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.
