Durante muito tempo, o mercado imobiliário foi tratado como uma equação relativamente simples: se a renda aumenta, o crédito melhora, os juros caem e a oferta não acompanha a demanda, os imóveis ficam mais caros. O problema é que, na prática, o preço dos imóveis nem sempre respeita essa lógica de forma tão objetiva.
Um estudo publicado na Revista de Administração Contemporânea analisou a formação dos preços residenciais no Rio de Janeiro e em São Paulo e encontrou evidências de que fatores econômicos explicam apenas parte do movimento. Expectativas, euforia, comportamento de manada e, principalmente, o preço observado no período anterior também exercem influência relevante sobre o mercado.
Os números do ciclo imobiliário brasileiro ajudam a entender o tamanho desse descolamento.
Entre janeiro de 2008 e março de 2014, os preços anunciados dos imóveis acumularam alta de aproximadamente 249,8% no Rio de Janeiro e 201,3% em São Paulo. No mesmo intervalo, o INCC, que mede os custos da construção, avançou apenas 61%, enquanto a renda real per capita cresceu cerca de 18%.
Em outras palavras, o preço dos imóveis subiu várias vezes mais do que a renda das famílias e do que os próprios custos do setor. Pela análise do IVG-R, índice do Banco Central baseado no valor dos imóveis dados como garantia nos financiamentos, a valorização real acumulada chegou a aproximadamente 309% entre o início dos anos 2000 e 2014. No mesmo período, o avanço da renda real das pessoas ocupadas foi novamente próximo de 18%.
Isso não significa que fundamentos econômicos não importem. No longo prazo, o estudo encontrou relação relevante entre o preço dos imóveis, a renda e o volume de dinheiro e crédito disponível na economia. No modelo nacional baseado no IVG-R, o agregado monetário M3 e a renda real apresentaram elevada significância estatística, com um poder explicativo de 98%. A conclusão dos autores é que a expansão do mercado imobiliário naquele período foi fortemente impulsionada pela ampliação do crédito.
O crédito, de fato, cresceu de maneira muito expressiva. A quantidade de unidades financiadas, somando operações realizadas com recursos do FGTS e do sistema de poupança, saiu de patamares inferiores a 100 mil unidades por ano na década de 1990 e se aproximou de 900 mil unidades em 2010. Em 2012 e 2013, mesmo após alguma desaceleração, o volume permaneceu próximo de 800 mil unidades anuais.
Além do maior volume de crédito, as condições de financiamento também ficaram mais favoráveis. O prazo máximo foi ampliado de 20 para 30 anos em 2007. O limite dos imóveis enquadrados para utilização do FGTS aumentou de R$ 350 mil para R$ 500 mil em 2009 e, posteriormente, para R$ 750 mil em 2013. No modelo econométrico, a elevação do limite do FGTS apresentou efeito positivo e estatisticamente significativo sobre o preço dos imóveis.
Até aqui, a explicação parece puramente econômica: mais crédito, prazos maiores e maior capacidade de financiamento aumentam a demanda e pressionam os preços. Mas o resultado mais interessante do estudo aparece quando os autores analisam a dinâmica de curto prazo.
No Rio de Janeiro, um modelo baseado apenas em variáveis econômicas apresentou poder explicativo de 38%. Quando foram incluídas defasagens de variáveis como juros, desemprego, renda e atividade da construção, o poder explicativo subiu para 64%. Porém, ao adicionar apenas o preço do imóvel do mês anterior, o R² ajustado saltou para 88%. O coeficiente da variação passada do preço foi de 0,757 e apresentou elevada significância estatística.
Em São Paulo, o resultado foi semelhante. O modelo econômico inicial explicava 49% do movimento dos preços. Com a inclusão do preço do período anterior, o poder explicativo subiu para 76%. O coeficiente da defasagem foi de 0,617, também altamente significativo.
Na prática, isso indica que uma das informações mais importantes para explicar o preço atual de um imóvel era o próprio comportamento recente do preço. Quando o mercado estava subindo, compradores e vendedores passavam a esperar que ele continuasse subindo. O aumento anterior reforçava a expectativa de valorização futura, que estimulava novas compras e sustentava novos aumentos.
Esse comportamento é conhecido como backward looking, ou expectativas adaptativas. O investidor não calcula o preço do imóvel apenas com base na renda gerada pelo aluguel, nos juros, na oferta e na capacidade de pagamento das famílias. Ele olha para a valorização recente e projeta que a tendência continuará.
