Informações e Política Econômica: um teste para aperfeiçoamento de erros de previsão a partir da utilização do GOOGLE TRENDS

Abstract

Este artigo tem por objetivo replicar os testes de Choi & Varian (2009a) para variáveis da economia brasileira analisando modelos de previsão de séries temporais do tipo ARIMA e avaliando se a inclusão dos índices de pesquisas do Google Trends aos modelos pode reduzir os erros de previsão, ou seja, poderiam ser usados como leading indicators. Para isto, foram utilizadas séries relacionadas ao mercado de trabalho e de crédito. Para o mercado de trabalho, a previsão da série de requerimentos de benefícios do seguro-desemprego foi aprimorada a partir da inclusão do Google Trends aos modelos. O mesmo não foi observado no caso da previsão da taxa de desemprego. No mercado de crédito, foram testadas duas séries: concessão de financiamentos vinculados a cartões de crédito e de financiamentos imobiliários, sendo que nenhuma delas teve a previsão aprimorada pelo Google Trends.