Uma avaliação da capacidade do google trends em auxiliar na previsão da demanda por imóveis no Brasil

Abstract

O trabalho visa estimar um modelo econométrico com o intuito de avaliar a capacidade do Google Trends em auxiliar na previsão da demanda por imóveis no Brasil. Com isso, foi definido uma metodologia de série temporal através de um modelo autorregressivo (VAR). Para compor o modelo foi utilizado 5 variáveis (buscas na internet, demanda imobiliária, taxa de juros, taxa de desemprego e nível de salários) durante o período de janeiro de 2004 até dezembro de 2016, totalizando uma amostra com 145 observações mensais. As estimativas apontam que existe uma relação positiva entre o volume de pesquisas e a demanda por imóveis. Como principal contribuição, este artigo aponta que as buscas na internet apresentam informações relevantes na análise da demanda imobiliária brasileira, apesar de conter limitações.

This work aims to estimate an econometric model to evaluate Google Trends capacity in predicting real state demand in Brazil. To do so, has been defined a time series methodology through a vector autoregressive model (VAR). To compose the model 5 variables were used (internet searches, housing sales, interest rate, unemployment rate and wages) during the period of january 2004 to december 2016, totalizing 145 monthly observations sample. Estimates suggests a positive relationship between the searches volume and the housing demand. As main contribution, this article shows that internet searches hold relevant information on the analysis of brazilian real state demand, despite having limitations.