de que os preços só subiriam.
Analisando o comportamento do mercado imobiliário, Roubini e Mihm (2010)
descrevem um cenário ainda mais aterrador: quando os compradores de casas se
tornassem inadimplentes, todo o sistema financeiro global pararia de funcionar
rapidamente, já que trilhões de dólares de títulos lastreados pelas hipotecas
começariam a vencer. Esse fato ocorreu em 2007, quando dois grandes fundos de
hedge extremamente alavancados, administrados pelo Bear Stearns, que haviam
investido em títulos lastreados em hipotecas subprime, entraram em colapso,
provocando uma debandada para longe de todos os títulos subprime. Quando se
percebeu que todo o sistema financeiro mundial estava exposto a hipotecas
subprime, o pânico se espalhou.
Outros economistas também descreveram a origem e o desenvolvimento da bolha
do mercado imobiliário norte-americano, como o economista Robert Shiller, excolega de Roubini da Universidade de Yale, que criou o índice preço-aluguel e
comparou esse índice àquele que refletia os preços das ações com a média do lucro
por ação na década anterior
para ajustar as flutuações de curto prazo nos lucros,
em períodos de aceleração/desaceleração da atividade econômica. Krugman (2009)
talvez tenha sido o economista que mais propagou os resultados apontados pelo
índice de Shiller (2000).
Nota-se que a origem das bolhas imobiliárias é decorrente da visão capitalista da
busca incessante por resultados financeiros (lucros) de companhias e usuários do
30
mercado financeiro, e, pela característica do mercado, esses indivíduos, ao
trabalharem alavancados, estão suscetíveis a grandes crises.
[...] os investimentos em imóveis são, tipicamente, alavancados, ou seja, não são
feitos exclusivamente com recursos próprios, envolvendo financiamentos e
empréstimos. Mas esta característica em si não significa altos retornos. Os
investimentos alavancados podem gerar enormes prejuízos se os preços caírem,
como os mutuantes hipotecários descobriram na atual crise financeira. (AKERLOF;
SHILLER, 2010, p.61)
Roubini e Mihm (2010) destacam várias outras crises, como a crise de 1999, na qual
o Equador e o Paquistão enfrentaram problemas com sua dívida soberana,
enquanto o Brasil passava por uma crise monetária. Segundo o autor a crise da
Ucrânia (2000), a da Turquia e da Argentina (2001) foram lastreadas por um ciclo
expansionista especulativo e um acúmulo excessivo de dívidas. Ao mesmo tempo
em que bancos e outras instituições financeiras emprestavam demais, com garantia
e valores duvidosos, governos, empresas e famílias endividavam-se, o que se tornou
insustentável, criando dúvida sobre a viabilidade de tais operações financeiras e
pânico no mercado.
Dessa forma, acredita-se que uma possível prevenção para a formação dessas
bolhas e crises no mercado imobiliário seria o crescimento sustentável do mercado,
por meio de uma baixa alavancagem financeira, para que, em caso de alguma
queda ou recessão do mercado, os usuários estivessem blindados.
[...] Com base em longa experiência, sabemos que os compradores de imóveis não
devem contrair financiamentos imobiliários cujas prestações estejam acima de sua
capacidade financeira, que devem pagar a entrada, com recursos próprios, bastante
alto para que o valor da casa, ou seja, o valor de mercado menos o saldo devedor do
financiamento, se mantenha positivo, mesmo em caso de leve queda no mercado
imobiliário. (KRUGMAN, 2009, p.154).
Essa história das bolhas/crises, que há muitos anos ficara esquecida, veio à tona
com o agravamento da crise do subprime no final de 2008. Roubini e Mihm (2010)
destacam que os pensamentos de notáveis economistas, que há muitos anos
passavam no esquecimento, voltaram à tona, como John Maynard Keynes, Joseph
Shumpeter, Hyman Minsky, Irving Fisher e Karl Marx.
31
2.4.2 Discussões sobre bolha imobiliária no Brasil
Assunto muito debatido nos últimos tempos, a possibilidade de existência de uma
bolha imobiliária no país tem ocupado o pensamento de muitos agentes do mercado
imobiliário, estudiosos no assunto e pensadores econômicos.
Nesta seção, serão abordados as diferentes interpretações sobre a existência ou
não de bolhas imobiliárias no país, baseadas em estudos publicados em respeitados
institutos de pesquisa e fundações.
Ademais, diversas reportagens foram feitas sobre o assunto, contudo, por não
possuírem base estatística e econométrica e levarem em consideração apenas
elementos subjetivos, não foram incluídas nas referências.
Em recente estudo publicado pelo Instituo de Pesquisas Econômicas Aplicadas
(IPEA), intitulado “Existe bolha no mercado brasileiro?”, Mendonça e Sachsida
(2012) se posicionaram a favor da existência de uma bolha imobiliária no mercado
brasileiro.
De acordo com os autores, a expansão imobiliária verificada nos últimos anos se
deu por diversos motivos. Segundo eles, destacam-se um certo descuido com o
controle da inflação; queda da taxa de juros devido aos estímulos promovidos pelo
Banco Central, por meio de sua política monetária expansionista com o objetivo de
impulsionar o consumo, expansão do crédito; programas governamentais como o
“Minha Casa, Minha Vida”; aumento da renda dos trabalhadores gerada pelo
crescimento da economia; aquecimento do mercado de trabalho, dentre outros.
Em consequência, segundo eles, o preço dos imóveis tem crescido além do que
pode ser explicados pelos seus “fundamentos”.
Os autores se apoiam no estudo de Lima (2011, p.3), para o qual a evidência de
bolha se dá porque “o preço dos imóveis residenciais está acima do seu valor justo”.
32
Segundo Lima o preço justo deve cobrir os custos de produção, bem como conter
uma margem para cobertura das incertezas, acrescentando ainda:
Com os preços atuais, se contarmos custos, as margens, a estrutura tradicional de
funding, com financiamento à produção do SFH (Sistema Financeiro da Habitação),
encontraremos taxas de retorno desequilibradas para a atratividade do real estate,
nos padrões reconhecidos no mercado brasileiro. Se os preços estão acima do preço
justo, há um valor sem lastro que está sendo comprado pelo mercado nesta
conjuntura. (LIMA, 2011, p.3)
Os autores analisam diversas metodologias para verificar a existência ou não de
uma bolha imobiliária no mercado brasileiro. De uma maneira geral, os estudos
indicam a existência de uma bolha imobiliária, pois a insistência do governo em
aquecer ainda mais o mercado imobiliário com políticas governamentais de redução
de juros e aumento do crédito, por meio de instituições públicas, em um mercado
imobiliário já aquecido pela injeção de capital dos bancos privados, só tende a piorar
o resultado final. Esse contexto faz com que as pessoas cometam erros sistemáticos
de avaliação do potencial de subida dos preços dos imóveis.
Além disso, tais políticas geram uma pressão de aumento na inflação, pois
estimulam o consumo, e, sendo a maioria dos contratos de financiamento no Brasil
com juros pós-fixados, um futuro aumento na taxa de juros para conter a inflação
traria sérios problemas para o mercado imobiliário.
Os resultados econométricos indicam que o mercado imobiliário é elástico e
responde negativamente a um aumento nas taxas de juros, ou seja, aumentos nas
taxas de juros podem trazer significativos problemas ao mercado imobiliário.
Esse ponto merece atenção, pois o aumento nas taxas de juros, provocado pelo
FED (Federal Reserve), foi justamente o que ocasionou a implosão da bolha
imobiliária nos Estados Unidos no período 2007-2008.
Os autores explicam que, se tal cenário acontecer, o impacto não será tão agudo
quanto o que ocorreu na crise americana, mas chegam a utilizar em seu texto a
palavra “desastre”, de forma a adjetivar um provável estouro da bolha.
33
De acordo com o estudo, a interferência do governo nesse mercado tem apenas
prolongado o custo a ser pago em detrimento dessa bolha existente. Para finalizar, o
estudo destaca: “A bolha no mercado imobiliário brasileiro está sendo criada e
sustentada pelo governo. Quando ela implodir, o governo se proporá a corrigir, de
maneira errada, uma crise que ele mesmo gerou.” (LIMA, 2011, p.3)
Por outro lado, um recente trabalho de Marçal, Gala e Mori (2012), publicado pela
Fundação Getúlio Vargas (FGV), por meio do Centro de Macroeconomia Aplicada
(CEMAP)2, buscou identificar se o crescimento expressivo dos preços dos imóveis
no Brasil estaria ocorrendo por mera especulação do setor.
O estudo adota uma interpretação distinta daquela oferecida por
Mendonça e
Sachida (2012) e Lima (2011) e salienta que é pouco provável que o Brasil esteja
passando pela formação de uma bolha neste momento, não obstante, os rumores
entre os investidores de alguns fundos imobiliários de que a expressiva valorização
dos últimos anos não se sustenta.
Como se discutiu, as bolhas imobiliárias são subidas insustentáveis de preços no
mercado de imóveis, sem base real na demanda dos compradores. Entretanto, de
acordo com o estudo de Marçal, Gala e Mori (2012) sustentam que não há indícios
da formação de bolha imobiliária no mercado imobiliário de São Paulo.
Para sustentar este posicionamento, os professores do CEMAP adotaram a
metodologia empregada pela equipe de Peter Phillips, (que é uma referência
mundial no tema), aplicando-se ao mercado imobiliário paulista.
A metodologia parte da formulação apresentada na seção 2.1 desta dissertação,
fluxo de caixa descontado, que permite avaliar o preço do imóvel como qualquer
outro ativo.
Consequentemente, na ausência de bolhas de preços, o valor de um imóvel pode
ser estimado a partir da seguinte fórmula de valor presente:
2
CEMAP, 2012.
34
(03)
em que,
Pt = preço do imóvel na data de aquisição;
rt = custo de oportunidade de aplicar em imóveis;
Dt = fluxo de receitas líquidas obtidas a partir da propriedade do imóvel que é dado
pelo valor do aluguel ou outras receitas e custos;
Et = expectativa condicionada à informação disponível no período t.
Comparando-se o valor dos fundamentos dado pelo cálculo do lado direito da
equação com o valor observado no mercado, tem-se uma estimativa sobre se
determinado ativo está caro ou barato.
Ainda de acordo com o estudo, a presença de uma bolha clássica implica a adição
de um termo à equação (1) que tem dinâmica explosiva:
(04)
na qual
(05)
é o valor de fundamento, e Bt é o termo associado à bolha. Dessa forma, a dinâmica
do termo da bolha é dada por:
(06)
na qual
(07)
Seguindo esse raciocínio, os preços dos ativos analisados (os imóveis), no caso de
existência de bolha, seriam sobrevalorizados, criando uma distância tão expressiva
35
que uma reversão seguida de uma queda abrupta seria inevitável. Logo, uma bolha
seria caracterizada por uma crescente valorização dos ativos seguida de um forte
ajuste em direção aos fundamentos.
Marçal, Gala e Mori (2012), afirmam que, embora a presença do fenômeno bolha
não possa ser totalmente descartado, a hipótese mais provável é de que o aumento
dos preços imobiliários tenha sido gerado por fatores normais do mercado,
associados ao aumento da demanda impulsionada pela facilitação das condições de
crédito que se tornaram mais baixas no últimos anos, principalmente pela iniciativa
do Governo Federal no setor, com o lançamento do programa “Minha Casa, Minha
Vida”.
Além disso, segundo informa o estudo, a queda de juros e o aumento da renda das
famílias permitiram acesso mais fácil ao crédito para compra de imóvel. Em relação
aos investimentos, outro fator que pode ter impulsionado esses preços é a queda de
juros nas aplicações financeiras, que levou os investidores a buscar mais imóveis
como destino de investimento.
Segundo Marçal, Gala e Mori (2012) estes fatos permitiram um forte aumento da
demanda”, e uma vez que a oferta no setor não consegue responder prontamente à
tanta
demanda,
em
virtude
do
tempo
necessário
para
viabilizar
novos
empreendimentos, o resultado é o encarecimento dos imóveis. Os autores antevêm
que um novo patamar sem contínuo aumento como os recentes, seja registrado no
país. Em suas palavras “caso não haja bolha no mercado imobiliário brasileiro,
espera-se que no futuro próximo ocorra uma consolidação nos preços” (Marçal, Gala
e Mori ,2012, p.4).
Em suma, de acordo com, o estudo dos professores da FGV, a tendência é de que,
em um futuro não distante, haja uma estabilização nos preços dos imóveis dentro de
uma nova realidade, livre de aumentos contínuos como os verificados recentemente
ou quedas abruptas e intensas como seria esperado no caso de uma bolha clássica.
36
O estudo ressalta, portanto, a necessidade de manter o monitoramento dos preços,
a fim de acompanhar se os resultados se assemelham aos níveis de bolha para
assim fornecer uma resposta definitiva se existe ou não bolha no Brasil.
Pode-se encerrar este capítulo concluindo que não há consenso nos diagnósticos
sobre existência de uma bolha imobiliária no país. Contudo, há elementos
preocupantes neste mercado, que foram observados na economia americana por
Akerlof e Shiller (2010), Shiller (2000) e Krugman (2009), e podem dar origem
efetivamente a uma aguda crise: uma crença de que o imóvel não se desvalorizará,
o fomento de crédito subsidiado para as pessoas de baixa renda (programa “Minha
Casa, Minha Vida” do governo federal) e uma menor exigência, por parte do sistema
financeiro habitacional, para a concessão do crédito a classes menos favorecidas.
37
3 O CRÉDITO IMOBILIÁRIO NO BRASIL
Percebe-se pelas discussões anteriores que o mercado imobiliário brasileiro está em
processo de expansão, apesar dos ciclos existentes gerados por oscilações na
política macroeconômica. Acredita-se que a valorização dos imóveis está
relacionada à estabilidade, ao crescimento da renda e, principalmente, ao aumento
do volume do crédito imobiliário concedido a pessoas físicas.
A estabilização trouxe um maior controle dos gastos das famílias, e uma perspectiva
de maior estabilidade de emprego, o que lhes possibilitou ter acesso ao
financiamento de longo prazo.
Cientes dessa melhor expectativa do mercado de trabalho e da redução gradual das
taxas de juros ao longo dos anos, as instituições financeiras perceberam um grande
nicho de mercado para alavancar as receitas por meio da carteira de crédito
imobiliário, que era explorada com ênfase, até então, somente pela Caixa
Econômica Federal (CEF).
A diminuição dos juros básicos provoca uma redução das taxas de incremento pelas
instituições financeiras, e isso se transforma em um impulso ao crédito imobiliário. O
aumento do volume de crédito acarreta uma maior capacidade de compra das
famílias e caracteriza a aquisição dos imóveis como uma forma de aumentar o seu
patrimônio.
Estudo realizado pelo Banco Central do Brasil (BACEN, 2013) indica que o
percentual do volume de crédito imobiliário em relação ao PIB ainda é muito baixo se
comparado a outros países, o que indica a existência de uma grande margem para o
crescimento dessa modalidade de crédito.
O governo federal tem criado mecanismos para diminuir o déficit de moradias, via
programas sociais, como o “Minha Casa, Minha Vida”, que estimulam o crédito por
meio de recursos subsidiados e que serão importantes para aumentar o volume de
crédito imobiliário/PIB.
38
3.1 O Sistema Financeiro da Habitação
O Sistema Financeiro da Habitação (SFH) foi criado devido à necessidade da
geração de recursos financeiros para o setor de habitação, em face do aumento
contínuo populacional urbano. A criação ocorreu em 1964, na momento da reforma
do Sistema Financeiro Nacional (SFN), que incluía, também, a correção monetária
dos contratos para os títulos de interesse social, a criação do Fundo de Garantia por
Tempo de Serviço (FGTS) e a organização do Sistema Brasileiro de Poupança e
Empréstimos (SBPE).
