GUSTAVO MODENESI MODELO DE PREVISÃO DE ... - PRO - USP

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96 Autocorrelation 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 1 Autocorrelation Function for SETOR ENERGÉTICO (1) (with 5% significance limits for the autocorrelations) 2 3 4 5 Lag Gráfico 30: ACF da demanda do Setor Energético Pelo gráfico acima, pode-se notar que a autocorrelação nos dois primeiros lags da série extrapolou os limites de controle. Desta forma, deve-se considerar a influência temporal na modelagem da série temporal. Desta forma, buscará se explicar a série temporal de demanda de gás do setor energético através de uma equação de auto-regressão. Rodando-se um modelo de regressão Stepwise-with-a-backward-look com parâmetros de “Alpha-to-enter” e “Alpha-to-remove” de 0,15, sendo as possíveis variáveis explanatórias a própria série atrasada (lagged) de diversos períodos, obtém-se os seguintes resíduos: 6 7 8 9
600 500 400 300 200 100 0 0 35 -100 -200 -300 Resíduos: Setor energético com outlier Gráfico 31: Setor energético – resíduos com outlier Outlier Como se pode notar no gráfico acima, a base de dados utilizada possui um claro outlier cujo resíduo fica muito distante dos resultados previstos pelo modelo inicial. Excluindo-se esse dado e rodando-se novamente o modelo encontra-se a seguinte equação: Equação 32: Demanda do setor energético em função de modelo de auto-regressão I y = 9, 373 + 1, 082 × Lag1+ Erro Ou seja, o comportamento futuro da série depende do comportamento imediatamente passado da série de dados (R 2 de 98,96). O t-stat encontrado dos coeficientes é maior do que 2, mas o t-stat da constante foi de 0,33. Por ser uma medida do nível inicial da série e influenciar pouco nos resultados finais, releva-se este problema. Analisando-se os resíduos do modelo, obtém-se o seguinte gráfico: 97
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Oferta nacional de GN crescendo com
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não sim Definição do problema Co
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