Previsão do volume de vendas do comércio varejista com o uso do Google Trends

Azevedo, Matheus Pasche

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/15085

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Schommer, Susan	-
dc.contributor.author	Azevedo, Matheus Pasche	-
dc.date.accessioned	2021-09-07T00:11:53Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:08:18Z	-
dc.date.issued	2021-02	-
dc.identifier.citation	AZEVEDO, 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.uri	http://hdl.handle.net/11422/15085	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Previsão de vendas	pt_BR
dc.subject	Comércio varejista	pt_BR
dc.subject	Google Trends	pt_BR
dc.title	Previsão do volume de vendas do comércio varejista com o uso do Google Trends	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/6580812800890001	pt_BR
dc.description.resumo	A 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.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Economia	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Econômicas

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