A implantação da correção monetária teve um papel muito importante para o
financiamento habitacional, restrito, na época, a poucas transações realizadas pelas
Caixas Econômicas e pelos Institutos de Previdência existentes, aos quais poucas
pessoas possuíam acesso. A correção permitiu a criação de ferramentas para
captação de recursos de longo prazo e também as aplicações em poupança e do
FGTS, que fomentam o SFH. “São os recursos captados por estas instituições,
notadamente por meio da caderneta de poupança, que, somados aos oriundos do
FGTS, viabilizam o programa de investimento gerido pelo SFH.” (FORTUNA, 2010,
p.44)
Devido ao crescimento observado do nível de emprego e do poder aquisitivo da
população (massa salarial), foram criadas as Sociedades de Crédito Imobiliário
(SCI), que deram origem ao Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimo (SBPE),
composto por instituições financeiras voltadas para a concessão de financiamentos
habitacionais tendo como principal fonte de recurso, as aplicações em poupança e
repasses do FGTS para o então Banco Nacional da Habitação (BNH). Tendo como
tarefa básica administrar o FGTS, o BNH também exercia a função de regular e
fiscalizar o SFH.
Contudo, no fim da década de 1970, a economia brasileira seria afetada pela
segunda crise do petróleo e pela elevação da dívida externa, e apresentava uma
elevada taxa de inflação. Nesse momento, houve um acréscimo significativo de
39
pleitos jurídicos dos mutuários contra o sistema, em decorrência do descasamento
entre o valor a parcela do financiamento e o valor do salário.
Esse descompasso gerou um aumento da inadimplência por parte dos mutuários, o
que abalou todo o sistema. Por meio de diversos instrumentos, o governo tentou
conter a inflação sem, contudo, obter êxito. A situação das SCI se complicou, sendo
então substituídas, pelos bancos múltiplos para a concessão de novos empréstimos.
Os erros então cometidos em três décadas da política de crédito habitacional
inviabilizaram o sistema.
O BNH foi extinto em 1986, e suas atribuições passaram a ser desenvolvidas pelo
Banco Central do Brasil, pela Caixa Econômica Federal e pelo Ministério da
Fazenda. Nessa época, estavam findando grande parte dos contratos de
financiamento habitacional, que foram liberados em prazos de 15 a 20 anos na fase
áurea do SFH. Devido a diversas interferências do governo, por meio de seus planos
econômicos, a forma de reajuste dos contratos foi alterada, e um enorme rombo foi
criado no até então existente Fundo de Compensação das Variações Salariais
(FCVS).
No início da década de 1990, por meio do congelamento dos recursos livres
aplicados em poupança pelo governo Collor, o setor de construção civil e de crédito
imobiliário foi comprometido. Paralelamente, as aplicações em poupança tinham
uma grande concorrência dos fundos de investimento, que, atrelados à taxa básica
de juros, ofereciam maior rentabilidade aos poupadores. Essa melhor rentabilidade
gerou uma migração dos recursos até então aplicados em poupança para os fundos
de
investimento,
gerando,
dessa
forma,
uma
diminuição
relevante
nos
financiamentos imobiliários.
Contudo, a década de 1990 foi animadora para o crédito imobiliário como um todo.
O governo criou três planos básicos para o financiamento de moradias: Plano de
Equivalência Salarial (PES), Plano de Equivalência Salarial por Categoria
Profissional (PES-CP) e o Plano de Comprometimento de Renda (PCR).
Paralelamente a essas medidas, as instituições financeiras se empenharam em
resolver o débito do FCVS. Os saldos existentes para com as instituições financeiras
40
vêm sendo substituídos pelo governo por meio da concessão de Títulos do Tesouro
Nacional.
O surgimento, em 1997, do instrumento jurídico que possibilitava a alienação
fiduciária dos imóveis acarretou uma maior confiança por parte do agente financeiro
que concede o crédito e a confiança do investidor em recursos lastreados em títulos
imobiliários, conforme já descrito neste trabalho.
Paralelamente, a estabilização da economia ocorrida nos anos 2000 proporcionou
um maior conforto para as famílias assumirem compromissos de longo prazo. Esse
acréscimo na demanda estimulou as instituições financeiras a aumentarem a carteira
de financiamento imobiliário, assim como as reduções nas taxas de juros.
De acordo com estudos realizados pela Associação Brasileira das Entidades de
Crédito Imobiliário e Poupança (ABECIP)3, os depósitos em caderneta de poupança
do SBPE somavam, no final de dezembro de 2009, R$ 253.6 bilhões, quase o dobro
do saldo registrado em dezembro de 2004. Já os financiamentos habitacionais
contratados pelo SBPE no ano chegaram a R$ 34.1 bilhões em 2009, superando
assim o desempenho de 2008 em 13%. Em termos de números de unidades, mais
de 300 mil imóveis foram financiados em 2009, um recorde do sistema.
O SFH desempenha, atualmente, o papel de atendimento ao segmento de menor
poder aquisitivo para o financiamento imobiliário, sendo que, para o atendimento das
classes de alta renda, foi criado o Sistema de Financiamento Imobiliário (SFI).
3.2 O Sistema de Financiamento Imobiliário
Criado pela Lei 9.514, de 20/11/97, o Sistema de Financiamento Imobiliário (SFI),
financiado pelos clientes das sociedades de crédito imobiliário, poupança e
empréstimo, companhias hipotecárias, bancos múltiplos com carteira imobiliária e a
3
Disponível em http://www.abecip.org.br
41
CEF, criou condições necessárias para uma nova e importante fase do
financiamento imobiliário no Brasil.
Estudos realizados pela ABECIP (2013) revelam que a análise da experiência de
vários países mostra que o crescimento do financiamento habitacional está
intimamente ligado à existência de garantias efetivas de retorno dos recursos
aplicados, autonomia na contratação das operações e um mercado de crédito
imobiliário capaz de capitar recursos de longo prazo, principalmente junto a grandes
investidores.
Fortuna (2010) destaca que por meio da criação do SFI, foi autorizado um novo
sistema de crédito com funding, taxas e prazos livres, sendo criados as companhias
securitizadoras, os certificados de recebíveis imobiliários e ampliada a aplicação da
alienação fiduciária ao financiamento imobiliário.
O Certificado de Recebíveis Imobiliários (CRI), títulos de longo prazo lastreados em
créditos imobiliários, foi criado para a captação de recursos de investidores
institucionais, em prazos compatíveis com o financiamento imobiliário, tornando-se,
assim, uma nova forma de financiamento para o mercado secundário de créditos
imobiliários.
De acordo com Pinheiro (2009), os investidores institucionais podem ser agrupados
em: Sociedades Seguradoras, Entidades de Previdência Privada, Sociedades de
Capitalização, Clubes de investimentos em ações, Fundos externos de investimento
e Fundos mútuos de investimento.
A liquidez está garantida pela resolução 3.3474, de 08/02/06, que permite aos
agentes do SBPE conceder carta de garantia de recompra aos investidores nesse
tipo de título.
Os financiamentos imobiliários no SFI são livremente efetuados pelas instituições
financeiras autorizadas a funcionar pelo BACEN. Um dos atrativos desse modelo de
4
Disponível em http://www.bcb.gov.br/pre/normativos/res/2006/pdf/res_3347_v7_P.pdf.
42
financiamento é o custo financeiro mais atrativo para o tomador de recursos. Esse
custo mais baixo é possível devido a mecanismos para execução da garantia por
parte da instituição que concede o crédito.
O SFI prevê taxas mais baixas para o mutuário, tendo em vista a troca do sistema de
garantia por hipotecas do SFH pelo de alienação fiduciária do SFI. No SFH, o
mutuário tem a posse do imóvel logo ao tomar o financiamento. Em caso de
inadimplência, o agente financeiro tem de percorrer um longo caminho judicial para
retomar o imóvel e saldar a dívida ou parte dela. Na alienação fiduciária, como
existe hoje nos automóveis, o bem é do agente financeiro e só será do comprador
após o pagamento da dívida. Assim, em caso de inadimplência, o bem pode ser
retomado rapidamente. (FORTUNA, 2010, p.283)
Adicionalmente, a redução dos juros é influenciada pela forma com que os novos
recursos são repassados, com a possibilidade de transformar os créditos imobiliários
em títulos que podem ser negociados com outras instituições financeiras
(securitização de recebíveis), criando-se, então, um mercado secundário. Os títulos
que podem ser negociados nesse mercado são: Letras Hipotecárias (LH), Letras de
Crédito Imobiliário (LCI), que podem ser utilizadas como instrumento no mercado de
capitais, ou as Debêntures.
Fortuna (2010) destaca também que outro importante estímulo foi concedido por
meio da MP 2525, de 15/06/05, conhecida como a MP do Bem, que permite a venda
de imóveis com valor até R$ 35 mil e que qualquer valor vendido para aquisição de
outro imóvel dentro do prazo de 180 dias também fique isento do imposto de renda
sobre ganhos de capital, assim como a utilização dos planos de previdência como
garantia dos financiamentos imobiliários residenciais.
Em resumo, no SFI não existe, em tese, limite de valor financiável, podendo ser
praticadas diferentes taxas e prazos de financiamento. O FGTS pode também, ser
utilizado sem restrições.
5
Disponível em http://www.receita.fazenda.gov.br/Legislacao/MPs/2005/mp252.htm.
43
3.3 A evolução do financiamento imobiliário no Brasil
Devido a evoluções ocorridas nos modelos de financiamento para aquisição de
imóveis, aliadas a redução na taxa de desemprego, aumento de renda, dentre outros
fatores, o volume de crédito contratado para essa finalidade apresentou forte
valorização nos últimos 10 anos (Gráfico1).
GRÁFICO 1
Volume de recursos do SBPE
(em R$ Milhões)
12.000,00
10.000,00
8.000,00
6.000,00
4.000,00
2.000,00
set/13
fev/13
jul/12
dez/11
out/10
mai/11
mar/10
ago/09
jan/09
jun/08
nov/07
abr/07
set/06
jul/05
fev/06
dez/04
mai/04
out/03
mar/03
ago/02
jan/02
-
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
Apesar de um crescimento tão forte na última década, conforme pode ser visto no
Gráfico 1, a evolução de contratação dos recursos do SBPE nem sempre apresentou
essa dinâmica.
O Gráfico 2 retrata a evolução de Captação no período entre 1964 e 1980, que
compreende desde a criação do Sistema Financeiro da Habitação até sua
consolidação. No período em questão, o ápice de unidades financiadas ocorreu em
1980, com um volume anual de 600 mil unidades.
44
GRÁFICO 2
Criação e consolidação do SFH: 1964 - 1980
(em R$ Bilhões)
700
627
600
500
383
400
338
274 268
300
200
80
100
9
138 158 157 118 124 158
142
96
17 32
0
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
Os anos de 1981 e 1982 apresentaram um elevado número de unidades
financiadas, contudo esse patamar não se sustentou agravado por fatores como
elevadas taxas de juros, inflação fora de controle, que gerou instabilidade monetária
e comprometeu todo o período que abrange de 1981 até a implantação do Plano
Real (Gráfico 3).
GRÁFICO 3
Desestruturação do SFH: 1981 - 1994
(em R$ Bilhões)
600
500
541
465
401
400
280
300
241
231
200
100
77
86
107
100
60
0
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
109
58
61
45
Após a estabilização da economia, em julho de 1994, no âmbito do Plano Real, deuse início a uma forte recuperação do financiamento imobiliário, mesmo que lastreada
por uma lenta recuperação da economia e de sua confiança, pois era preciso
colocar, em prática, políticas econômicas que demorariam a ser implantadas, como
austeridade fiscal, diminuição do déficit público, desindexação da economia, entre
outros fatores.
Com a adoção dessas medidas, houve uma significativa redução da taxa de
inflação, a ponto de poder ser considerada sob controle. Esse aumento no volume
de crescimento do financiamento imobiliário poderia, então, colocar em risco o
controle da inflação conseguido com muito sacrifício, o que levou a autoridade
monetária a adotar políticas restritivas de crédito, a fim de manter um nível
sustentável de crescimento e distribuição de renda.
Observa-se que, uma década após o início da estabilização da economia (2004), o
volume de financiamento ainda não alcançara o patamar de 1980 (Gráfico 4).
GRÁFICO 4
Reestruturação do SFH: 1995 - 2012
(em R$ Bilhões)
949
1000
861
900
772
800
700
570
600
468
500
400
300
228
200
100
353
329
63
621
511
399
300 282 283
321
223
107
0
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
Em 2011, contudo, observa-se o ápice do volume de imóveis financiados, com o
recorde de 949 MM. Observa-se, então, que se passaram 20 anos para que se
superasse o patamar alcançado em 1980, ano áureo para o SFH.
46
Gradativamente, foram incluídos os elementos válidos para o desenvolvimento
sustentável do mercado imobiliário, como a redução da taxa de desemprego de
10,9%, em 2003, para 4,7%, em 2001, o que aumentou diretamente a renda da
população e melhorou significativamente o horizonte de investimento em ativos reais
de longo prazo, como os imóveis.
Conforme salientado, ocorreu importante mudança legal com o surgimento, em
1997, do instrumento jurídico que possibilitava a alienação fiduciária dos imóveis .
Este instrumento acarretou uma maior confiança por parte do agente financeiro que
concede o crédito e a confiança do investidor em recursos lastreados em títulos
imobiliários.
A soma de todos esses fatores possibilitou a evolução de R$ 4,9 bilhões, em 2001,
para R$ 115 bilhões, em 2011, um aumento de 2.246%. Essa maior confiança gerou
um aumento pela demanda dos créditos, o que refletiu na reação da variável crédito
imobiliário/PIB (GRAF. 6).
GRÁFICO 5
Volume de financiamento imobiliário: 1995 - 2011
(SBPE e FGTS em Bilhões)
140
115,3
120
100
83,9
80
60
50,5
41,1
40
20
1,9 2,1 5,1 4,8 3,9 5,7 4,9 5,6 6
25,1
16,3
6,9 10,4
0
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
47
Em contrapartida, em igual período, a relação crédito / PIB apresentou uma evolução
de 172% (1,8, em 2001, para 4,9, em 2011). Nota-se que essa relação apresentou
crescimento mesmo com relevantes crises financeiras, como a de 2008 (Gráfico 5).
GRÁFICO 6
Crédito imobiliário / PIB: 2001 - 2012
(em %)
7
6,00
6
4,9
5
3,7
4
2,8
3
2
1,8
1,7
1,5
1,3
1,4
1,5
1,7
2,1
1
0
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
Existem correntes de pensamento que defendem que o volume de crédito imobiliário
/ PIB pode ser dobrado, o que seria saudável para a economia, como destaca
Armínio Fraga, ex-presidente do Banco Central, sócio fundador da Gávea
Investimentos:
Dobrar é perfeitamente possível. É saudável um aumento do crédito imobiliário, que
era muito pequeno no Brasil. Se isso estiver ocorrendo em paralelo ao crescimento
da renda, com geração de mais negócios no longo prazo, os ônus são administráveis.
E mais: não há só a expectativa de que o crédito imobiliário cresça, mas pode
ocorrer como substituição de modalidades mais caras, como o cheque especial. O
que merece ser acompanhado é o ritmo de crescimento
se exagerado, podem
surgir problemas de qualidade no processo de concessão do crédito. E, quanto ao
nível, pode chegar a níveis em que a renda não comporte o serviço da dívida. Acho
que só se deve acompanhar o retorno. Cabe aos bancos e ao Banco Central zelar
para que os créditos sejam de boa qualidade, para não ter um dia um subprime local.
(ABECIP, 2013)6
A ABECIP, em sua Revista de número 39, divulgada em 30/12/2013. O raciocínio é
de que uma maior disponibilidade de crédito para a aquisição e/ou construção de
imóveis causa um impacto direto no consumo das famílias e fomenta o
6
Disponível em http://www.abecip.org.br
48
desenvolvimento econômico e social do país. Esses investimentos contribuem para
elevar a taxa de crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) por vários anos,
gerando demanda por produtos ao longo de toda a sua vida útil.
TABELA 1 – Participação do crédito / PIB (%) em vários países
Crédito privado x PIB
Crédito imobiliário / PIB
(Total)
EUA
160,00%
68,00%
Inglaterra
110,00%
75,00%
Alemanha
105,00%
45,00%
França
87,00%
28,00%
Espanha
80,00%
45,00%
Chile
70,00%
20,00%
Brasil
39,00%
6,00%
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
País
Outros créditos x PIB
92,00%
35,00%
60,00%
59,00%
35,00%
50,00%
33,00%
Entende-se que há espaço para a expansão do setor imobiliário no país, pois é
baixa a relação do crédito imobiliário / PIB, se comparado a outros países, conforme
pode ser visto na Tabela 1. Mas o caso americano não deve servir de paradigma,
mas sim de alerta. Verificou-se que, naquele país, o crescimento acelerado e
descuidado por parte dos agentes financeiros e investidores gerou uma euforia, e
uma inflação nos imóveis caracterizando uma bolha especulativa, cujo desfecho foi
traumático para a sociedade.
