Metodologia dos dados de mercado

Todas as estatísticas de mercado do TuLugar são calculadas a partir de dados observáveis: anúncios ativos publicados no TuLugar e dados públicos de aluguel de temporada. Esta página documenta exatamente o que medimos, como agregamos e as limitações de cada série. Mudanças de metodologia são documentadas com data e nunca reescrevem meses já publicados.

O que medimos (e o que não)

Os preços de venda e aluguel são preços anunciados (asking prices) de anúncios ativos, não valores finais de escritura ou fechamento. O Paraguai não tem registro público de transações; o preço anunciado é o dado observável e o declaramos como tal.

Usamos medianas em vez de médias para reduzir o efeito de imóveis atípicos. O $/m² inclui apenas anúncios com área válida.

Mercado de venda e aluguel

A base diária inclui anúncios ativos e aprovados pela moderação, excluindo vagas de garagem e preços marcados como suspeitos pela detecção de anomalias (possíveis erros de moeda ou digitação).

Deduplicação: quando a mesma unidade é anunciada por várias imobiliárias dentro de um mesmo edifício identificado, as republicações exatas (mesmo tipo de operação, preço, área e quartos) contam uma única vez. Unidades distintas do mesmo edifício contam separadamente.

O "$/m² residencial" do topo das páginas é calculado apenas sobre apartamentos e casas à venda — misturar terrenos e imóveis comerciais tornaria o número sem sentido.

Preços em outras moedas são convertidos para USD com o câmbio do dia do cálculo.

Mudança de metodologia (2 de julho de 2026): foram incorporados a deduplicação de republicações, o filtro de moderação e a exclusão de anomalias. As séries diárias anteriores usam a base anterior e não são recalculadas.

Série mensal (histórico)

Cada mês fechado é publicado como a média das medianas diárias do mês (mais robusto que uma foto de fim de mês), junto com o estoque médio e de fim de mês. Um mês precisa de pelo menos 15 dias de dados diários para ser publicado.

Meses publicados são imutáveis: uma vez fechados, nunca são recalculados nem corrigidos retroativamente. As variações mensal, trimestral e anual são congeladas na publicação.

Desde 2 de julho de 2026, a série mensal também é publicada separada por tipo de imóvel (apartamentos, casas, terrenos e comerciais). Os relatórios mensais citam exclusivamente números por tipo: medianas combinadas de todos os tipos se movem com a composição do estoque — no Paraguai os terrenos são a maior categoria — e não representam variações de preços.

Aluguel de temporada (Airbnb)

Analisamos dados públicos de anúncios de aluguel de temporada: tarifas publicadas, calendários de disponibilidade e atributos do anúncio. As métricas de mercado consideram apenas imóveis inteiros (sem quartos privados ou compartilhados), com tarifas entre $3 e $5.000 por noite para excluir erros.

A ocupação é estimada a partir dos calendários de disponibilidade; a renda mensal estimada deriva da tarifa e da ocupação observadas por anúncio. Cada métrica de mercado é a mediana entre anúncios dos valores mensais por anúncio.

A série mensal inclui os anúncios rastreados em cada mês mesmo que depois tenham sido removidos — sem viés de sobrevivência. Cada mês precisa de pelo menos 5 anúncios com dados.

A série começa em março de 2026: dados anteriores usam uma base de preços prévia a uma correção de normalização e não são comparáveis, por isso não são publicados.

As seções de "Tendências (90 dias)" usam uma série diária que inclui todas as categorias de acomodação; está rotulada como tal onde aparece.

Atualização e monitoramento

As estatísticas diárias são recalculadas automaticamente todos os dias; as séries mensais são publicadas automaticamente no fechamento de cada mês. Os pipelines de dados têm monitoramento de frescor com alertas.

O estoque do site (anúncios publicados) pode diferir do estoque de mercado deduplicado destas páginas: são medidas diferentes, ambas corretas em seu contexto.

Dados para download

Você pode citar estes dados creditando o TuLugar como fonte, com link para a página correspondente.