Uma analise empírica do mercado de revenda de carros usando raspagem de dados da internet

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, Brasília, 2016.

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2016
Main Author: Alves, Patrick Franco
Orientador/a: Cajueiro, Daniel Oliveira
Format: Tese
Language:por
Online Access:http://repositorio.unb.br/handle/10482/20037
http://dx.doi.org/10.26512/2016.02.T.20037
Citação:ALVES, Patrick Franco. Uma analise empírica do mercado de revenda de carros usando raspagem de dados da internet. 2016. xiv, 161 f., il. Tese (Doutorado em Economia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo inglês:Estudamos o mercado secundário de automóveis utilizando anúncios de venda de carros na internet. O mercado secundário de carros é importante por introduzir uma série de substitutos parciais para os carros novos. Apesar de sua relevância, existem relativamente poucos estudos sobre o mercado de carros usados. Contribuímos para a literatura ilustrando como as técnicas de Big Data podem contribuir para pesquisa econômica. Inspirados pelo paradigma do Big Data, nós construímos uma base de dados utilizando Python e Web Scraping. A segmentação de carros usados, utilizando um algoritmo não-supervisionado, revela clusters que possuem baixa correlação com os segmentos de carros zero quilômetro. Sabe-se que as montadoras projetam carros utilizando comunalidade para obter economias de custos. Usando modelos de comunalidade, preços hedônicos e modelos hierárquicos, verificamos que os efeitos da comunalidade sobrevivem no mercado secundário de carros. Por último, caracterizamos a perda de preço dos veículos utilizando modelos de crescimento exponencial, onde o ponto de inflexão determina o momento de desaceleração da curva de depreciação. Consumidores de carros zero irão absorver grande perda de preços no momento da revenda, enquanto consumidores de veículos com idade maior que o ponto de inflexão não terão grandes perdas de preço.