A evidência sobre o Chile é, também, sugestiva. Ela permite imaginar que o crédito
imobiliário no Brasil pode até mesmo triplicar. Mas deve ser lembrado que, naquele
país, a expansão vem sendo conduzida gradativamente ao longo das últimas
décadas. Assim, não se deve basear nas cifras atuais do país sul-americano para
postular uma expansão excessiva do crédito imobiliário, que, certamente, resultaria
em inadimplência sistêmica, uma vez que a renda (PIB) tem crescido muito
lentamente no Brasil, com cifras próximas de 2% ao ano.
Assim, há de se ter cautelas em uma estratégia governamental de expansão mais
acelerada do crédito, não podendo descuidar da qualidade do crédito: Se ele for
concedido de forma mais maleável, pode ocorrer um processo de default muito forte,
gerando retração na economia e, em seguida, uma abrupta redução no volume de
operações por parte das instituições financeiras, que provocaria queda no preço dos
49
imóveis e prejuízos para os investidores. Outro fator que merece atenção é o custo
para aquisição do financiamento imobiliário no Brasil, que é muito elevado. A alta na
taxa de juros não apenas inibe a expansão do crédito, como também fragiliza a
situação financeira dos mutuários, especialmente em períodos de retração da
economia.
50
4 METODOLOGIA
Este capítulo é dedicado à metodologia, sendo caracterizada a pesquisa e
abordados os procedimentos metodológicos empregados no estudo.
4.1 Caracterização da pesquisa
Esta dissertação tem como objetivo identificar se há uma bolha especulativa no
mercado de imóveis residenciais na cidade de Belo Horizonte. Para atingir este
objetivo, esta pesquisa analisa o comportamento do mercado de imóveis
residenciais do município. Desta forma, quanto aos fins, a pesquisa é descritiva,
pois busca investigar e fornecer informações sobre um tema importante para o
mercado imobiliário e os investidores deste setor.
Segundo Gil (2002, p.42) “as pesquisas descritivas têm como objetivo primordial a
descrição das características de determinada população ou fenômeno ou, então, o
estabelecimento de relações entre variáveis”.
Com relação aos meios, a pesquisa é documental, pois utiliza dados secundários
extraídos da pesquisa mensal elaborada pelo IPEAD/UFMG.
Quanto à abordagem, a pesquisa é quantitativa, uma vez que seu objetivo é de
identificar se existe um crescimento sustentável no mercado imobiliário residencial
de Belo Horizonte, utilizando testes estatísticos e econométricos. Segundo Lakatos e
Marconi (2009), a abordagem quantitativa tem como maior preocupação analisar as
amostras amplas de informações numéricas, interpretando os resultados da
investigação.
A pesquisa caracteriza-se também como causal ou explicativa por procurar verificar
relações entre as variáveis que expliquem o fenômeno de estudo (MATTAR, 1977,
P. 77)
51
4.2 Procedimentos metodológicos
4.2.1 Modelos de análise
Para identificar as condições do mercado imobiliário de Belo Horizonte, será
empregada análise baseada nos fundamentos econômicos do setor, que poderá
indicar se o setor apresenta possibilidades de crescimento sustentável, ou se há
indicações de ativos inflacionados que sugerem a presença de bolha especulativa.
Serão utilizados três instrumentais: o levantamento dos retornos possibilitados pelos
imóveis; o índice preço-aluguel; e testes de causalidade entre as variáveis preços e
alugueis dos imóveis.
Os retornos derivados dos imóveis devem ser levantados em consonância com os
estudos
seminais
de
Modigliani
e
Miller
(1958),
que
pavimentaram
o
desenvolvimento do método de fluxo de caixa descontado para a análise de
investimento, abordagem obrigatória nas modernas teorias de finanças corporativas.
De acordo com esse método, o valor presente líquido é o resultado dos fluxos de
caixa livre do projeto descontados pelo custo de oportunidade do capital, sendo
esses deduzidos dos investimentos realizados.
Matematicamente:
VPL = - Io + ∑
(
)
Sendo:
VPL = o valor presente líquido;
Io = o valor investido no início do projeto;
FCL = o fluxo de caixa livre do projeto;
re = a taxa de desconto que corresponde ao custo de oportunidade de capital.
(08)
52
Esse método pode ser aplicado tanto para ativos reais, quanto para ativos
financeiros. Em relação ao mercado de capitais, podem-se determinar os retornos
totais dos acionistas (RTA), que são provenientes dos dividendos e da valorização
da ação. Por analogia, o modelo para a avaliação dos retornos proporcionados por
um imóvel tem o foco nos alugueis e na valorização (ou queda no preço) do imóvel.
O modelo aplicado ao mercado imobiliário, considerando o tempo 0 (aquisição do
imóvel) e o tempo 1, assume forma:
VPL = - Po +
(
(09)
)
em que:
Po = o preço de aquisição do imóvel;
P1 = o valor do imóvel no período seguinte;
Al = o aluguel propiciado pelo imóvel nesse período.
Admitindo-se que o mercado encontra-se em equilíbrio, sem proporcionar lucros
extras ou perdas, consoante a uma taxa requerida de retorno, a expressão (09) pode
ser assim reescrita:
Po =
(
(10)
)
Po (1 + re) = P1 + Al
(11)
Po (re) = P1 + Al - Po
(12)
Rearranjando a expressão (12), obtém-se:
re =
+
(13)
A expressão (12) indica que o retorno total propiciado por um imóvel é proveniente
da valorização do imóvel e dos alugueis auferidos no período considerado.
53
Infelizmente, a base de dados do IPEAD não contém informações sobre o segundo
termo da expressão (Al/Po). Os dados disponíveis permitem analisar a evolução dos
preços dos imóveis e estabelecer uma comparação entre a evolução dos alugueis e
dos preços dos imóveis. Assim, a análise dos retornos totais proporcionados pelos
imóveis fica prejudicada. Entretanto, a comparação entre a evolução dos alugueis e
da remuneração de um ativo livre de risco (por exemplo, a remuneração da
poupança) supre em parte esta lacuna, e será usada neste estudo.
Por sua vez, a construção do índice preço-aluguel baseia-se no trabalho pioneiro de
Shiller (2000), que deu origem ao S&P/Case-Shiller Home Price, muito utilizado por
Krugman (2009) nas análises da crise do subprime, cujos efeitos espalharam-se
globalmente e conduziram as economias para uma recessão.
Este índice tem uma analogia com um indicador do mercado financeiro, conhecido
com preço/lucro, ou simplesmente P/L. Ele é resultado da divisão do valor
patrimonial pelo lucro da empresa no exercício, o que indicaria o tempo necessário
para recuperar o capital investido. A construção do índice preço-aluguel para os
imóveis residenciais de Belo Horizonte constitui um dos objetivos desta dissertação,
e o índice será usado como um dos instrumentais para verificar se há, de fato, um
fenômeno de valorização excessiva desses ativos.
O objetivo geral desta dissertação é o de investigar se o crescimento desse mercado
se dá em bases sustentáveis ou se há indícios de aquecimento caracterizado por
bolha especulativa. Para esse fim, além do emprego das duas abordagens
apresentadas, será analisado um tema muito importante levantado por Akerlof e
Shiller (2010). Ao analisar a bolha especulativa recente do mercado imobiliário
americano, os autores procuraram atentar-se para os fundamentos desse mercado,
questionando o senso comum de que investir em imóveis é sempre seguro e um
bom negócio. Em complementação às informações que podem ser extraídas do
índice preço-aluguel, Akerlof e Shiller (2010) formularam a seguinte indagação: Os
preços dos imóveis elevaram-se naquele país em resposta aos aumentos dos
alugueis, ou os alugueis aumentaram em face do crescimento de preços dos
imóveis?
54
Essa indagação é de suma importância, pois, pelos fundamentos econômicos, se o
preço dos imóveis forem derivados de elevações dos alugueis, há indicação de
excesso de demanda no mercado por falta de construções, o que possibilita
aumento dos preços até que o mercado se equilibre. Ao contrário, se ao aumento
dos preços dos imóveis antecedem os aumentos dos alugueis, a componente
especulativa fica evidente, e, mais ou cedo ou mais tarde, a bolha será desfeita, com
perdas para os participantes desse mercado.
Embora Akerlof e Shiller (2010) não indiquem como testar essa proposição, sabe-se
que os economistas utilizam, em geral, o Teste de Causalidade de Granger
(GUJARATI, 2000) para verificar a causalidade em duas séries temporais. No
presente caso, deve-se investigar se os preços dos imóveis causam (no sentido de
Granger) aumentos dos alugueis, ou se o sentido de causalidade se dá dos alugueis
para os imóveis. Existe, ainda, a possibilidade da causalidade preço-aluguel-preço.
O problema inerente ao teste de Granger é que o método demanda que as séries
não exibam raiz unitária. A existência de raiz unitária implica que a série é não
estacionária, de tal forma que se deve diferenciá-la para torná-la estacionária.
Conforme salienta Miller e Russek (1990), apud Carneiro (n.d.), uma das criticas ao
teste de causalidade tradicional de Granger relaciona-se ao fato de que este se
concentra apenas em relações de curto prazo, deixando de lado, qualquer
informação proveniente da tendência de longo prazo das séries temporais
analisadas. Conforme salientado, como as séries originais geralmente exibem raiz
unitária e têm de ser transformadas para garantir a estacionariedade, a informação
de longo prazo contida originalmente nas séries é perdida. Uma versão mais
moderna do teste de causalidade de Granger, que permite que se identifiquem
possíveis relações de causalidade entre duas variáveis originárias de uma mesma
tendência de longo prazo, pode ser derivada do método de correção dos erros
(VECM) proposto por Engle e Granger (1987). O método de Engle e Granger
modifica o teste padrão de causalidade de Granger ao incorporar possíveis efeitos
de longo prazo em uma análise de curto prazo, o que é a essência da análise de
cointegração (CARNEIRO, n.d., p.7).
55
A estimação do VEC objetiva analisar os ajustamentos de curto prazo que ocorrem
nas séries co-integradas (que são as relações de equilíbrio no longo prazo).
(NOGUEIRA, 2001, P.34)
No caso específico, é razoável supor que as séries de preços e de alugueis não são
estacionárias, e, assim, o uso dessa nova metodologia (VECM) pode ser
recomendado para alcançar o objetivo proposto pela dissertação. Mas para tal,
alguns passos devem ser seguidos, a saber:
a) Identificar a ordem de integração de cada uma das variáveis (preços e
alugueis dos imóveis), utilizando-se para este fim o Teste de Dickey-Fuller
(1979), que será detalhado mais a frente. Se as séries possuírem raiz unitária,
isto é, forem integradas de ordem (1), ainda assim pode haver uma relação de
longo prazo entre elas. Geralmente, qualquer combinação linear de duas
séries I(1) também será I(1). Neste caso, se existir alguma combinação linear
entre duas séries temporais que seja I(0), então existirá cointegração entre
essas duas séries (GUJARATI, 2000);
b) Analisar se as séries são cointegradas mediante o Teste de Johansen (1988);
c) Identificar a estrutura de defasagens adequada para se estabelecer a relação
entre as séries;
d) Usar o modelo VECM (Error Correction Model) para estabelecer a relação de
longo prazo entre as séries. Com essa especificação, estima-se o modelo e
avaliam-se a relação e a probabilidade de significância para o coeficiente que
retrata a causalidade de longo prazo, e a influência de uma variável sobre a
outra no horizonte de curto prazo, considerando conjuntamente os
coeficientes encontrados de acordo com a estrutura de defasagem do
modelo.
O teste de co-integração (teste de Johansen) objetiva verificar se duas ou mais séries
temporais são co-integradas, ou seja, se duas ou mais séries temporais são
sincronizadas. Se as séries forem co-integradas, então as regressões dessas séries não
serão espúrias e haverá relação no equilíbrio de longo prazo entre essas séries. (
NOGUEIRA, 2001, P. 31)
Conforme salientado, a utilização do VECM demanda, inicialmente, identificar a
ordem de integração das séries. Para verificar a presença de raiz unitária e verificar
56
se a série é estacionária foi utilizado, o Teste de Dickey-Fuller, mediante o uso da
seguinte equação, conforme descrito em Gujarati (2000):
Yt = ∂ Yt-1 + µt
(14)
em que:
Yt = valor da variável Y no período t;
Yt-1 = valor da variável Y no período t-1;
∂ = coeficiente a ser estimado, que mostra a sensibilidade da variável no período t
em relação ao período anterior;
µt = termo de erro estocástico, que atende as hipóteses clássicas: média zero,
variância constante e erro não correlacionado.
Assim, ao estimar a equação (14), se o coeficiente ∂ =1, então se pode afirmar que a
variável Y possui raiz unitária, ou seja, a série não é estacionária.
A equação (14) é normalmente apresentada na forma abaixo:
ΔYt = (∂ – 1)Yt-1 + µt
(15)
ΔYt é, pois, variação de Y no período = Yt – Yt-1, ou seja:
Yt – D[Yt-1 = ∂ Yt-1 – Yt-1 + µt]
(16)
Pode-se reescrever a equação (16) como:
ΔYt = α Yt-1 + µt
(17)
em que α = (∂ – 1). Deve-se notar que, nesse caso, a hipótese nula é α = 0.
Se α = 0, a equação (17) torna-se:
ΔYt = µt
(18)
57
A primeira diferença de uma série temporal com caminho aleatório (µt) é uma série
temporal estacionária, uma vez que µt é, por hipótese, puramente aleatória.
Nesses termos, se uma série temporal for diferenciada uma vez e for estacionária,
ela é integrada de ordem 1, convencionalmente representada por I(1).
A estacionariedade da série é geralmente testada com base na equação (17),
também incorporando o intercepto (equação 19) e a tendência (equação 20):
ΔYt = β0 + α Yt-1 + µt
(19)
ΔYt = β0 + β1t + α Yt-1 + µt
(20)
Sendo:
β0 = constante (intercepto);
β1t = tendência (variável tempo);
µt = erro aleatório.
Se o termo do erro µt é autocorrelacionado, a expressão (20) é modificada para:
M
ΔYt = β0 + β1t + α Yt-1 + Ci ∑ ΔYt-1 + µt
i =1
(21)
Nesse caso, para aceitar ou rejeitar a hipótese de estacionariedade da série dos
imóveis, aplicou-se o teste aumentado de Dickey-Fuller (ADF).
Identificadas que as séries são integradas de ordem 1, foi aplicado o Teste de
Cointegração de Johansen. Contudo, sabe-se que a estrutura de defasagem
influencia o Teste, e, portando, foi estimado um VAR para identificar a defasagem
de melhor ajustamento do modelo. Como os dados empregados nesta dissertação
são mensais definiu-se, inicialmente, um VAR com 12 defasagens, sendo que a
estrutura escolhida foi balizada pelo critério de Informação de Akaike (AIC).
58
Ao confirmar a cointegração das séries empregou-se o VECM para verificar o
relacionamento dinâmico e o mecanismo de correção. Nesta dissertação foi adotada
a forma geral do VECM, conforme apresentado em Hendry (1995);
ΔXt = αo + λ1EC1t-1 + ∑αiΔXt-i
+ ∑αjΔYt-j
+ ε1t
(22)
ΔYt = βo + λ2EC2t-1 + ∑βiΔYt-i
+ ∑βjΔXt-j
+ ε2t
(23)
Onde Δ é o operador de primeira diferença, ECt-1 é o termo de correção de erro
defasado em um período; λ é o coeficiente de curto prazo do termo de correção de
erro (-1 < λ < o), e ε é o termo de erro.
O coeficiente λ indica a velocidade de ajustamento do modelo de curto para o longo
prazo, e o termo de correção de erro mostra a relação de longo prazo entre as
variáveis. Um coeficiente negativo e significante do termo de correção de erro indica
a existência de uma relação causal de longo prazo. Se apenas λ1 é negativo e
significante há uma causalidade unidirecional de Y para X, de tal forma que Y leva X
em direção ao equilíbrio de longo prazo. Se λ2 é negativo e significante ocorre uma
causalidade de X para Y e que X direciona Y para o equilíbrio de longo prazo. Se
ambos os coeficientes nas duas equações são negativos e significativos existe uma
causalidade bidirecional.
