Previsão de vendas: uma adequação da metodologia ARIMA para o mercado imobiliário de São Paulo

Matheus Fernando Moro, Sandrine de Almeida Flores, Camila Candida Co Reis, Andreas Dittmar Weise and Silvana Ligia Vincenzi

LARES from Latin American Real Estate Society (LARES)

Abstract: Um dos maiores problemas associados ao o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisão é a escolha do método de previsão a ser implementado. Nesse contexto, por ter um comportamento diferente dos demais setores, o setor imobiliário apresenta dificuldade para que se encontrem métodos corretos para prever sua demanda. Pode-se citar como um dos fatores, o expressivo intervalo de tempo entre a tomada de decisão do projeto, de investimento e a entrada efetiva do empreendimento na disputa de mercado. Essa complexidade acarreta na escolha de métodos inadequados, gerando grandes estoques de unidades residenciais, corroborando em altos custos para as construtoras e incorporadoras, fato este que pode ser observado desde 2014 na cidade de São Paulo - mercado imobiliário mais representativo do país. Propõe-se então nessa pesquisa, adequar um modelo de previsão utilizando a metodologia ARIMA de Box & Jenkins, a fim de identificar o de melhor acurácia para o mercado imobiliário de São Paulo. Para tanto, serão utilizados dados referentes à série temporal de vendas de unidades residenciais, fornecidos pelo SECOVI-SP entre os anos de 2004 e 2015. Os achados implicam que é possível fazer uso de modelos de previsão de vendas no setor imobiliário e que modelos dessa classe podem ser úteis tanto no planejamento das incorporadoras como para o setor público, seja para facilitar simulações macroeconômicas de políticas na área de geração de empregos ou para nortear a formulação de políticas públicas na área de habitação. Por fim, enfatiza-se que o estudo do funcionamento do mercado habitacional brasileiro reveste-se de fundamental importância e relevante no cenário atual.

Keywords: ARIMA; mercado imobiliário; Previsão de vendas; Real Estate Market; Sales forecasting (search for similar items in EconPapers)
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Date: 2016-09-01
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