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dc.contributor.advisorSchommer, Susan-
dc.contributor.authorAzevedo, Matheus Pasche-
dc.date.accessioned2021-09-07T00:11:53Z-
dc.date.available2021-09-08T03:00:14Z-
dc.date.issued2021-02-
dc.identifier.citationAZEVEDO, Matheus Pasche. Previsão do volume de vendas do comércio varejista com o uso do Google Trends. 2021. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/15085-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPrevisão de vendaspt_BR
dc.subjectComércio varejistapt_BR
dc.subjectGoogle Trendspt_BR
dc.titlePrevisão do volume de vendas do comércio varejista com o uso do Google Trendspt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6580812800890001pt_BR
dc.description.resumoA tentativa de análise macroeconômica das entidades subnacionais no Brasil enfrenta diversos percalços em termos de disponibilidade de dados, como séries incompletas, com divulgação irregular ou de difícil acesso para não familiarizados com o tema. Uma alternativa possível e acessível para a compreensão parcial dos movimentos conjuntural é observar as pesquisas sobre o volume de vendas do comércio varejista, da indústria e dos serviços, todos produzidos pelo IBGE. Estas, no entanto, são divulgadas com dois meses de defasagem frente ao período corrente. Este trabalho visa criar um instrumental de seleção de variáveis e modelos preditivos de curtíssimo prazo a fim de reduzir a diferença temporal entre os dados disponíveis e o mês em curso com uso das estatísticas providas pelo Google Trends, base que constitui índices de pesquisas no buscador Google de acordo com palavras-chave identificadas como proxies da atividade econômica, com aplicação à pesquisa do volume de vendas do comércio varejista do Rio de Janeiro. Foram confrontados diversos algoritmos de seleção de variáveis presentes na literatura recente, que posteriormente foram utilizados como insumo para os modelos econométricos. O melhor resultado foi obtido pelo modelo Complete Subset Regressions com variáveis selecionadas pelo Critério de Informação de Akaike modificado para amostras pequenas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Ciências Econômicas

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