Finalmente, foi utilizado o Teste de Wald para avaliar a influência de uma variável
sobre a outra no horizonte de curto prazo, considerando conjuntamente os
coeficientes encontrados de acordo com a estrutura de defasagem do modelo.
4.2.2 Unidade de análise e fonte de dados
A unidade de análise dissertação é o segmento do mercado imobiliário de imóveis
residenciais (apartamentos), tratados de forma agregada, referentes ao município de
Belo Horizonte.
Os dados do mercado imobiliário foram fornecidos pela Fundação Instituto de
Pesquisas Econômicas, Administrativas e Contábeis (IPEAD) da Universidade
Federal de Minas Gerais (UFMG). A pesquisa do IPEAD abrange os diversos bairros
59
da cidade, e, para elaboração deste trabalho, foram considerados os dados
consolidados do segmento residencial.
A série de preços começou a ser levantada pelo IPEAD em julho de 1994.
Entretanto, a série de alugueis é mais restrita, sendo divulgada a partir de dezembro
de 1998. Portanto, parte da análise é realizada com a série mais completa,
enquanto, em outra, por insuficiência de dados, a série apresenta menor número de
informações. Nesta dissertação, o último dado levantado retrata o mês setembro de
2013, de tal forma que o índice preço-aluguel e as relações de causalidade entre
essas duas variáveis reportam ao período janeiro de 1999 a setembro de 2013.
Foram utilizados, também, dados do Índice Nacional de Construção Civil da
Fundação Getúlio Vargas (INCC), o Índice de Preço ao Consumidor Amplo para Belo
Horizonte calculado do IPEAD e as remunerações da Poupança extraída da série
histórica disponível no site do Banco Central do Brasil.
Para as análises econométricas e os testes estatísticos, foi utilizado o software
Eviews 6.0.
60
5 ANÁLISES DE RESULTADOS
5.1 O comportamento do mercado imobiliário residencial de Belo Horizonte
Para uma breve caracterização do mercado imobiliário residencial de Belo Horizonte,
esta seção analisará, com base na pesquisa divulgada pelo IPEAD7, a dinâmica do
mercado, considerando a quantidade ofertada, o preço de venda e o valor dos
alugueis. Os preços de venda dos imóveis residenciais e dos alugueis serão
contrastados à inflação, à evolução do custo da construção e à remuneração da
poupança para identificar se houve ganhos reais aos investidores neste tipo de ativo.
5.1.1 Preço de venda e quantidade ofertada
A Tabela 2 evidencia o comportamento da variação do preço de vendas dos imóveis
residenciais na cidade de Belo Horizonte e também a evolução da quantidade
ofertada em igual período.
7
Disponível em http://www.ipead.com.br/site/
61
TABELA 2 – Evolução dos preços de vendas e quantidade ofertada de imóveis
residenciais de Belo Horizonte: 1996-2013
Período
Índice de variação dos preços de
vendas
Índice de variação das quantidades
ofertadas
Índice
Variação (%)
Índice
jul/94= 100
12 meses
jul/94= 100
dez/96
135,69
112,78
dez/97
145,78
7,44
112,07
dez/98
151,04
3,61
106,14
dez/99
156,35
3,52
80,63
dez/00
159,31
1,89
74,28
dez/01
165,59
3,94
88,83
dez/02
181,91
9,86
61,53
dez/03
208,58
14,66
76,08
dez/04
225,59
8,16
73,48
dez/05
254,16
12,66
60,38
dez/06
277,94
9,36
62,10
dez/07
323,43
16,37
58,73
dez/08
395,20
22,19
76,46
dez/09
432,50
9,44
54,80
dez/10
492,89
13,96
50,52
dez/11
559,78
13,57
62,51
dez/12
605,99
8,26
54,68
dez/13
644,29
6,32
66,47
Fonte: Dados básicos extraídos do IPEAD, e elaboração pelo autor.
Variação (%)
12 meses
(0,63)
(5,29)
(24,03)
(7,88)
19,59
(30,73)
23,65
(3,42)
(17,83)
2,85
(5,43)
30,19
(28,33)
(7,81)
23,73
(12,53)
21,56
Nota-se, na Tabela 2, que os preços de vendas se elevam durante todo o período
analisado, independentemente de fatores econômicos externos. Observa-se,
também, que a crise dos subprime não paralisou o setor, mas reduziu o ímpeto do
crescimento dos preços, que em 2008 exibia cifras superiores a 20%.
62
GRÁFICO 7
Variação do preço de venda e da quantidade ofertada: imóveis residenciais em Belo
Horizonte
(Base: julho de 1994 =100)
700
600
500
400
300
200
100
0
Preço de venda
Qtde ofertada
Fonte: Dados básicos IPEAD, e elaboração pelo autor.
Um aumento consistente de preços pode induzir uma resposta na oferta, pois,
quanto maior o valor do bem, mais se presume que será o ganho de quem o está
comercializando, desde que não ocorram elevações nos preços dos insumos em
maior proporção, em igual período de tempo.
63
TABELA 3 – Evolução dos preços de vendas e INCC
Período
Índice de variação dos preços de
vendas
INCC
Índice
Variação (%)
Índice
jul/94= 100
12 meses
jul/94= 100
dez/96
135,69
167,83
dez/97
145,78
7,44
179,25
dez/98
151,04
3,61
184,19
dez/99
156,35
3,52
201,15
dez/00
159,31
1,89
216,56
dez/01
165,59
3,94
235,71
dez/02
181,91
9,86
266,04
dez/03
208,58
14,66
304,40
dez/04
225,59
8,16
338,01
dez/05
254,16
12,66
361,09
dez/06
277,94
9,36
379,28
dez/07
323,43
16,37
402,65
dez/08
395,20
22,19
450,41
dez/09
432,50
9,44
465,03
dez/10
492,89
13,96
501,18
dez/11
559,78
13,57
538,67
dez/12
605,99
8,26
577,02
dez/13
644,29
6,32
623,69
Fonte: Dados básicos IPEAD, e elaboração pelo autor.
Variação (%)
12 meses
6,81
2,76
9,20
7,66
8,85
12,87
14,42
11,04
6,83
5,04
6,16
11,86
3,25
7,77
7,48
7,12
8,09
Analisando a evolução nominal dos preços dos imóveis e da quantidade ofertada,
percebe-se comportamentos inversos (Gráfico 7): uma grande elevação dos preços
nominais e uma tendência decrescente na oferta de imóveis.
Entretanto, ao comparar a série de preços pelo INCC (Índice Nacional da
Construção Civil), verifica-se que as elevações acumuladas dos preços de venda
dos imóveis residenciais apenas conseguiram superar a evolução dos custos de
construção a partir de 2010 (Tabela 3).
De Dezembro de 2003 a Dezembro de 2013, a variação dos preços dos imóveis
acumulou alta de 209% ante elevação nos custos de 105%. Não obstante, maior
rentabilidade expressa pela diferença entre a evolução dos preços dos imóveis e dos
custos de construção, a oferta de imóveis cresce timidamente. Esta situação revertese nos três últimos anos analisados, que exibem no acumulado um crescimento da
oferta de imóveis de 32%.
64
5.1.2 Aluguel e renda fixa
Considerando que alguns investimentos em imóveis podem ser feitos na expectativa
do retorno auferido pelo aluguel, comparou-se a valorização dos alugueis com a
remuneração de um ativo de renda fixa (poupança), que têm a característica de ser
livre de risco. Vale destacar que, nesta seção, não está sendo considerada a
valorização do imóvel, pelos motivos apresentados na seção 4.2.1, sendo levado em
conta apenas o rendimento proporcionado pelos alugueis.
TABELA 4 – Evolução dos Alugueis e Poupança
Índice de variação dos alugueis
Poupança
Índice dez/03=
Variação (%)
Índice dez/03= Variação (%)
100
12 meses
100
12 meses
dez/03
100,00
-----100,00
-----dez/04
106,55
6,55
108,11
8,11
dez/05
117,92
10,68
117,96
9,10
dez/06
131,70
11,68
127,96
8,48
dez/07
147,09
11,68
138,03
7,87
dez/08
169,56
15,28
148,57
7,63
dez/09
191,97
13,22
159,36
7,27
dez/10
217,00
13,04
170,15
6,77
dez/11
239,74
10,48
182,86
7,47
dez/12
257,95
7,60
195,01
6,64
dez/13
272,71
5,72
207,28
6,30
Fonte: Dados básicos extraídos do IPEAD, e elaboração pelo autor.
Período
Ao se comparar a rentabilidade auferida pelos alugueis com o rendimento da
poupança nos últimos dez anos (2003 - 2013), observa-se dois períodos distintos:
Entre 2004 e 2012, o aluguel ofereceu maior ganho que a poupança; nos anos de
2003 e 2013, a valorização da poupança superou o rendimento dos alugueis.
Entretanto, no período como um todo, os retornos propiciados pelos aluguéis
superaram ao do ativo livre de risco (poupança) em 32%, proporcionando um retorno
extra aos investidores de 2,78% a.a.
5.2 O índice preço-aluguel
No referencial teórico foi registrado que a partir do momento em que o preço de
qualquer ativo desvia de seu preço “correto” de mercado por um período
razoavelmente prolongado, diz-se que existe uma bolha. E um processo contínuo de
elevações de preços, gera expectativas de mais aumentos que atrai novos
65
investidores. Esta subida é normalmente acompanhada de uma reversão de
expectativas, sendo que uma queda acentuada nos preços, frequentemente, resulta
em uma crise financeira (MINSKY, 2010; KINDLEBERGER, 2010; GARBLER, 2010).
No que diz respeito a aguda crise financeira que iniciou-se em 2008, economistas
como Akerlof e Shiller (2010) e Krugman (2009) atribuíram esta crise a existência de
uma bolha especulativa no mercado imobiliário, impulsionada pelas hipotecas de
alto risco e os instrumentos financeiros de securitização que passaram a ser retidos
por uma gama de instituições e pessoas. Esses autores utilizaram, conforme
salientado, o Índice de Case-Shiller, que retrata a evolução da relação entre os
preços das residências e dos alugueis para fundamentar suas análises.
O gráfico 09, referente ao mercado dos EUA, revela que o pico do índice preçoaluguel naquele país ocorre em 2006, sendo que, a partir daí o índice exibe abrupta
queda. Este comportamento deu ensejo ao chamado “estouro da bolha
especulativa”.
Gráfico 08
Índice preço-aluguel e Índice Preço Lucro
Fonte: KRUGMAN, 2009, p.151.
66
Utilizando os dados levantados pelo IPEAD/UFMG, foi construído o índice preçoaluguel para os imóveis residenciais de Belo Horizonte para verificar a dinâmica
deste mercado (Gráfico 10).
GRÁFICO 9
Índice preço-aluguel: mercado imobiliário residencial de Belo Horizonte: dez. 1998 –
set. 2013.
Fonte: Dados básicos da pesquisa, elaboração e cálculo do autor.
Para facilitar a leitura, os dados deste índice referente ao último mês de cada ano,
são apresentados na Tabela 5. A série completa pode ser consultada no apêndice
desta dissertação.
67
TABELA 5 – Índice preço-aluguel: imóveis residenciais de Belo Horizonte: 1998-2013
Mês/Ano
dez/98
Preço
Aluguel
Índice
preço-aluguel
100,00
100,00
1,00
dez/99
103,52
95,03
1,09
dez/00
105,47
95,46
1,10
dez/01
109,7
92,45
1,19
dez/02
120,4
114,23
1,05
dez/03
138,1
111,71
1,24
dez/04
149,36
134,53
1,11
dez/05
168,27
149,05
1,13
dez/06
184,02
161,78
1,14
dez/07
214,14
211,5
1,01
dez/08
261,65
249,11
1,05
dez/09
286,35
283,39
1,01
dez/10
326,33
299,91
1,09
dez/11
370,62
318,54
1,16
dez/12
401,21
350,84
1,14
set/13
420,82
341,64
1,23
Fonte: Dados básicos extraídos do Bacen, e elaboração pelo autor.
Observam-se três períodos de aquecimento do mercado de imóveis em Belo
Horizonte: o primeiro período abrange os anos 2000-2001, que coincide com a
aguda crise internacional, provocada pela crise dos “.com” e pelos ataques
terroristas às Torres do World Trade Center de Nova York, e, também, da economia
brasileira, ampliada pelo racionamento de energia no país. Neste período houve
uma corrida para os imóveis no mercado externo (e, também, no mercado interno),
ocorrendo uma elevação considerável do índice preço-aluguel de Belo Horizonte
(Gráficos 09 e 10).
Como os países desenvolvidos reagiram com políticas de estímulo fiscal e
monetário, com elevação dos gastos públicos e grande redução da taxa de juros,
para enfrentar a crise de desconfiança, houve uma grande expansão dessas
economias, formando-se uma bolha no mercado imobiliário nos EUA que durou até
2006 (Gráfico 09).
No caso brasileiro, ao contrário, as autoridades se viram obrigadas a elevar a taxa
de juros, em decorrência dos desequilíbrios macroeconômicos, e, assim, houve
recuo do Índice preço-aluguel em 2002 (Tabela 5).
68
O segundo período de aquecimento do mercado imobiliário no país ocorreu em
2004, e revela a desconfiança e incertezas dos agentes econômicos decorrentes da
eleição de Lula como presidente do país. Contudo, com o compromisso do novo
presidente com a estabilidade, a manutenção do tripé responsabilidade fiscal-câmbio
flutuante-metas inflacionárias e a política de altas taxas de juros básicas, não houve
espaço para a inflação dos imóveis, tendo o índice recuado 23 pontos percentuais
entre dezembro de 2003 e dezembro de 2009.
Assim, uma política monetária austera impediu que se formasse qualquer bolha no
mercado imobiliário doméstico, ao contrário do ocorrido internacionalmente (Gráficos
09 e 10).
O terceiro período tem origem na inflexão da política macroeconômica e pouco
compromisso com o equilíbrio do orçamento público no país. A política monetária
torna-se expansionista a partir de 2010, com taxas reais de juros muito reduzidas.
Ademais, programas setoriais e crédito barato para o setor de construção deu um
novo impulso a este segmento, que se traduziu em um grande aumento no índice
preço-aluguel de Belo Horizonte que subiu de 1,01 em dezembro de 2009 para 1,23
em setembro de 2013 (Tabela 5).
5.2.1 Os ciclos políticos e o índice preço-aluguel
Para uma melhor análise do comportamento do índice preço-aluguel, optou-se por
fazer uma análise de sua evolução de acordo com os ciclos políticos, analisando o
comportamento nos mandatos de Fernando Henrique Cardoso (FHC), Lula e parte
do governo Dilma.
69
5.2.1.1 O governo FHC e a crise de 2000/2001
Ao se analisar o segundo mandato do governo FHC (1999-2002), percebe-se que o
índice preço-aluguel se manteve dentro da média histórica entre o primeiro ano de
mandato. Em meados de 2000, contudo, o índice se descolou devido à crise da
Argentina e, principalmente, da queda da bolsa Nasdaq e do ataque às “torres
gêmeas”. Esses eventos geraram incerteza muito grande quanto à economia
mundial, além dos custos de uma iminente guerra, que gerou um nervosismo geral
nos principais índices financeiros.
Nesse momento, observa-se uma migração dos investidores de renda variável para
um ativo teoricamente livre de risco e real.
Após um ano do atentado e com a estabilização gradual da economia, nota-se que o
índice preço-aluguel retorna ao patamar identificado em jan/99, conforme o Gráfico
11.
GRÁFICO 10 – Evolução do índice preço x aluguel – 2º mandato FHC
1,25
1,20
1,15
1,10
1,05
1,00
0,95
0,90
IPA - Índice Preço Aluguel
Fonte: Dados básicos IPEAD, e elaboração pelo autor.
nov/02
jul/02
set/02
mai/02
mar/02
jan/02
nov/01
set/01
jul/01
mai/01
mar/01
jan/01
nov/00
set/00
jul/00
mai/00
mar/00
jan/00
nov/99
set/99
jul/99
mai/99
mar/99
jan/99
0,85
70
5.2.1.2 Os governos Lula e Dilma – desconfiança inicial, acomodação e
elevação do índice preço-aluguel
Ao se analisar a evolução do índice preço-aluguel observa-se que, no primeiro
mandato do governo Lula (2003-2006), ocorreu um pico, atingindo-se o nível de 1,28
em julho de 2004, o maior nível alcançado em toda a série analisada (Tabela A.1 do
Apêndice).
