Considerando os 10 meses de coleta, caindo, em termos nominais, parece que não estão. Mas ficaram relativamente estáveis. E se considerarmos a inflação, os preços reais caíram (um pouco mais, ou um pouco menos, dependendo do índice de preços de sua escolha).
Até julho, a mediana dos preços (por metro quadrado) dos apartamentos apresentava uma tendência de queda. Porém agora, ao final do ano, está voltando ao patamar anterior. Será que isso é uma mudança da tendência ou é apenas um efeito sazonal? Não sei ainda. Esse é um dos paradoxos de coletar dados online: apesar de termos milhões de observações rapidamente, ainda assim é preciso esperar algum (ou muito) tempo para inferir certas coisas.
No gráfico abaixo, atente-se para o fato de que as escalas do eixo y estão livres. As linhas são uma regressão local.
Olhando mais detidamente os apartamentos, podemos separar a série por alguns bairros. Asa Sul, Asa Norte, Lago Sul e Lago Norte tiveram a mediana relativamente estável ao longo do ano, o que significa uma redução em termos reais. O Noroeste estava com a mediana em queda livre, mas apresentou ligeira recuperação nestes últimos meses. E um verdadeiro outlier com relação à tendência parece ser o Park Sul, que saiu de R$9.200,00 para R$ 9.900,00 o metro quadrado.
Agora que a série está crescendo, começaremos a ver mais coisas interessantes.
Análise Real 
Muito interessante as análises. Qual a técnica usada, GAMLSS?
E uma análise de intervenção e co-integração nas séries temporais, rola? Parece-me que Lago Norte e Asa Norte podem ser cointegrados, ou terem intervenções em momentos parecidos.
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Oi Lucas! É um LOESS.
Com relação às análises de séries temporais, ainda não sei, é algo que estou começando a ver agora, porque só agora que as séries estão crescendo. E ainda assim, apesar de as séries serem diárias e terem “muitas” observações, pode ser que algumas sazonalidades/tendências sejam em frequências de longo prazo (mês/ano), então teria que esperar mais algum tempo ainda! Abs
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Qual a fonte dos dados pesquisados? Se forem anúncios de internet, a pesquisa não retrata a realidade. Preços de anúncio jamais refletem o preço dos negócios fechados. O que tenho a dizer, como corretor, é que a situação é desesperadora. Nada se vende sem grandes descontos no preço anunciado. O governo brasileiro fomentou uma bolha imobiliária no Brasil.
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Dado que a apresentação está bonita, os gráficos são do R e pelo o que parece vocês têm familiaridades com a estatística do negócio. Mas concordo na parte de que os anúncios da internet não representam a realidade. Primeiro que para um estudo deste caso, se os dados são da internet, há crescente dificuldade no desenho amostral. Como foi feita a amostragem? Afirmar preços sobre uma localização ou região da cidade exige mais do que apenas coletar os dados na internet. Vocês podem disponibilizar a metodologia utilizada? Sou Estatístico e trabalho em análises do ramo imobiliário, gostei bastante do seu estudo, mas fico com um pé atrás metodologicamente. Estou criando um estudo para Goiânia e podemos trocar umas ideias via email. lucassantosbicalho@gmail.com.
Parabéns pela iniciativa!
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Olá, interessa-me saber também qual é a fonte de dados, gostaria de fazer um estudo sobre imóveis. Obrigado
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São dados de oferta online.
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Carlos,
Deixei uma mensagem em outro post. Sou estudante de R e gostaria de utilizar os dados em algorítimos de Machine Learning (Regressões, Decision Trees, etc) para prever preços e detectar a importância de cada variável no preço final do imóvel. Teria como disponibilizar os dados ou me indicar como conseguiu obte-los?
Abraços
Luciano.
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Luciano, tenho como te disponibilizar os dados, o problema é que estou bastante ocupado e não conseguiria fazer isso agora (pela forma como fiz o webscraping os arquivos ficam separados e é preciso juntá-los). Talvez fosse mais rápido você mesmo fazer um webscraping rapidamente para seu trabalho, não é complicado! Abraços
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