Big data e il futuro delle previsioni delle tendenze del mercato immobiliare attraverso Google

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dc.contributor.advisor Sartore, Domenico it_IT
dc.contributor.author Pistorello, Chiara <1991> it_IT
dc.date.accessioned 2017-02-23 it_IT
dc.date.accessioned 2017-05-08T03:49:10Z
dc.date.issued 2017-03-10 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/9802
dc.description.abstract La maggior parte delle fonti di dati utilizzate in economia, sia da parte del governo che dalle imprese, è in genere disponibile solo dopo un ritardo sostanziale, con un elevato livello di aggregazione e per variabili che sono state specificate e raccolte in anticipo. Questo ostacola l'efficacia delle previsioni in tempo reale. Si dimostra come i dati provenienti da motori di ricerca come Google forniscano un modo altamente accurato, ma semplice, per predire le attività aziendali future. Applicando questa metodologia per prevedere le tendenze del mercato immobiliare, si nota come un indice di ricerca immobiliare possa dare chiare previsioni sulle future vendite e sui futuri prezzi del mercato immobiliare. L'utilizzo dei dati di ricerca produce previsioni out-of-sample con un mean absolute error migliorato rispetto lo stesso dato ricavato dal modello di base, il quale utilizza dati convenzionali, non includendo i dati di ricerca. it_IT
dc.language.iso it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Chiara Pistorello, 2017 it_IT
dc.title Big data e il futuro delle previsioni delle tendenze del mercato immobiliare attraverso Google it_IT
dc.title.alternative it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e finanza - economics and finance it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Economia it_IT
dc.description.academicyear 2015/2016, sessione straordinaria it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 832608 it_IT
dc.subject.miur it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Chiara Pistorello (832608@stud.unive.it), 2017-02-23 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Domenico Sartore (sartore@unive.it), 2017-03-06 it_IT


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