Essa valorização foi provocada pela desconfiança dos investidores quanto à
incerteza acerca das políticas econômicas e monetárias a serem adotadas pelo
governo que ganhara as eleições presidenciais e que, ao longo de sua história,
sempre se posicionou contra as políticas até então adotadas pelo país (austeridade
fiscal, redução da máquina pública, privatizações, aumento dos juros básicos para
controle da inflação dentre outros).
Essa desconfiança gerou uma migração dos investimentos em renda fixa ou variável
para bens reais, o que explica o aumento na demanda por imóveis e uma escassez
de bens no mercado. Devido ao descompasso entre a demanda e a oferta, ocorreu
um aumento considerável no valor de mercado do bem.
Com o compromisso firmado pelo novo presidente e a adoção de políticas
econômicas similares às que eram praticadas pelo governo anterior, percebe-se uma
redução gradual do índice preço-aluguel, atingindo, em dezembro de 2007, níveis
comparáveis ao início da série analisada (Gráfico 12).
71
GRÁFICO 11 – Evolução do índice preço x aluguel – 1º mandato Lula
1,35
1,30
1,25
1,20
1,15
1,10
1,05
1,00
0,95
0,90
nov/06
jul/06
set/06
mai/06
mar/06
jan/06
nov/05
set/05
jul/05
mai/05
mar/05
jan/05
nov/04
set/04
jul/04
mai/04
mar/04
jan/04
nov/03
set/03
jul/03
mai/03
mar/03
jan/03
0,85
IPA - Índice Preço Aluguel
Fonte: Dados básicos extraídos do IPEAD, e elaboração pelo autor.
No segundo mandato do Presidente Lula há uma acomodação no índice preçoaluguel, tendo os investidores optado por aplicar em ativos de renda fixa ou variável,
em face do bom desempenho da economia brasileira e taxas atrativas de juros.
GRÁFICO 12 – Evolução do índice preço x aluguel – 2º mandato Lula
1,20
1,15
1,10
1,05
1,00
0,95
0,90
IPA - Índice Preço Aluguel
Fonte: Dados básicos extraídos do IPEAD, e elaboração pelo autor.
nov/10
jul/10
set/10
mai/10
mar/10
jan/10
nov/09
set/09
jul/09
mai/09
mar/09
jan/09
nov/08
set/08
jul/08
mai/08
mar/08
jan/08
nov/07
set/07
jul/07
mai/07
mar/07
jan/07
0,85
72
.
A partir da campanha eleitoral que resultou na eleição de Dilma Rousseff, percebese um aquecimento do mercado imobiliário com grande elevação do índice, que de
janeiro de 2010 a setembro de 2013, eleva de 1,01 para 1,23. (Gráfico 14).
GRÁFICO 13 – Evolução do índice preço x aluguel – Governo Dilma
1,30
1,25
1,20
1,15
1,10
1,05
1,00
0,95
0,90
0,85
IPA - Índice Preço Aluguel
Fonte: Dados básicos IPEAD, e elaboração pelo autor.
Essa abrupta elevação merece o devido cuidado, pois a ideia de formação de bolha,
conforme desenvolvido no referencial teórico, repousa no entendimento que os
mercados passam por ciclos, e que, no longo prazo, um crescimento vertiginoso não
se sustenta sem haver elementos que justifiquem tal aumento.
Pode-se concluir esta seção afirmando que o mercado imobiliário de Belo Horizonte
exibiu grandes oscilações, e que nos últimos anos foi detectado um aumento de
preços dos imóveis que superaram tanto a elevação dos custos de produção, quanto
da rentabilidade dos ativos representados pelos alugueis. Mas, neste ponto não se
pode afirmar que há uma bolha especulativa em curso.
A próxima seção irá empregar métodos econométricos mais apropriados visando
trazer novas evidências sobre a questão de crescimento sustentado x bolha
73
especulativa neste mercado. Especificamente, será apresentado análise de
causalidade entre os preços dos imóveis e alugueis na forma sugerida por Akerlof e
Shiller (2010) para verificar se existe bons fundamentos para as recentes elevações
no preço dos imóveis.
5.3 Análise de causalidade entre os preços dos imóveis e os alugueis
5.3.1 O Teste de cointegração das séries
Antes de apresentar o modelo, deve-se realizar alguns testes que culminam com a
análise de cointegração entre as variáveis. Para tal, analisa-se, inicialmente se as
séries de preços e dos alugueis são estacionárias.
O teste empregado para verificar a estacionariedade das séries, conforme descrito
na metodologia, é o de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), com a presença de
constante e com tendência linear (ADFc,t). A Tabela 6 retrata os resultados dos
testes, tanto para as séries em nível, quanto para a primeira diferença dessas séries.
As estatísticas encontradas para aquelas estão na zona de aceitação da (H0), nos
níveis de significância de 1% e 5%. A aceitação de (H0) indica que a série tem raiz
unitária e é não estacionária, sendo necessários novos testes para verificar qual é a
ordem de integração das séries.
TABELA 6 – Teste de Raiz Unitária (Dickey-Fuller Aumentado) para as séries de preços
dos imóveis e dos alugueis
1. Séries em Nível
Preço do Imóvel
Alugueis
2. Séries na 1ª Diferença
Preço do Imóvel
Alugueis
Estatística t
Probabilidade
Significância
-1,886487
0,6574
-2,531766
0,3126
-13,29141
0,0000
-19,91902
0,0000
Fonte: Dados da pesquisa.
Nota: Amostra 2002-2010 (valores mensais).
Valores críticos para o Teste
Nível de 1%
Nível de 5%
Nível de 1%
Nível de 5%
-4,01074
-3,435413
-4,011044
-3,43556
Nível de 1%
Nível de 5%
Nível de 1%
Nível de 5%
-4,011044
-3,43556
-4,011044
-3,14182
74
Em relação à primeira diferença das séries, os resultados revelam que as séries são
estacionárias, uma vez que os valores absolutos das estatísticas calculadas são
superiores aos valores críticos absolutos tabulados.
Verifica-se, por exemplo, com relação à série de preço dos imóveis, que o valor
absoluto da estatística calculada é -13,291410, enquanto os valores absolutos
tabulados são -4,011044 e -3,435560, nos níveis de significância de 1% e 5%,
respectivamente. Conclui-se que as séries de preço dos imóveis e dos alugueis são
I(1), ou seja, integradas de ordem 1.
De acordo com estes resultados, conforme descrito na Metodologia, pode-se
proceder à investigação para verificar se as séries exibem uma relação de longo
prazo, o que implica, inicialmente, analisar se elas se cointegram. Utiliza-se, para
esse fim, do teste de cointegração de Johansen (1988), empregando-se a estatística
traço e máximo-valor (Tabela 7).
TABELA 7
Teste de Cointegração de Johansen entre preços e alugueis de imóveis
Hipótese N° de cointegração
Não existe cointegração *
Existe no máximo uma cointegração
Autovalor
Estatística Traço
0,136034
3,88E-05
25,30302
0,006718
Estatística
Hipótese N° de cointegração
Autovalor
MáximoAutovalor
Não existe cointegração *
0,136034
25,29630
Existe no máximo uma cointegração
3,88E-05
0,006718
Fonte: Dados da pesquisa. * Indica rejeição da hipótese no nível de 5%.
Valor Crítico
(5%)
Prob.
15,49471
3,841466
Valor Crítico
(5%)
0,0012
0,9341
14,26460
3,84147
0,0006
0,9341
Prob.
As hipóteses nulas são: i) não existe cointegração entre as séries; ii) existe, no
máximo, uma cointegração entre as séries. A condição a ser observada para a
aceitação de HO é o valor da estatística calculada (Estatística Traço e de MáximoAutovalor) ser inferior ao do nível crítico em cada teste.
Os resultados descritos na Tabela 7 afastam qualquer dúvida e mostram a existência
de cointegração entre as séries e que, entre elas, há uma relação de longo prazo.
Esses resultados fornecem elementos que permitem dar sequência aos testes
capazes de identificar o sentido de causalidade entre essas variáveis, tanto no curto
75
quanto no longo prazo. Inicialmente estimou-se um VAR para identificar a estrutura
de defasagem (tabela 8).
TABELA 8 VAR para a seleção da estrutura de defasagem:
Variáveis endógenas – preços dos imóveis e alugueis
Defasagens
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Fonte: Dados da Pesquisa.
AIC
20,52719
11,32732
11,23448
11,24690
11,19445*
11,21751
11,23112
11,24171
11,25766
11,28659
11,32550
11,36028
11,36769
* Indica a ordem de defasagem selecionada pelo Critério de Informação de Akaike (AIC).
De acordo com o Critério de Akaike, foi identificada a defasagem de 4 (quatro)
períodos como a mais indicada para a correção de erros. Estimou-se, então, o VEC
com essa estrutura de defasagem.
5.3.2 Os efeitos dos alugueis sobre os preços dos imóveis
De acordo com as hipóteses formuladas, caso os alugueis causem aumento dos
preços dos imóveis no longo prazo, pode-se ponderar que a alta nos preços dos
imóveis é respaldada pelos fundamentos do mercado imobiliário, isto é, uma alta
demanda provocada por maior rentabilidade proporcionada pelo uso do imóvel
(aluguel) promove, de forma sustentada, elevação no preço do ativo. Assim, nessa
perspectiva, o preço dos imóveis deveria estabilizar-se quando a oferta igualar-se à
demanda, sem que ocorra uma bolha especulativa.
76
A estimativa do VECM, com a variável dependente preço dos imóveis em sua
primeira
diferença
D(PR),
está
apresentada
na
equação
(24)
a
seguir.
D(PR) = C(1)*(PR(-1) – 1,30202444142*AL (-1) -47,8492290469) + C(2)*D(PR(-1)) +
C(3)*D(PR(-2))
+
C(4)*D(PR(-3))
+
C(5)*D(PR(-4))
+
C(6)*D(ALUG(-1))
C(7)*D(ALUG(-2)) + C(8)*D(ALUG(-3)) + C(9)*D(ALUG(-4)) + C(10)
+
(25)
Para que ocorra a transmissão dos alugueis para o preço dos imóveis no longo
prazo, o coeficiente C(1), que retrata a cointegração, deve ser negativo e
estatisticamente significativo. Verifica-se, na Tabela 9, que essas condições são
atendidas, mas o coeficiente é muito reduzido o que levaria um horizonte de tempo
muito largo para o ajuste de longo prazo.
TABELA 9
Relação entre alugueis e preços dos imóveis: variável dependente D(PR)
Coeficiente
C (1)
-0,026085
C (2)
-0,041765
C (3)
0,000730
C (4)
0,275464
C (5)
0,103099
C (6)
-0,026491
C (7)
-0,040357
C (8)
-0,029104
C (9)
-0,008543
C (10)
1,385596
R² = 0,3901 R² ajustado = 0,3564
Durbin-Watson = 1,9811
Fonte: Dados da pesquisa.
Erro Padrão
Estatística t
Probabilidade
0,006078
-4,291877
0,0000
0,076424
-0,546386
0,5855
0,073388
0,009948
0,9921
0,072621
3,793166
0,0002
0,075814
1,359893
0,1757
0,012604
-2,101820
0,0371
0,013192
-3,059226
0,0026
0,013269
-2,193439
0,0297
0,011696
-0,730442
0,4662
0,284483
4,870584
0,0000
Estatística F = 11,5855 Prob(Est. F = 0,000)
Ademais, os coeficientes de curto prazo que retratam a transmissão de aumentos de
alugueis para os preços [ C(6), C(7), C(8) e C(9) ] são negativos, indicando uma
relação inversa entre essas variáveis.
Ou seja, não se pode postular que o valor dos alugueis é a variável relevante para a
determinação dos preços dos imóveis no mercado de Belo Horizonte (Tabela 9).
5.3.3 Os efeitos dos preços dos imóveis sobre os alugueis
Estimou-se, também, o VECM para analisar a transmissão de preços dos imóveis
para os alugueis. O modelo estimado, com a variável dependente valor dos alugueis
77
em
sua
D(ALUG)
primeira
=
diferença,
C(1)*(ALUG(-1)
-
é
descrito
pela
0.768034737433*PR(-1)
-
equação
(26).
36.7498700674)
+
C(2)*D(ALUG(-1)) + C(3)*D(ALUG(-2)) + C(4)*D(ALUG(-3)) + C(5)*D(ALUG(-4)) +
C(6)*D(PR(-1)) + C(7)*D(PR(-2)) + C(8)*D(PR(-3)) + C(9)*D(PR(-4)) + C(10)
Verifica-se que, diferentemente do caso anterior, há uma relação de longo prazo e
um sentido de causalidade dos preços dos imóveis para os alugueis, uma vez que o
coeficiente de cointegração entre essas variáveis, C(1) além de ser negativo e com
valor de probabilidade de significância abaixo de 5% , apresenta um valor bem mais
elevado. Isto significa que há um rápido ajustamento de qualquer desequilíbrio para
um ajustamento de longo prazo.
TABELA 10
Relação entre preços dos imóveis e alugueis: variável dependente D(A)
Coeficiente
C (1)
-0,126038
C (2)
-0,384532
C (3)
-0,113792
C (4)
-0,059059
C (5)
0,010456
C (6)
0,925822
C (7)
0,509812
C (8)
0,577174
C (9)
0,795364
C (10)
-2,921233
R² = 0,2245 R² ajustado = 0,1817
Durbin-Watson = 2,0067
Fonte: Dados da pesquisa.
Erro Padrão
Estatística t
Probabilidade
0,055769
-2,260007
0,0251
0,088827
-4,329008
0,0000
0,092969
-1,223971
0,2227
0,093511
-0,631575
0,5285
0,082425
0,126857
0,8992
0,538601
1,718940
0,0875
0,517204
0,985707
0,3257
0,511797
1,127738
0,2611
0,534302
1,488602
0,1385
2,004894
-1,457051
0,1470
Estatística F = 5,2442 Prob(Est. F = 0,000003)
Ademais, os coeficientes de curto prazo apresentam os sinais corretos, de tal forma
que aumentos de preços dos imóveis de curto prazo são transmitidos para aumentos
dos
alugueis.
Entretanto,
os
coeficientes
de
curto
prazo,
considerados
individualmente, não são estatisticamente significativos.
Mas esta constatação não encerra a discussão. Como os sinais dos coeficientes
estão corretos, procurou-se identificar se os efeitos de curto prazo provenientes dos
alugueis para o preço dos imóveis, considerando os coeficientes em seu conjunto,
podem ser descartados. Para este fim, recorreu-se ao Teste de Wald, e os
resultados estão descritos na Tabela 11.
78
TABELA 11
Teste de Wald: efeitos de curto prazo dos preços dos imóveis para alugueis
Teste Estatístico
Estatística F
Qui-Quadrado
Sumário da Hipótese Nula:
Restrição normalizada (=0)
C(6)
C(7)
C(8)
C(9)
Restrições são lineares nos coeficientes
Fonte: Dados da pesquisa.
Valor
2,559905
10,239620
GL
(4, 163)
4
Valor
0,925822
0,509812
0,577174
0,795364
Probabilidade
0,040600
0,0366
Erro Padrão
0,538601
0,517204
0,511797
0,534302
Deve-se observar o Teste Estatístico referente ao Qui-Quadrado, cujo valor é
10,239620, com uma probabilidade de significância inferior a 5% (Tabela 11). Podese rejeitar a HO, que postula que as elevações de preços dos imóveis no curto prazo
não causam aumentos no valor dos aluguéis. Aceita-se assim, a hipótese alternativa
ou seja, aumentos dos preços dos imóveis no curto prazo são transmitidos para os
aluguéis.
79
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este trabalho teve como objetivo analisar o crescimento do mercado imobiliário na
cidade de Belo Horizonte, com o intuito de identificar se existe uma bolha imobiliária
ou se a situação pode ser caracterizada como crescimento sustentado, em linha com
os bons fundamentos econômicos.
Vale ressaltar que a definição de bolha adotada neste trabalho foi o de um aumento
no valor de um ativo por um determinado período de tempo, o suficiente para levar
os agentes a acreditarem que esse crescimento será contínuo e/ou permanente.
