Documentação > Renda Estática

O valor da renda estática está em sua capacidade de transformar um ponto geográfico em um retrato socioeconômico probabilístico, baseado em estatística oficial, microdados amostrais e modelagem inferencial.

Ao retornar:

  • Faixa típica de renda em salários mínimos;
  • Percentis comparativos em nível municipal, estadual e nacional;
  • O dado permite:

  • Estimar poder aquisitivo provável sem depender de autodeclaração;
  • Comparar indivíduos ou eventos com o padrão da região em múltiplas escalas;
  • Reduzir viés e fraude declaratória, usando contexto territorial como sinal independente;
  • Calibrar modelos de risco e score com variáveis estáveis e interpretáveis;
  • Explicar decisões automatizadas, já que percentis e faixas são intuitivos e auditáveis.
  • Diferentemente de um score fechado, a renda estática:

  • Não decide sozinha;
  • Atua como feature estruturante;
  • É reutilizável em múltiplos produtos (crédito, fraude, segmentação, pricing).
  • Em especial, ele é indicado para:

  • Instituições financeiras, fintechs e bancos, em etapas de pré-análise, concessão e precificação de crédito;
  • Seguradoras;, para avaliação de risco, perfil do entorno e adequação de produtos;
  • Empresas de compliance, KYC e antifraude, como sinal contextual complementar à validação cadastral;
  • Proptechs e marketplaces, para segmentação socioeconômica de usuários e imóveis;
  • Empresas de dados e analytics, que necessitam de proxies robustas de renda para modelos preditivos.
  • Exemplo de uso - Rocinha, RJ (ponto em comunidade)

    Entrada:
    (lat, lng) (-22.988976101191668, -43.249767953572515)
    Estr. da Gávea, 464 - Gáveai - Rio de Janeiro, RJ
    Resposta:
    {
    "faixa_sm": "1_A_3/2_SM",
    "percentil_br": 35,
    "percentil_mun": 22,
    "percentil_uf": 29
    }

    As pessoas que habitam no entorno deste ponto possuem uma renda superior à 22% das pessoas no município do Rio de Janeiro, e à 29% no Estado do Rio de Janeiro, bem como à 35% da renda das pessoas no Brasil. Por fim, o valor típico de renda pessoal na região se encontra entre 1 (um) à 1,5 (um e meio ou três meios) salários mínimos, logo, em valores nominais, entre R$ 1.518,00 e R$2.227,00.

    Exemplo de Uso - Leblon, RJ (bairro nobre)

    Entrada:
    (lat, lng) (-22.986565305041566, -43.202201334577545)
    Av. Vieira Souto, 291 - Ipanema - Rio de Janeiro, RJ
    Resposta:
    {
    "faixa_sm": "ACIMA_10_SM",
    "percentil_br": 100,
    "percentil_mun": 100,
    "percentil_uf": 100
    }

    As pessoas que habitam no entorno deste ponto possuem uma renda superior à 99% das pessoas no município do Rio de Janeiro, e à 99% no Estado do Rio de Janeiro, bem como à 99% da renda das pessoas no Brasil. Por fim, o valor típico de renda pessoal na região se encontra acima de R$ 15.180,00.

    Atributos retornados

    • faixa_sm: a faixa, em salários mínimos, que se encontra a renda típica dos indíviduos domiciliados no entorno da região do ponto
    • percentil_br: dado o contexto do brasileiro, em qual percentil esta renda se encontra. Valores maiores indicam que a região do ponto apresenta pessoas com renda elvada dentro do contexto brasileiro
    • percentil_uf: o percentil da renda da região da coordenada geográfica em relação à unidade da federação brasielira (Estado) que o ponto se encontra. Novamente, valores maiores significam regiões de renda elevada dentro do contexto da UF.
    • percentil_mun: o percentil da renda da região da coordenada geográfica em relação ao município brasileiro que se encontra o ponto. Valores elevados indicam uma região com renda elevada naquele município.

    Atualizações

    Base atualizada mensalmente, com microdados mais recentes da PNAD Contínua, Censo IBGE e cadastros públicos municipais.

    Fontes

    • IBGE - Censo 2022, inflação (IPCA) e PNAD
    • Mapeamentos internos e algoritmos de inferência com ML

    Metodologia

    Utilizamos regressão com base em características agregadas do setor censitário e de indivíduos amostrados. A modelagem incorpora variáveis geoespaciais, sociodemográficas e econômicas. Resultados são calibrados e validados com benchmarks públicos.

    Limitações

    Os dados retornam médias e estimativas da renda pessoal das pessoas que habitam a vizinhança do ponto que se deseja analisar, não refletindo valores individuais. A precisão diminui em áreas muito pequenas ou com baixa densidade populacional.