One of the biggest problems associated with the use of demand forecast in supporting the decision- making is the choice of method of prediction to be implanted. In this context, because we have a different behavior of the other sectors, the real estate industry presents a difficulty to find the correct methods to predict their demand. It can cite as one of the factors, the expressive time interval between the decision of the investment project and the effective entry of the undertaking in the dispute of market. Thus complexity imply in the choice of methods inappropriate, generating a large stock of residential units, corroborating in high costs for the construction and real estate development companies, a fact that can be observed since 2014 in the city of São Paulo – the more representative real estate market of Brazil. The aim of this study is suit a forecast model using the methodology ARIMA of Box & Jenkins, in order to identify the best accuracy for the São Paulo real estate market. For both, we used data regarding the temporal series of sales of residential units, supplied by SECOVI – SP between the years 2004 and 2015. The findings imply that it is possible to make use of forecasting models of sales in the real estate sector and that models of this class may be useful, both in the planning of real estate development as for public sector, to facilitate simulations of macroeconomic policies in the area of generation of jobs or to guide the formulation of public policies in the area of housing. Finally, we emphasized that the study of the operation of the Brazilian housing market is therefore of paramount importance and have relevance in the actual scenery.

Um dos maiores problemas associados ao o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisão é a escolha do método de previsão a ser implementado. Nesse contexto, por ter um comportamento diferente dos demais setores, o setor imobiliário apresenta dificuldade para que se encontrem métodos corretos para prever sua demanda. Pode-se citar como um dos fatores, o expressivo intervalo de tempo entre a tomada de decisão do projeto, de investimento e a entrada efetiva do empreendimento na disputa de mercado. Essa complexidade acarreta na escolha de métodos inadequados, gerando grandes estoques de unidades residenciais, corroborando em altos custos para as construtoras e incorporadoras, fato este que pode ser observado desde 2014 na cidade de São Paulo - mercado imobiliário mais representativo do país. Propõe-se então nessa pesquisa, adequar um modelo de previsão utilizando a metodologia ARIMA de Box & Jenkins, a fim de identificar o de melhor acurácia para o mercado imobiliário de São Paulo. Para tanto, serão utilizados dados referentes à série temporal de vendas de unidades residenciais, fornecidos pelo SECOVI-SP entre os anos de 2004 e 2015. Os achados implicam que é possível fazer uso de modelos de previsão de vendas no setor imobiliário e que modelos dessa classe podem ser úteis tanto no planejamento das incorporadoras como para o setor público, seja para facilitar simulações macroeconômicas de políticas na área de geração de empregos ou para nortear a formulação de políticas públicas na área de habitação. Por fim, enfatiza-se que o estudo do funcionamento do mercado habitacional brasileiro reveste-se de fundamental importância e relevante no cenário atual.