Submitted by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2018-06-18T18:32:50Z No. of bitstreams: 1 JulianaLucenadoNascimentoDissertacao2018.pdf: 1777586 bytes, checksum: e530293eedf2c74e9f8e10c8bb3803b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2018-06-18T18:37:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JulianaLucenadoNascimentoDissertacao2018.pdf: 1777586 bytes, checksum: e530293eedf2c74e9f8e10c8bb3803b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-18T18:37:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulianaLucenadoNascimentoDissertacao2018.pdf: 1777586 bytes, checksum: e530293eedf2c74e9f8e10c8bb3803b4 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / The purpose of this study is to bring information about Airbnb, more precisely, about its effects on the hotel and real estate markets in New York City. Using panel data and simultaneous equations models, the study showed a series of relationships between the platform and the hotel and real estate markets and also between the platform and socioeconomic variables. The main results found in the study show that there is a positive association between supply and demand for Airbnb and hotel offers. More precisely, neighborhoods with a 1% higher offer of hotels are associated with an offer and demand of 0,104% and 0,155% deviation standard, respectively. In the real estate analysis, the results suggest that districts with 1% higher Airbnb offerings are associated with long-term rents 0,04% higher and neighborhoods where the average price of the platform is 1% higher have a long-term rental price level 0,5% higher. In addition, neighborhoods where the average platform price is 1% higher are associated with a 1,038% lower long-term rental property offer. / O propósito desse trabalho é trazer informações a respeito do Airbnb, mais precisamente, sobre seus efeitos nos mercados hoteleiro e imobiliário na cidade de Nova York. Utilizando dados em painel e modelos de equações simultâneas, o trabalho mostrou uma série de relações entre a plataforma e os mercados hoteleiro e imobiliário e também entre a plataforma e variáveis socioeconômicas. Os principais resultados encontrados no trabalho mostram que há uma associação positiva entre a oferta e a demanda por Airbnb e oferta de hotéis. Mais precisamente, bairros com uma oferta 1% superior de hotéis estão associados a uma oferta e demanda 0,104% e 0,155% desvio-padrão maiores, respectivamente. Na análise imobiliária, os resultados sugerem que bairros com oferta 1% superior de Airbnb estão associados a aluguéis de longo prazo 0,04% superiores e bairros onde o preço médio da plataforma é 1% superior apresentam nível de preços de aluguel de longo prazo 0,5% superiores. Além disso, bairros onde o preço médio da plataforma é 1% superior estão associados a uma oferta de imóveis de aluguel de longo prazo 1,038% menor.