1. TEDE
  2. Campus Goiânia
  3. Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas
  4. Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSantana, Renan Ferreira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5649957562200295eng
dc.contributor.advisor1Menezes, José Elmo de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9654702573176547eng
dc.contributor.referee1Rodrigues, Clóves Gonçalves-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7962325017303457eng
dc.contributor.referee2Vedovatto, Thiago-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1555798555635250eng
dc.date.accessioned2024-09-12T18:49:55Z-
dc.date.issued2021-10-27-
dc.identifier.citationSANTANA, Renan Ferreira. Análise e predição estatística do setor imobiliário da construção civil. 2021. 110 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) -- Escola Politécnica, Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Goiânia, 2021.eng
dc.identifier.urihttp://tede2.pucgoias.edu.br:8080/handle/tede/5072-
dc.description.resumoUm possível novo ciclo de crescimento imobiliário do Brasil pode estar ocorrendo em plena crise de pandemia mundial; liderado pela constante queda na taxa de juros, e aliado a estagnação de preços desde o período de recessão iniciada em 2014, o aumento das vendas dos imóveis em âmbito nacional foi retomado em 2019. A previsão dos próximos cenários do setor imobiliário habitacional, através de análise estatística de previsão de séries temporais, o modelo ARIMA foi utilizado; respectivamente foram estimados valorização e cenários até meados de 2022. Os modelos apresentavam variação sempre crescentes nos períodos analisados, demonstrando otimismo para o setor nos próximos anoseng
dc.description.abstractA possible new cycle of real estate growth in Brazil may be occurring in the midst of a global pandemic crisis; led by the constant fall in interest rates and coupled with price stagnation since the period of recession started in 2014, the increase in property sales nationwide was resumed in 2019. The forecast of the next scenarios of the housing sector, through statistical analysis of forecasting of time series, the ARIMA model was used; respectively, valuation and scenarios were estimated until mid-2022. The models showed ever-increasing variation in the periods analyzed, demonstrating optimism for the sector in the coming yearseng
dc.description.provenanceSubmitted by Marcelo Lopes Ferreira ([email protected]) on 2024-09-12T18:49:55Z No. of bitstreams: 1 Renan Ferreira Santana.pdf: 2441659 bytes, checksum: a7837ee6da01eba3a493228c9e0c2c6b (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-09-12T18:49:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Renan Ferreira Santana.pdf: 2441659 bytes, checksum: a7837ee6da01eba3a493228c9e0c2c6b (MD5) Previous issue date: 2021-10-27eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucgoias.edu.br:8080/retrieve/16728/Renan%20Ferreira%20Santana.pdf.jpg*
dc.languageporeng
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáseng
dc.publisher.departmentEscola Politécnicaeng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.initialsPUC Goiáseng
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemaseng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectMercado imobiliáriopor
dc.subjectSérie temporalpor
dc.subjectPrevisãopor
dc.subject.cnpqEngenhariaseng
dc.subject.cnpqEngenharia de Produçãoeng
dc.titleAnálise e predição estatística do setor imobiliário da construção civileng
dc.title.alternativeStatistical analysis and prediction of the civil construction real estate sectoreng
dc.typeDissertaçãoeng
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