Esta situação é seguida de uma queda abrupta dos preços em um curto espaço de
tempo, sem, contudo, haver alguma alteração nos fundamentos que justifiquem
sequer a valorização ou desvalorização.
Na seção dedicada ao referencial teórico, foram abordadas diferentes teorias a
respeito de ciclos de negócios, instabilidade financeira e bolhas especulativas.
Krugman (2009) defende que um crescimento baseado na especulação não se
sustenta no longo prazo e essa queda pode vir seguida de elementos que causam a
desestabilidade de todo o sistema econômico.
Estudos de outros reverenciados autores, quando se trata de crise financeira em
economias de mercado, foram, também, utilizados, com destaque para Minsk
(1986), Akerlof e Shiller (2010).
A análise foi conduzida para o mercado imobiliário de Belo Horizonte, no segmento
de imóveis residenciais. Os dados estatísticos foram fornecidas pelo IPEAD-UFMG,
que conduz mensalmente acompanhamento deste mercado, desde julho de 1994.
Foi possível identificar o ciclo no mercado imobiliário de Belo Horizonte, distinto do
que ocorreu nos mercados dos países desenvolvidos. Nestes observou-se uma
bolha especulativa com estouro em 2008. No mercado de Belo Horizonte, esta
situação não foi presenciada, e conforme discutido, o comportamento distinto
relacionou-se à condução da política econômica no país com ênfase na estabilidade
dos preços, garantida por maior austeridade fiscal e altas taxas de juros. Contudo,
80
observou-se um aquecimento no mercado imobiliário de Belo Horizonte nos quatro
últimos anos da série analisada, refletida por uma elevação digna de nota do índice
preço-aluguel, que foi construído para atender um dos objetivos específicos desta
dissertação.
Análises econométricas foram conduzidas para verificar os fundamentos do mercado
imobiliário, sendo estimadas as relações de curto e longo prazo entre as variáveis
preço dos imóveis e alugueis. Em vista das análises conduzidas nesta dissertação,
pode-se concluir que as evidências não favorecem a interpretação de que o
mercado imobiliário residencial em Belo Horizonte repousa em sólidos fundamentos
econômicos e não é ameaçado por formação de bolha especulativa. Ao contrário, há
evidências de que o mercado de residências está inflacionado, sendo que os
alugueis não conseguem acompanhar a trajetória de preços dos imóveis.
De acordo com Akerlof e Shiller (2010), em mercados que enfrentam o fenômeno de
bolhas, observa-se que os preços dos imóveis provocam aumentos dos alugueis,
mas o inverso não ocorre. No presente caso, constatou-se que, em relação à
primeira assertiva, o mesmo comportamento foi constatado para o mercado de
imóveis residenciais de Belo Horizonte.
Em relação à segunda, um comportamento mais complexo foi identificado. Há uma
relação de longo prazo entre os alugueis os preços dos imóveis, mas a velocidade
do ajustamento é muito baixa. Ademais, o modelo mostra uma relação inversa entre
alugueis e preços no curto prazo.
Pode-se concluir que as evidências favorecem as opiniões de uma corrente de
analistas que alertam sobre a falta de bons fundamentos e sobre os riscos de perdas
no mercado imobiliário. Não chegamos ao ponto de postular que há uma bolha
especulativa, pois a conjuntura econômica do país é distinta daquela presenciada
nos EUA, na Europa e em países da Ásia, por ocasião da explosão da bolha
especulativa imobiliária. Há uma grande diferença na oferta de crédito nessas
economias, sendo essa mais limitada no Brasil, o que torna o sistema bancário
brasileiro menos alavancado.
81
O Banco Central do Brasil tem implementado uma política bancária mais cautelosa e
prudencial, com exigências mais rígidas sobre a concessão de créditos e volume de
capital próprio exigido dos acionistas. O setor financeiro do país é muito
regulamentado, e as regras emanadas da autoridade monetária são aderentes às
estabelecidas pelo Acordo de Basileia II. Os bancos, por sua vez, exigem a entrada
de, no mínimo, 20% do valor do imóvel para a concessão de financiamento, o que
ajuda a inibir aquisições de investidores comandadas por impulso.
Ademais, a política macroeconômica de juros mais elevados do país inibe as
aquisições de imóveis para compor a carteira dos investidores, pois esses
concorrem com ativos financeiros que dão um bom retorno aos aplicadores.
Finalmente, há, no país, uma demanda não satisfeita por imóveis menos
sofisticados, em face da carência de moradias, sendo a procura motivada pelo
desejo da casa própria.
Em decorrência observou-se que o índice preço-aluguel não apresentou uma
tendência crescente e explosiva ao longo do período analisado: Períodos de
elevação foram seguidos por período de retração do índice.
Entretanto, evidências extraídas do indicador preço/aluguel e dos testes de
causalidade preço-aluguel-preço sugerem um mercado imobiliário inflacionado, de
tal forma que a continuidade da elevação do preço dos imóveis afigura-se como
improvável. Caso esse movimento de alta persista, ele certamente dará ensejo a
uma bolha especulativa, cuja derrocada poderá provocar grande transtorno
macroeconômico e graves consequências individuais.
Obviamente, este trabalho possui várias limitações, e algumas são dignas de nota. O
estudo limitou-se a analisar o mercado imobiliário de Belo Horizonte e as pesquisas
direcionaram ao segmento residencial. Assim, as conclusões podem não ser válidas
para o segmento comercial (salas, lojas e galpões). Ademais, o setor residencial foi
tratado de forma agregada, não distinguindo-se o tamanho das unidades (número de
dependências), os distintos padrões de construção e o local das construções
(bairros).
82
Em relação aos retornos proporcionados pelos imóveis, conforme ressaltado, estes
são derivados da valorização e dos alugueis recebidos. Contudo, os dados
secundários disponíveis não permitem captar de forma apropriada o segundo
componente.
Portanto, sugere-se o desenvolvimento de estudos que aperfeiçoem a base de
dados, apresentem análise mais desagregada para o segmento residencial, além de
abranger, também, o segmento comercial. Evidentemente, novas análises deveriam
ser feitas para outras regiões do país, o que permitiria avaliar as conclusões obtidas
nesta dissertação.
83
REFERÊNCIAS
ABECIP. Associação Brasileira das Entidades de Crédito Imobiliário e Poupança. Portal
institucional. Disponível em http://www.abecip.org.br. Acesso em: 24 jan. 2014.
AKERLOF, George A.; SHILLER, Robert J. O espírito animal: Como a psicologia humana
impulsiona a economia e a sua importância para o capitalismo global. São Paulo: Campus,
2010.
ANTONIK, Luis Roberto. Opções Reais. FAE Inteligenttia. 2005. Disponível em
http://www.fae.edu/intelligentia/principal/. Acesso em: 16 jun. 2013.
BACEN – Banco Central do Brasil. Portal institucional. Disponível em http://www.bcb.
gov.br/pt-br/paginas/default.aspx. Acesso em: 14 jun. 2013.
CAIXA
ECONÔMICA
FEDERAL.
Portal
http://www.cef.gov.br. Acesso em: 13 jun. 2013.
institucional.
Disponível
em
CARNEIRO, F. G.; A Metodologia dos testes de causalidade em economia: Texto para
Discussão, Brasilia, Departamento de Economia,Universidade de Brasilia, p. 1-13, (n.d).
CEMAP – Centro de Macroeconomia Aplicada. Bolha no mercado imobiliário em São
Paulo? Evidência baseada em testes econométricos. out. 2012. 4p. Disponível em:
<http://cemap.fgv.br/sites/cemap.fgv.br/files/file/Carta_CEMAP_XII(1)
.pdf. Acesso em: 13 nov. 2012.
COLLIS, J.; HUSSEY, R. Pesquisa em administração. 2.ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.
DAHER, Cecílio Elias. A bolha de 2008 na bolsa de valores brasileira: Teorias e
evidências. Brasília: UNB, 2010.
DAMODARAN, Aswath. Finanças corporativas aplicadas. 2.ed. Porto Alegre: Bookman,
2009.
DICKEY D.A.; FULLER W.A. Distribution of estimators for autoregressive time series with
a unit root. Journal of American Statistical Association, New York, v. 74, p.427-431, 1979.
ENGLE,R.F.;
GRANGER,C.W.J.
Co-integration
and
error
representation,estimation and testing, Econometrica 55, 251-76. (1987)
correction:
FORTUNA, Eduardo Mercado Financeiro, 18.ed São Paulo: Atlas, 2010.
GARBER, P.M. Famous first bubbles: the fundamentals of early manias. Cambridge (Ma) e
London: The MIT Press, 2001.
84
GIL, Antônio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4.ed. São Paulo: Atlas, 2002.
GODOY, A. S. Introdução à pesquisa qualitativa e suas possibilidades. Revista de
Administração de Empresas, São Paulo, v.35, n.3, p.57-63, 1995.
GONTIJO, Cláudio. A teoria das crises financeiras: uma apreciação crítica. 2011.
Disponível em http://www.anpec.org.br. Acesso em: 16 jul. 2013.
GRANGER, c.w. Some recent development in a concept of causality, Journal of
Econometrics, vo. 39, p.199-211, 1988.
GUJARATI, Damodar N. Econometria Básica. 3.ed. São Paulo: Makron Books, 2000.
HARRISON, Michael & Kreps, David, 1978, Speculative investor behavior in a stock
market with heterogeneous expectations, Quarterly Journal of Economics, 323-336
HENDRY, D. F. Dynamic Econometris, Oxford: Oxford University Press, 1995
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Projeções da População do Brasil por
Sexo e Idade para o Período 1980-2050. Revisão 2008. Rio de Janeiro: IBGE, 2008.
IPEAD. Instituto de Pesquisas Econômica Aplicadas. Portal institucional. Disponível em
http://www.ipead.com.br/site/. Acesso em: 24 mar. 2014.
JOHANSEN, S. Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economic
Dynamics and Control, v.2, p.231-254, 1988.
KEYNES, J. M. The General Theory of employment, interest and money . New York:
Harcourt, Brace, 1936. Trad. port. A teoria geral do emprego, do juro e da moeda . São Paulo:
Atlas, 1982.
KINDLEBERGER, C. Manias, pânico e crashes: Um histórico de crises financeiras. Rio de
Janeiro: Nova Fronteira, 2000.
KRUGMAN, Paul. A crise de 2008 e a economia da depressão. 4.ed. São Paulo: Campus,
2009.
LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Técnicas de Pesquisa. São Paulo: Atlas, 2009.
LIMA JÚNIOR, João da Rocha. Alerta de bolha. Carta do NRE-POLI n. 25-11. São Paulo:
USP,
jul-set
2011.
13p.
Disponível
em:
<http://www.realestate.br/images
/File/NewsLetter/CartaNRE25-3-11.pdf>. Acesso em: 16 nov. 2012.
MATTAR, F. N.; Pesquisa de Marketing: Uma orientação aplicada. 4.ed. São Paulo: Atlas,
1997.
85
MENDONÇA, Jorge Mário; SACHSIDA, Adolfo. Existe bolha no mercado imobiliário
Brasileiro? Brasília, 2012
MILLER, S.M.; RUSSEK, F.S. Co-integration and error correction: the temporal causality
between government taxes and spending, Southern Economic Journal 57, 221-29, 1990.
MINSKY, H. Stabilizing an unstable economy. New Haven: Yale University Press, 1986.
MODIGLIANI, F; MILLER, M. H. The cost of capital, corporation finance and the theory of
investment. American Economic Review, v.48, n. 3, p. 261-297, 1958.
NOGUEIRA, Fernando Tadeu Pongelupe. Integração espacial e efetividade do hedge no
mercado brasileiro de café arábica. São Paulo: BM&F Brasil, 2001.
PINHEIRO, Juliano Lima. Mercado de Capitais. 3.ed. São Paulo: Atlas, 2009.
ROSS, S. A.; WESTERFIELD, R. W.; JAFFE, J. F. Administração financeira. São Paulo:
Atlas, 2010.
ROUBINI, Nouriel; MIHM, Stephen. A economia das crises: Um curso relâmpago sobre o
futuro do sistema financeiro internacional. Rio de Janeiro: Intrínseca, 2010.
SCHEINKMAN, Jose, and WEI Xiong, “Overconfidence and Speculative Bubbles,” Journal
of Political Economy, 2003
SHILLER, Robert J. Exuberância irracional. São Paulo: Makron Book, 2000.
SHOSTAK, Frank. A atual crise financeira confirma a teorias de Hyman Minsky. 2009.
Disponível em http://www.mises.org.br/Article.aspx?id=451. Acesso em: 16 abr. 2013.
SINDUSCON-MG. Sindicato da Indústria da Construção Civil do Estado de Minas Gerais. O
desempenho do mercado imobiliário de Belo Horizonte nos 16 anos do Real. Belo
Horizonte: Sinduscon-MG, 2010.
SPOLADOR H.; MELLO, Pedro C. Crises Financeiras: Quebras, medos e especulações do
mercado. Do século XVII à Crise do Subprime e da Zona do Euro. 3.ed. São Paulo: Saint
Paul, 2010.
VERGARA, S. C. Métodos de pesquisa em administração. São Paulo: Atlas, 1998.
YIN, Robert K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 3.ed. Porto Alegre: Bookman,
2005.
