Previsão de divulgações do CAGED a partir de dados do Google Trends

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gama, Luiz Carlos Day
Data de Publicação: 2024
Outros Autores: Arruda, Daniel Ferreira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Economia (Curitiba. Online)
Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/economia/article/view/87339
Resumo: Objetiva-se investigar a correlação entre dados do Google Trends e o saldo de empregos criados em cada mês (CAGED), entre janeiro de 2010 e junho de 2019, além de sugerir um modelo de previsão que permita antecipar o indicador econômico. O modelo proposto é comparado a outro univariado, através da aderência das previsões fora da amostra de cada um aos dados reais. Os resultados demonstram que há correlação entre o CAGED e as séries de buscas no Google para alguns termos e que esses dados melhoram o desempenho preditivo de um modelo básico para o indicador do mercado de trabalho.
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