Essa lógica ajuda a explicar por que ciclos imobiliários podem se retroalimentar. O imóvel sobe porque existe mais demanda. A valorização chama a atenção de novos compradores. Esses compradores entram no mercado esperando novas altas. A demanda aumenta novamente e o preço continua subindo. Em algum momento, o preço pode se afastar de variáveis como renda, aluguel e custo de construção.
O estudo também encontrou indícios de que o ambiente de otimismo influenciou o mercado. Uma variável criada para medir o “entusiasmo internacional com o Brasil” apresentou efeito positivo e significativo sobre os preços. No modelo do Rio de Janeiro, sua inclusão elevou o poder explicativo da regressão de 37% para 73%.
Em São Paulo, a mesma variável também foi significativa e elevou o R² de 49% para 63%. Os autores relacionam esse período ao otimismo com a economia brasileira, aos megaeventos, ao programa Minha Casa Minha Vida e à ampliação das condições de financiamento.
A Bolsa também apresentou alguma relação com o mercado imobiliário. No Rio de Janeiro, a variação do Ibovespa teve poder explicativo sobre o preço dos imóveis oito meses depois. Em São Paulo, o efeito apareceu com apenas um mês de defasagem, embora com impacto menor sobre o ajuste geral do modelo. No índice nacional IVG-R, os autores identificaram um possível efeito de substituição: a alta dos imóveis era precedida por uma queda no mercado de capitais.
Isso sugere que, em determinados momentos, parte dos investidores pode migrar da Bolsa para os imóveis. Quando a renda variável perde atratividade ou sofre quedas, o imóvel passa a ser percebido como um investimento mais seguro. Essa mudança de preferência pode aumentar a demanda e pressionar os preços, ainda que os fundamentos do imóvel não tenham melhorado na mesma proporção.
Outro dado relevante é a velocidade com que os preços retornam aos fundamentos após um desequilíbrio. No modelo construído com os anúncios do jornal O Globo, o componente de correção indicou uma reversão de apenas 2,3% por período. Segundo os autores, isso implicaria uma correção completa em aproximadamente dois anos e meio.
Ou seja, mesmo quando existe um descolamento, a correção pode ser lenta. O imóvel é um ativo pouco líquido, com custos elevados de transação, ausência de vendas a descoberto e dificuldade de arbitragem. Um imóvel não é negociado diariamente em Bolsa, e seu proprietário pode simplesmente retirar o anúncio do mercado em vez de aceitar um preço menor. Isso torna o ajuste mais demorado e permite que distorções persistam por anos.
É importante, porém, considerar as limitações do estudo. Grande parte dos dados utilizados vem de preços anunciados no FIPE-ZAP e nos classificados do jornal O Globo. O valor efetivamente negociado costuma ser inferior ao valor pedido. Além disso, em momentos de estresse, a diferença entre o preço anunciado e o preço de fechamento pode aumentar, o que reduz a precisão das séries.
A amostra do Rio de Janeiro também foi concentrada em bairros de classes média, média-alta e alta, como Copacabana, Botafogo, Ipanema, Barra da Tijuca, Jacarepaguá, Tijuca e Méier. Regiões populosas como Campo Grande e Bangu tiveram baixa representatividade. Portanto, os resultados não devem ser automaticamente extrapolados para todo o mercado imobiliário brasileiro.
Ainda assim, a conclusão é importante: o preço dos imóveis não é determinado apenas pela inflação, pela renda, pelo aluguel ou pelo custo da construção. Crédito e liquidez são fundamentais no longo prazo, mas, no curto prazo, o próprio movimento recente do preço pode se tornar um dos principais motores da valorização.
Quando um imóvel sobe 20%, o mercado não enxerga apenas um imóvel 20% mais caro. Muitas vezes, enxerga um ativo que “sempre valoriza”. É justamente nesse momento que a valorização passada deixa de ser apenas um resultado e passa a funcionar como argumento para novas altas.
O problema é que preço passado não garante retorno futuro. Quando a renda sobe 18%, o custo da construção avança 61% e o imóvel valoriza mais de 200%, é necessário perguntar quanto desse movimento veio de fundamentos e quanto veio da disposição das pessoas de pagar mais simplesmente porque acreditavam que alguém pagaria ainda mais depois.
No mercado imobiliário, assim como na Bolsa, fundamentos importam. Mas comportamento, narrativa e expectativa também entram na conta. E ignorar isso é uma das formas mais fáceis de confundir valorização com valor.
Referência: BRANDO, Lincoln; BARBEDO, Claudio Henrique. Há fatores não econômicos na formação do preço de imóveis? Revista de Administração Contemporânea, Rio de Janeiro, v. 20, n. 1, p. 106-130, jan./fev. 2016. DOI: 10.1590/1982-7849rac2016140095.
Grande abraço,
João Pedro Mello