86
APÊNDICE
Tabela A.1– Índice preço-aluguel: imóveis residenciais de Belo
Horizonte: 1998-2013
Período
dez-98
Preço
100,00
Aluguel
100,00
IPA
1,00
jan-99
100,01
98,25
1,02
fev-99
100,30
99,47
1,01
mar-99
101,37
102,30
0,99
abr-99
101,93
99,27
1,03
mai-99
101,98
99,33
1,03
jun-99
102,46
96,91
1,06
jul-99
102,52
94,28
1,09
ago-99
102,99
94,08
1,09
set-99
103,24
94,57
1,09
out-99
103,35
95,36
1,08
nov-99
103,47
94,92
1,09
dez-99
103,52
95,03
1,09
jan-00
103,68
95,74
1,08
fev-00
104,33
96,60
1,08
mar-00
104,52
95,65
1,09
abr-00
104,68
93,00
1,13
mai-00
104,68
95,59
1,10
jun-00
104,68
98,58
1,06
jul-00
105,06
93,47
1,12
ago-00
105,35
95,25
1,11
set-00
105,39
95,71
1,10
out-00
105,49
99,11
1,06
nov-00
105,55
96,30
1,10
dez-00
105,47
95,46
1,10
jan-01
105,55
93,78
1,13
fev-01
105,70
90,05
1,17
mar-01
106,30
92,39
1,15
abr-01
106,71
93,68
1,14
mai-01
107,10
94,23
1,14
jun-01
107,95
94,25
1,15
jul-01
108,52
96,31
1,13
ago-01
108,06
97,32
1,11
(Continua)
87
(Continuação)
Período
set-01
Preço
108,15
Aluguel
97,53
IPA
1,11
out-01
108,39
95,74
1,13
nov-01
108,89
97,07
1,12
dez-01
109,70
92,45
1,19
jan-02
110,01
101,48
1,08
fev-02
110,58
100,16
1,10
mar-02
abr-02
mai-02
jun-02
jul-02
ago-02
set-02
out-02
nov-02
dez-02
jan-03
fev-03
mar-03
abr-03
mai-03
jun-03
jul-03
ago-03
set-03
out-03
nov-03
dez-03
jan-04
fev-04
mar-04
abr-04
mai-04
jun-04
jul-04
111,29
112,83
113,14
113,82
114,52
114,67
116,44
118,09
119,10
120,44
122,17
123,31
127,34
128,26
129,35
130,85
133,19
133,84
135,51
135,83
136,58
138,10
138,64
138,47
140,11
141,45
141,35
142,60
143,15
108,13
106,89
110,27
105,35
114,87
115,77
104,37
114,64
112,72
114,23
116,06
112,62
115,59
115,43
112,30
114,57
113,74
111,90
112,46
111,62
112,04
111,71
111,08
112,18
113,75
114,10
112,85
115,34
111,49
1,03
1,06
1,03
1,08
1,00
0,99
1,12
1,03
1,06
1,05
1,05
1,09
1,10
1,11
1,15
1,14
1,17
1,20
1,20
1,22
1,22
1,24
1,25
1,23
1,23
1,24
1,25
1,24
1,28
(Continua)
88
(Continuação)
Período
Preço
Aluguel
IPA
ago-04
set-04
out-04
nov-04
dez-04
jan-05
fev-05
mar-05
abr-05
mai-05
jun-05
jul-05
ago-05
set-05
out-05
nov-05
dez-05
jan-06
fev-06
mar-06
abr-06
mai-06
jun-06
jul-06
ago-06
set-06
out-06
nov-06
dez-06
jan-07
fev-07
mar-07
abr-07
mai-07
jun-07
jul-07
144,18
145,85
146,05
147,30
149,36
151,87
154,11
154,78
155,94
159,52
160,39
161,18
162,32
163,04
164,46
165,53
168,27
169,18
170,07
171,73
172,48
172,82
174,26
176,43
177,48
178,77
180,13
182,25
184,02
187,09
188,94
192,25
194,02
195,95
198,38
200,87
121,58
128,01
130,69
130,23
134,53
125,25
134,45
133,09
141,06
142,20
144,70
149,06
147,25
149,43
139,66
147,25
149,05
147,03
160,46
174,88
172,98
162,19
149,97
151,11
154,17
153,27
157,87
164,34
161,78
167,73
181,64
192,59
204,58
206,59
197,37
207,22
1,19
1,14
1,12
1,13
1,11
1,21
1,15
1,16
1,11
1,12
1,11
1,08
1,10
1,09
1,18
1,12
1,13
1,15
1,06
0,98
1,00
1,07
1,16
1,17
1,15
1,17
1,14
1,11
1,14
1,12
1,04
1,00
0,95
0,95
1,01
0,97
(Continua)
89
(Continuação)
Período
Preço
Aluguel
IPA
ago-07
set-07
out-07
nov-07
dez-07
jan-08
fev-08
mar-08
abr-08
mai-08
jun-08
jul-08
ago-08
set-08
out-08
nov-08
dez-08
jan-09
fev-09
mar-09
abr-09
mai-09
jun-09
jul-09
ago-09
set-09
out-09
nov-09
dez-09
jan-10
fev-10
mar-10
abr-10
mai-10
jun-10
202,75
204,24
206,27
208,82
214,14
219,71
223,28
226,63
228,99
232,66
236,28
238,03
242,78
245,78
249,75
253,07
261,65
258,82
260,22
262,45
263,62
267,20
271,97
274,11
276,02
279,32
281,03
282,19
286,35
290,52
292,59
297,05
298,91
301,75
304,03
214,15
208,45
215,86
223,46
211,50
214,36
242,08
226,71
234,10
249,96
259,05
239,94
244,44
226,54
219,74
235,29
249,11
280,47
257,52
256,68
284,58
302,44
286,19
292,01
275,91
305,51
282,37
297,32
283,99
288,91
304,25
293,67
268,42
316,34
273,30
0,95
0,98
0,96
0,93
1,01
1,02
0,92
1,00
0,98
0,93
0,91
0,99
0,99
1,08
1,14
1,08
1,05
0,92
1,01
1,02
0,93
0,88
0,95
0,94
1,00
0,91
1,00
0,95
1,01
1,01
0,96
1,01
1,11
0,95
1,11
(Continua)
90
(Continuação)
Período
Preço
Aluguel
IPA
jul-10
ago-10
set-10
out-10
nov-10
dez-10
jan-11
fev-11
mar-11
abr-11
mai-11
jun-11
jul-11
ago-11
set-11
out-11
nov-11
dez-11
jan-12
fev-12
mar-12
abr-12
mai-12
jun-12
jul-12
ago-12
set-12
out-12
nov-12
dez-12
jan-13
fev-13
mar-13
abr-13
mai-13
jun-13
jul-13
ago-13
set-13
306,51
315,14
317,67
319,99
322,80
326,33
329,85
332,83
334,21
336,63
338,70
345,13
348,07
354,36
359,94
361,45
362,99
370,62
375,08
372,75
379,40
381,06
380,42
384,02
386,20
388,21
390,09
396,65
398,75
401,21
404,24
409,07
411,96
414,81
416,64
417,19
419,63
420,36
420,82
300,36
298,31
297,43
287,41
292,09
299,91
303,69
315,61
311,20
322,63
323,53
324,25
332,53
337,56
333,43
326,86
336,58
318,54
329,52
325,01
357,08
369,99
357,54
359,48
347,03
354,51
353,17
356,23
366,37
350,84
367,08
379,81
358,51
357,72
364,03
374,49
357,03
359,91
341,64
1,02
1,06
1,07
1,11
1,11
1,09
1,09
1,05
1,07
1,04
1,05
1,06
1,05
1,05
1,08
1,11
1,08
1,16
1,14
1,15
1,06
1,03
1,06
1,07
1,11
1,10
1,10
1,11
1,09
1,14
1,10
1,08
1,15
1,16
1,14
1,11
1,18
1,17
1,23
Fonte: Dados básicos fornecidos pelo IPEAD e construção pelo autor
91
Tabela A.2 – Série histórica do preço de venda dos imóveis residenciais de Belo Horizonte
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
mai-94
95,06
-
100,00
100,00
jun-94
96,32
1,33
1,01
101,33
jul-94
100,00
3,82
1,04
105,20
ago-94
99,24
-0,76
0,99
104,40
set-94
100,64
1,41
1,01
105,87
out-94
102,47
1,82
1,02
107,80
nov-94
103,28
0,79
1,01
108,65
dez-94
104,89
1,56
1,02
110,35
jan-95
106,10
1,15
1,01
111,62
fev-95
108,55
2,31
1,02
114,19
mar-95
112,40
3,55
1,04
118,25
abr-95
113,99
1,41
1,01
119,92
mai-95
113,26
-0,64
0,99
119,15
jun-95
115,64
2,10
1,02
121,65
jul-95
117,28
1,42
1,01
123,38
ago-95
120,39
2,65
1,03
126,65
set-95
122,28
1,57
1,02
128,64
out-95
122,84
0,46
1,00
129,23
nov-95
124,10
1,03
1,01
130,56
dez-95
125,58
1,19
1,01
132,11
jan-96
126,59
0,80
1,01
133,17
fev-96
128,26
1,32
1,01
134,93
mar-96
129,19
0,73
1,01
135,91
abr-96
129,48
0,22
1,00
136,21
mai-96
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0,69
1,01
137,15
jun-96
129,77
-0,46
1,00
136,52
jul-96
130,57
0,62
1,01
137,37
ago-96
131,37
0,61
1,01
138,20
set-96
130,73
-0,49
1,00
137,53
out-96
132,61
1,44
1,01
139,51
nov-96
134,49
1,42
1,01
141,49
dez-96
135,69
0,89
1,01
142,75
jan-97
136,31
0,46
1,00
143,40
(Continua)
92
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
fev-97
137,64
0,97
1,01
144,80
mar-97
138,24
0,44
1,00
145,43
abr-97
139,09
0,61
1,01
146,32
mai-97
139,59
0,36
1,00
146,85
jun-97
140,47
0,63
1,01
147,77
jul-97
141,45
0,70
1,01
148,81
ago-97
set-97
out-97
nov-97
dez-97
jan-98
fev-98
mar-98
abr-98
mai-98
jun-98
jul-98
ago-98
set-98
out-98
nov-98
dez-98
jan-99
fev-99
mar-99
abr-99
mai-99
jun-99
jul-99
ago-99
set-99
out-99
nov-99
dez-99
142,07
143,24
143,84
145,36
145,78
146,38
147,32
147,66
148,19
149,37
149,52
149,69
149,90
150,24
150,90
151,04
151,04
151,05
151,49
153,11
153,96
154,03
154,76
154,85
155,56
155,93
156,10
156,28
156,35
0,44
0,82
0,42
1,06
0,29
0,41
0,64
0,23
0,36
0,80
0,10
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0,14
0,23
0,44
0,09
0,00
0,01
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0,11
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1,01
1,00
1,01
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
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153,37
154,00
154,98
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155,90
157,14
157,30
157,47
157,69
158,06
158,75
158,90
158,90
158,91
159,37
161,08
161,96
162,04
162,81
162,90
163,65
164,05
164,22
164,41
164,48
(Continua)
93
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
jan-00
fev-00
mar-00
abr-00
mai-00
jun-00
jul-00
ago-00
set-00
out-00
nov-00
dez-00
jan-01
fev-01
mar-01
abr-01
mai-01
jun-01
jul-01
ago-01
set-01
out-01
nov-01
dez-01
jan-02
fev-02
mar-02
abr-02
mai-02
jun-02
jul-02
ago-02
set-02
out-02
nov-02
dez-02
156,60
157,59
157,87
158,11
158,11
158,11
158,69
159,12
159,18
159,34
159,42
159,31
159,43
159,64
160,55
161,17
161,76
163,05
163,91
163,21
163,35
163,72
164,47
165,69
166,15
167,02
168,09
170,42
170,89
171,92
172,97
173,19
175,87
178,36
179,88
181,91
0,16
0,63
0,18
0,15
0,00
0,00
0,36
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0,10
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-0,07
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0,39
0,37
0,80
0,52
-0,43
0,09
0,22
0,46
0,74
0,28
0,52
0,64
1,39
0,27
0,60
0,61
0,13
1,55
1,41
0,86
1,13
1,00
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,00
1,02
1,01
1,01
1,01
164,75
165,78
166,08
166,34
166,33
166,34
166,94
167,39
167,46
167,63
167,71
167,59
167,72
167,95
168,90
169,55
170,18
171,53
172,43
171,70
171,85
172,23
173,03
174,31
174,80
175,71
176,83
179,28
179,77
180,86
181,96
182,20
185,02
187,63
189,24
191,37
(Continua)
94
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
jan-03
fev-03
mar-03
abr-03
mai-03
jun-03
jul-03
ago-03
set-03
out-03
nov-03
dez-03
jan-04
fev-04
mar-04
abr-04
mai-04
jun-04
jul-04
ago-04
set-04
out-04
nov-04
dez-04
jan-05
fev-05
mar-05
abr-05
mai-05
jun-05
jul-05
ago-05
set-05
out-05
nov-05
184,52
186,25
192,33
193,72
195,37
197,63
201,16
202,15
204,67
205,15
206,28
208,58
209,40
209,15
211,62
213,64
213,50
215,38
216,21
217,77
220,30
220,60
222,48
225,59
229,39
232,77
233,78
235,53
240,94
242,26
243,45
245,17
246,25
248,40
250,02
1,43
0,94
3,27
0,72
0,85
1,16
1,79
0,49
1,25
0,24
0,55
1,11
0,39
-0,12
1,18
0,95
-0,07
0,88
0,38
0,72
1,16
0,14
0,85
1,40
1,68
1,47
0,44
0,75
2,30
0,55
0,49
0,71
0,44
0,87
0,65
1,01
1,01
1,03
1,01
1,01
1,01
1,02
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,02
1,01
1,00
1,01
1,02
1,01
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
194,11
195,93
202,33
203,80
205,54
207,91
211,63
212,66
215,32
215,82
217,01
219,43
220,29
220,03
222,63
224,75
224,60
226,59
227,46
229,10
231,75
232,07
234,05
237,32
241,32
244,87
245,94
247,78
253,47
254,86
256,11
257,92
259,06
261,32
263,02
(Continua)
95
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
dez-05
jan-06
fev-06
mar-06
abr-06
mai-06
jun-06
jul-06
ago-06
set-06
out-06
nov-06
dez-06
jan-07
fev-07
mar-07
abr-07
mai-07
jun-07
jul-07
ago-07
set-07
out-07
nov-07
dez-07
jan-08
fev-08
mar-08
abr-08
mai-08
jun-08
jul-08
ago-08
set-08
out-08
nov-08
dez-08
254,16
255,54
256,88
259,38
260,52
261,03
263,20
266,48
268,06
270,02
272,07
275,27
277,94
282,58
285,38
290,37
293,04
295,97
299,64
303,40
306,23
308,48
311,54
315,41
323,43
331,85
337,25
342,30
345,86
351,41
356,88
359,52
366,69
371,23
377,22
382,23
395,20
1,66
0,54
0,53
0,97
0,44
0,20
0,83
1,25
0,59
0,73
0,76
1,17
0,97
1,67
0,99
1,75
0,92
1,00
1,24
1,26
0,93
0,74
0,99
1,24
2,54
2,60
1,62
1,50
1,04
1,61
1,55
0,74
2,00
1,24
1,61
1,33
3,39
1,02
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,02
1,01
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,03
1,03
1,02
1,02
1,01
1,02
1,02
1,01
1,02
1,01
1,02
1,01
1,03
267,38
268,83
270,24
272,87
274,06
274,61
276,89
280,34
282,00
284,06
286,22
289,58
292,40
297,28
300,22
305,48
308,28
311,36
315,22
319,18
322,15
324,52
327,75
331,81
340,25
349,11
354,79
360,11
363,85
369,69
375,44
378,22
385,76
390,53
396,84
402,11
415,75
(Continua)
96
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
jan-09
390,92
-1,08
0,9892
411,254
fev-09
393,04
0,54
1,0054
413,476
mar-09
abr-09
mai-09
jun-09
jul-09
ago-09
set-09
out-09
nov-09
dez-09
jan-10
fev-10
mar-10
abr-10
mai-10
jun-10
jul-10
ago-10
set-10
out-10
nov-10
dez-10
jan-11
fev-11
mar-11
abr-11
mai-11
jun-11
jul-11
ago-11
set-11
out-11
nov-11
dez-11
396,41
398,16
403,58
410,78
414,02
416,91
421,89
424,47
426,22
432,50
438,80
441,93
448,66
451,47
455,76
459,20
462,96
475,99
479,80
483,31
487,55
492,89
498,20
502,71
504,79
508,44
511,57
521,28
525,72
535,22
543,65
545,93
548,26
559,78
0,86
0,44
1,36
1,79
0,79
0,70
1,19
0,61
0,41
1,47
1,46
0,71
1,52
0,63
0,95
0,76
0,82
2,82
0,80
0,73
0,88
1,09
1,08
0,91
0,41
0,72
0,62
1,90
0,85
1,81
1,57
0,42
0,43
2,10
1,01
1,00
1,01
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,03
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,02
1,01
1,02
1,02
1,00
1,00
1,02
417,03
418,87
424,57
432,15
435,55
438,59
443,83
446,55
448,39
455,00
461,63
464,91
472,00
474,95
479,46
483,09
487,03
500,74
504,76
508,45
512,91
518,52
524,11
528,85
531,05
534,88
538,18
548,39
553,06
563,06
571,93
574,33
576,77
588,90
(Continua)
97
