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

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98 250 200 150 100 50 0 0 35 -50 -100 -150 -200 -250 Resíduos: Setor energético sem outlier Gráfico 32: Setor energético – resíduos sem outlier Pode-se observar que o mesmo não respeita completamente as hipóteses da regressão, já que no início os resíduos são muito próximos de zero, depois os mesmos se alternam entre positivos, negativos e positivos novamente. Buscando-se aperfeiçoar o modelo anterior, pode-se realizar um Stepwise-with-abackward-look tendo-se a série de resíduos como variável a ser explicada e como variáveis explanatórias as mesmas utilizadas no modelo de regressão explanatória do Setor Energético. Desta forma, rodando-se a regressão, chega-se à seguinte equação: Equação 33: Demanda do setor energético em função de modelo de auto-regressão II Erro = 100 + 1, 27 × CapacidadeInstaladaTérmica A qual possui um R 2 de 20,79% (ou seja, explica 20,79% do comportamento dos resíduos) e todos os t-stat maiores do que 1,5. Analisando-se os resíduos (de segunda ordem) obtidos através desta regressão, encontra-se a seguinte distribuição:
300 250 200 150 100 50 -3 0 -50 32 -100 -150 -200 -250 Resíduos de ordem 2: Setor energético Gráfico 33: Setor Energético – resíduos de segunda ordem Nota-se que estes resíduos apresentam problemas de ausência de homocedasticidade (principalmente no início da série) e padrão acima do zero também no início da série. Porém, como a introdução de uma nova variável explanatória foi aceita no Stepwisewith-a-backward-look, considera-se que o resultado geral do modelo foi aprimorado. Desta forma, trabalhando-se as duas equações parciais de regressão do setor energético, obtém-se: Equação 34: Demanda do setor energético em função do modelo de auto-regressão III y = 109,373 + 1,082× Lag1+ 1,27× CapInstTermica O qual fornece a seguinte previsão de demanda de gás para o Setor Energético: 99
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