TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | O USO DO GOOGLE PARA NOWCASTING DA ATIVIDADE COMERCIAL: APLICAÇÕES AO SETOR VAREJISTA | ||||||||||||
| Autor(es): |
JÚLIO CEZAR MONTEIRO DE BARROS |
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| Colaborador(es): |
EDUARDO ZILBERMAN - Orientador PEDRO CARVALHO LOUREIRO DE SOUZA - Coorientador |
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| Catalogação: | 16/DEZ/2025 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=74588@1 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.74588 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Esta monografia investiga o uso de dados do Google Trends para nowcasting da atividade comercial no setor varejista brasileiro, comparando-os com as séries temporais da Pesquisa Mensal do Comércio (PMC) do IBGE. Utilizando modelos ARIMA, demonstro que as pesquisas online podem melhorar a previsão de vendas no varejo, especialmente quando consideradas defasagens temporais, refletindo o comportamento dos consumidores que pesquisam antes de comprar. Os resultados mostram reduções significativas nos erros de previsão, com avanços de até 40 porcento em algumas categorias, destacando o potencial dos dados em tempo real para análises econômicas mais precisas.
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