(Continuação)
Imóveis residenciais
Período
Índice base fixa
(jul = 94)
Var Mensal (%)
Índice
Índice
(Acumulado)
jan-12
fev-12
mar-12
abr-12
mai-12
jun-12
jul-12
ago-12
set-12
out-12
nov-12
dez-12
jan-13
fev-13
mar-13
abr-13
mai-13
jun-13
jul-13
ago-13
set-13
566,52
562,99
573,05
575,54
574,58
580,02
583,31
586,35
589,20
599,10
602,27
605,99
610,56
617,86
622,23
626,53
629,29
630,13
633,81
634,91
635,60
1,20
-0,62
1,79
0,44
-0,17
0,95
0,57
0,52
0,49
1,68
0,53
0,62
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1,01
0,99
1,02
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,00
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
595,99
592,27
602,85
605,48
604,47
610,19
613,65
616,84
619,84
630,26
633,59
637,51
642,32
649,99
654,59
659,11
662,01
662,90
666,77
667,93
668,65
Fonte: Dados básicos fornecidos pelo IPEAD e construção pelo autor
98
Tabela A.3 – Série histórica de aluguel dos imóveis residenciais de Belo Horizonte
Período
Preço médio
dez-03
599,89
jan-04
fev-04
Imóveis residenciais
Índice base
Var Mensal
fixa (nov = 98)
(%)
Índice
Índice
(Acumulado)
99,73
100,00
-0,27
1,00
596,47
99,43
0,13
1,00
99,86
602,43
100,42
0,16
1,00
100,02
mar-04
610,81
101,82
-0,14
1,00
99,88
abr-04
612,71
102,14
-0,39
1,00
99,49
mai-04
606,01
101,02
0,90
1,01
100,39
jun-04
619,37
103,25
-0,02
1,00
100,37
jul-04
598,72
99,81
0,13
1,00
100,50
ago-04
652,89
108,84
1,36
1,01
101,86
set-04
687,42
114,59
1,92
1,02
103,82
out-04
701,83
116,99
1,28
1,01
105,15
nov-04
699,34
116,58
0,67
1,01
105,85
dez-04
722,42
120,43
0,66
1,01
106,55
jan-05
672,60
112,12
1,46
1,01
108,11
fev-05
721,97
120,35
1,01
1,01
109,20
mar-05
714,68
119,14
0,30
1,00
109,53
abr-05
757,51
126,28
1,05
1,01
110,68
mai-05
763,62
127,29
0,21
1,00
110,91
jun-05
777,05
129,53
1,02
1,01
112,04
jul-05
800,45
133,43
-0,15
1,00
111,87
ago-05
790,73
131,81
0,70
1,01
112,65
set-05
802,44
133,77
1,88
1,02
114,77
out-05
749,95
125,02
1,61
1,02
116,62
nov-05
790,74
131,81
-0,63
0,99
115,88
dez-05
800,39
133,42
1,76
1,02
117,92
jan-06
789,53
131,61
0,40
1,00
118,40
fev-06
861,67
143,64
2,13
1,02
120,92
mar-06
939,10
156,55
1,42
1,01
122,64
abr-06
928,89
154,84
0,10
1,00
122,76
mai-06
870,97
145,19
1,15
1,01
124,17
jun-06
805,34
134,25
1,20
1,01
125,66
jul-06
811,47
135,27
0,52
1,01
126,31
ago-06
827,86
138,00
0,20
1,00
126,57
(Continua)
99
(Continuação)
Imóveis residenciais
Var Mensal
Índice
(%)
Período
Índice base
fixa (jul = 94)
Índice
Índice
(Acumulado)
set-06
823,06
137,20
0,34
1,00
127,00
out-06
847,74
141,32
1,30
1,01
128,65
nov-06
882,50
147,11
1,06
1,01
130,01
dez-06
868,76
144,82
1,30
1,01
131,70
jan-07
900,71
150,15
2,35
1,02
134,80
fev-07
975,41
162,60
0,74
1,01
135,79
mar-07
abr-07
mai-07
jun-07
jul-07
ago-07
set-07
out-07
nov-07
dez-07
jan-08
fev-08
mar-08
abr-08
mai-08
jun-08
jul-08
ago-08
set-08
out-08
nov-08
dez-08
jan-09
fev-09
mar-09
abr-09
mai-09
jun-09
jul-09
1.034,22
1.098,60
1.109,36
1.059,85
1.112,76
1.150,00
1.119,35
1.159,18
1.199,97
1.135,75
1.151,08
1.299,97
1.217,42
1.257,09
1.342,29
1.391,09
1.288,49
1.312,64
1.216,49
1.179,98
1.263,48
1.337,74
1.506,12
1.382,90
1.378,35
1.528,21
1.624,11
1.536,84
1.568,07
172,40
183,13
184,93
176,68
185,50
191,70
186,59
193,23
200,03
189,33
191,88
216,70
202,94
209,55
223,76
231,89
214,79
218,82
202,79
196,70
210,62
223,00
251,07
230,53
229,77
254,75
270,74
256,19
261,39
0,72
0,20
1,11
0,96
0,66
1,26
1,45
0,18
1,12
0,37
1,28
1,28
0,56
2,28
0,38
1,00
1,01
1,56
1,92
1,24
0,67
1,14
0,39
1,33
1,72
1,75
1,20
1,14
0,30
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,02
1,00
1,01
1,01
1,02
1,02
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,02
1,02
1,01
1,01
1,00
136,77
137,04
138,57
139,90
140,82
142,59
144,66
144,92
146,54
147,09
148,97
150,88
151,72
155,18
155,77
157,33
158,92
161,40
164,49
166,53
167,65
169,56
170,22
172,49
175,45
178,52
180,67
182,73
183,27
(Continua)
100
(Continuação)
Período
Índice base
fixa (jul = 94)
ago-09
set-09
out-09
nov-09
dez-09
jan-10
fev-10
mar-10
abr-10
mai-10
jun-10
jul-10
ago-10
set-10
out-10
nov-10
dez-10
jan-11
fev-11
mar-11
abr-11
mai-11
jun-11
jul-11
ago-11
set-11
out-11
nov-11
dez-11
jan-12
fev-12
mar-12
abr-12
mai-12
jun-12
1.481,65
1.640,58
1.516,32
1.596,59
1.525,03
1.551,42
1.633,79
1.577,00
1.441,43
1.698,76
1.467,62
1.612,94
1.601,90
1.597,21
1.543,38
1.568,54
1.610,53
1.630,83
1.694,84
1.671,13
1.732,50
1.737,33
1.741,22
1.785,69
1.812,68
1.790,49
1.755,22
1.807,45
1.710,54
1.769,52
1.745,27
1.917,50
1.986,81
1.919,97
1.930,39
Imóveis residenciais
Var Mensal
Índice
(%)
246,99
273,48
252,77
266,15
254,22
258,62
272,35
262,88
240,28
283,18
244,65
268,87
267,03
266,25
257,28
261,47
268,47
271,86
282,53
278,57
288,81
289,61
290,26
297,67
302,17
298,47
292,59
301,30
285,14
294,98
290,93
319,64
331,20
320,06
321,79
1,17
0,93
0,75
1,07
0,74
1,12
1,01
1,15
1,29
1,17
1,27
1,35
0,86
0,90
0,37
1,15
0,68
0,58
1,12
0,91
0,71
0,62
1,04
0,82
0,95
0,65
0,71
0,89
1,01
0,29
0,57
0,96
0,38
1,20
0,33
Índice
Índice
(Acumulado)
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,00
1,01
1,00
185,42
187,14
188,55
190,56
191,97
194,12
196,08
198,34
200,90
203,25
205,83
208,61
210,40
212,30
213,08
215,53
217,00
218,26
220,70
222,71
224,29
225,68
228,03
229,90
232,08
233,59
235,25
237,34
239,74
240,44
241,81
244,13
245,05
248,00
248,81
(Continua)
101
(Continuação)
Período
Índice base
fixa (jul = 94)
jul-12
ago-12
set-12
out-12
nov-12
dez-12
jan-13
fev-13
mar-13
abr-13
mai-13
jun-13
jul-13
ago-13
set-13
out-13
nov-13
dez-13
1.863,52
1.903,71
1.896,51
1.912,92
1.967,42
1.884,00
1.971,19
2.039,57
1.925,19
1.920,96
1.954,81
2.010,98
1.917,24
1.932,71
1.834,61
1.942,15
1.864,56
1.879,45
Imóveis residenciais
Var Mensal
Índice
(%)
310,65
317,35
316,15
318,88
327,97
314,06
328,59
339,99
320,93
320,22
325,86
335,23
319,60
322,18
305,83
323,75
310,82
313,30
0,35
1,23
0,29
0,37
0,58
0,80
0,74
0,30
0,57
0,42
0,60
0,60
0,51
0,30
0,43
0,32
0,47
0,32
Fonte: Dados básicos fornecidos pelo IPEAD e construção pelo autor
Índice
Índice
(Acumulado)
1,00
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
249,68
252,76
253,49
254,43
255,90
257,95
259,86
260,64
262,12
263,22
264,80
266,39
267,75
268,55
269,71
270,57
271,84
272,71
102
Tabela A.4 – Série histórica - INCC
Período
jul-94
Var Mensal (%)
10,30
Índice
1,10
Índice (Acumulado)
110,30
ago-94
0,14
1,00
110,45
set-94
0,38
1,00
110,87
out-94
1,32
1,01
112,34
nov-94
2,36
1,02
114,99
dez-94
1,32
1,01
116,51
jan-95
3,50
1,04
120,58
fev-95
2,09
1,02
123,11
mar-95
3,30
1,03
127,17
abr-95
2,30
1,02
130,09
mai-95
8,77
1,09
141,50
jun-95
3,12
1,03
145,92
jul-95
1,09
1,01
147,51
ago-95
0,62
1,01
148,42
set-95
0,72
1,01
149,49
out-95
0,86
1,01
150,78
nov-95
0,73
1,01
151,88
dez-95
0,86
1,01
153,18
jan-96
1,52
1,02
155,51
fev-96
0,11
1,00
155,68
mar-96
0,98
1,01
157,21
abr-96
0,25
1,00
157,60
mai-96
2,16
1,02
161,00
jun-96
1,54
1,02
163,48
jul-96
0,75
1,01
164,71
ago-96
0,23
1,00
165,09
set-96
0,22
1,00
165,45
out-96
0,26
1,00
165,88
nov-96
0,58
1,01
166,84
dez-96
0,59
1,01
167,83
jan-97
0,32
1,00
168,37
fev-97
0,48
1,00
169,17
mar-97
0,73
1,01
170,41
(Continua)
103
(Continuação)
Período
abr-97
Var Mensal (%)
0,23
Índice
1,00
Índice (Acumulado)
170,80
mai-97
0,86
1,01
172,27
jun-97
1,11
1,01
174,18
jul-97
0,51
1,01
175,07
ago-97
1,18
1,01
177,14
set-97
0,27
1,00
177,61
out-97
nov-97
dez-97
jan-98
fev-98
mar-98
abr-98
mai-98
jun-98
jul-98
ago-98
set-98
out-98
nov-98
dez-98
jan-99
fev-99
mar-99
abr-99
mai-99
jun-99
jul-99
ago-99
set-99
out-99
nov-99
dez-99
jan-00
fev-00
0,15
0,54
0,23
0,33
0,48
0,47
-0,50
0,98
0,39
0,34
0,22
0,01
0,01
-0,05
0,05
0,55
0,98
0,55
0,52
0,86
0,41
0,46
0,69
0,86
1,01
0,91
1,04
1,07
0,77
1,00
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
177,88
178,84
179,25
179,84
180,71
181,56
180,65
182,42
183,13
183,75
184,16
184,18
184,19
184,10
184,19
185,21
187,02
188,05
189,03
190,65
191,44
192,32
193,64
195,31
197,28
199,08
201,15
203,30
204,87
(Continua)
104
(Continuação)
Período
Var Mensal (%)
Índice
Índice (Acumulado)
mar-00
abr-00
mai-00
jun-00
jul-00
ago-00
set-00
out-00
nov-00
dez-00
jan-01
fev-01
mar-01
abr-01
mai-01
jun-01
jul-01
ago-01
set-01
out-01
nov-01
dez-01
jan-02
fev-02
mar-02
abr-02
mai-02
jun-02
jul-02
ago-02
set-02
out-02
nov-02
dez-02
jan-03
fev-03
0,56
0,60
1,35
0,73
0,30
0,39
0,26
0,33
0,41
0,64
0,58
0,34
0,27
0,36
2,11
1,16
0,52
0,62
0,55
0,93
0,74
0,34
0,36
0,58
0,55
0,33
2,53
0,57
0,29
1,00
0,71
1,13
2,45
1,70
1,51
1,39
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,03
1,01
1,00
1,01
1,01
1,01
1,02
1,02
1,02
1,01
206,01
207,25
210,05
211,58
212,21
213,04
213,60
214,30
215,18
216,56
217,81
218,55
219,14
219,93
224,57
227,18
228,36
229,78
231,04
233,19
234,91
235,71
236,56
237,93
239,24
240,03
246,10
247,51
248,22
250,71
252,49
255,34
261,60
266,04
270,06
273,81
(Continua)
105
(Continuação)
Período
Var Mensal (%)
Índice
Índice (Acumulado)
mar-03
abr-03
mai-03
jun-03
jul-03
ago-03
set-03
out-03
nov-03
dez-03
jan-04
fev-04
mar-04
abr-04
mai-04
jun-04
jul-04
ago-04
set-04
out-04
nov-04
dez-04
jan-05
fev-05
mar-05
abr-05
mai-05
jun-05
jul-05
ago-05
set-05
out-05
nov-05
dez-05
jan-06
1,38
0,90
2,84
1,05
0,99
1,44
0,22
0,65
1,04
0,16
0,33
1,00
1,16
0,59
1,83
0,70
1,12
0,81
0,58
1,19
0,71
0,51
0,75
0,44
0,67
0,72
2,09
0,76
0,11
0,02
0,24
0,19
0,28
0,37
0,34
1,01
1,01
1,03
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,01
1,01
1,02
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
277,59
280,09
288,04
291,07
293,95
298,18
298,84
300,78
303,91
304,40
305,40
308,46
312,03
313,87
319,62
321,86
325,46
328,10
330,00
333,93
336,30
338,01
340,55
342,05
344,34
346,82
354,07
356,76
357,15
357,22
358,08
358,76
359,76
361,09
362,32
(Continua)
106
(Continuação)
Período
Var Mensal (%)
Índice
Índice (Acumulado)
fev-06
mar-06
abr-06
mai-06
jun-06
jul-06
ago-06
set-06
out-06
nov-06
dez-06
jan-07
fev-07
mar-07
abr-07
mai-07
jun-07
jul-07
ago-07
set-07
out-07
nov-07
dez-07
jan-08
fev-08
mar-08
abr-08
mai-08
jun-08
jul-08
ago-08
set-08
out-08
nov-08
dez-08
jan-09
fev-09
mar-09
abr-09
0,19
0,20
0,36
1,32
0,90
0,47
0,24
0,11
0,21
0,23
0,36
0,45
0,21
0,27
0,46
1,15
0,92
0,31
0,26
0,51
0,51
0,36
0,59
0,38
0,40
0,66
0,87
2,02
1,92
1,46
1,18
0,95
0,77
0,50
0,17
0,33
0,27
-0,25
-0,04
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,00
1,01
1,00
1,00
1,01
1,01
1,02
1,02
1,01
1,01
1,01
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
363,01
363,74
365,04
369,86
373,19
374,95
375,85
376,26
377,05
377,92
379,28
380,98
381,78
382,82
384,58
389,00
392,58
393,79
394,82
396,83
398,86
400,29
402,65
404,18
405,80
408,48
412,03
420,36
428,43
434,68
439,81
443,99
447,41
449,64
450,41
451,89
453,11
451,98
451,80
(Continua)
107
(Continuação)
Período
Var Mensal (%)
Índice
Índice (Acumulado)
mai-09
jun-09
jul-09
ago-09
set-09
out-09
nov-09
dez-09
jan-10
fev-10
mar-10
abr-10
mai-10
jun-10
jul-10
ago-10
set-10
out-10
nov-10
dez-10
jan-11
fev-11
mar-11
abr-11
mai-11
jun-11
jul-11
ago-11
set-11
out-11
nov-11
dez-11
jan-12
fev-12
mar-12
abr-12
mai-12
jun-12
jul-12
1,39
0,70
0,26
-0,05
0,15
0,06
0,29
0,10
0,64
0,36
0,75
0,84
1,81
1,09
0,44
0,14
0,21
0,20
0,37
0,67
0,41
0,28
0,43
1,06
2,94
0,37
0,45
0,13
0,14
0,23
0,72
0,11
0,89
0,30
0,51
0,75
1,88
0,73
0,67
1,01
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,02
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,00
1,00
1,01
1,03
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,00
1,01
1,00
1,01
1,01
1,02
1,01
1,01
458,08
461,29
462,49
462,26
462,95
463,23
464,57
465,04
468,01
469,70
473,22
477,19
485,83
491,13
493,29
493,98
495,02
496,01
497,84
501,18
503,23
504,64
506,81
512,18
527,24
529,19
531,57
532,26
533,01
534,23
538,08
538,67
543,47
545,10
547,88
551,99
562,36
566,47
570,26
(Continua)
108
(Continuação)
Período
Var Mensal (%)
Índice
Índice (Acumulado)
ago-12
set-12
out-12
nov-12
dez-12
jan-13
fev-13
mar-13
abr-13
mai-13
jun-13
jul-13
ago-13
set-13
out-13
nov-13
dez-13
0,26
0,22
0,21
0,33
0,16
0,65
0,60
0,50
0,74
2,25
1,15
0,48
0,31
0,43
0,26
0,35
0,10
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,01
1,01
1,01
1,01
1,02
1,01
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
571,75
573,01
574,21
576,10
577,03
580,78
584,26
587,18
591,53
604,84
611,79
614,73
616,63
619,29
620,90
623,07
623,69
Fonte: Dados básicos coletados na FGV e construção pelo autor