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

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Tabela 9: Quadro comparativo de modelos – Setor Energético 1
Setor Energético
Número de dados históricos
Regressão Explanatória Auto-regressão Holt
incluídos no modelo
Relação Intervalo de
16 34 36
Confiança/Previsão em 2030 26% 27% 22%
R2 ou R2-ajustado encontrado 98,0% 98,9% n/a
MSE 15.007,2 10.656,7 13.622,0
MAE 87,8 76,9 77,5
MAPE 7%
*Não-homocedasticidade
11% 10%
Problemas com resíduos de 1a *Resíduos auto*Não-
ordem
correlacionadoshomocedasticidade*Nãohomocedasticidade
*Sequência acima do
n/a
Problemas com resíduos de 2a
zero no inicío da
ordem
Método conceitualmente mais
n/a
série n/a
adequado para previsões de... Curto/Médio prazo Curto prazo Curto prazo
Alinhamento de resultados com
Regr. explanatória e Regr. explanatória
outros métodos? Auto-regressão e Holt
Holt e auto-regressão
Analisando-se individualmente cada modelo percebe-se que o de regressão
explanatória possui seus resultados prejudicados pelo baixo número de dados históricos
(somente 16) e pelo fato da série de resíduos não respeitar as hipóteses da regressão.
Já o modelo de Holt apresenta parâmetros da mesma ordem de grandeza que os outros
modelos, não se destacando em nenhum aspecto.
O modelo de auto-regressão também sofre com problemas em seus resíduos, mas por
outro lado possui um elevado número de dados históricos incluídos no modelo. Além disso,
nota-se que durante a maior parte do intervalo de previsão tal modelo apresenta resultados
intermediários entre os modelos de regressão explanatória e Holt.
Porém, na previsão da demanda do Setor Energético nota-se, acima de tudo, que
apesar das forças e deficiências de cada modelo, a convergência gráfica dos 3 modelos
ressalta a força dos resultados encontrados.
Desta forma, recomenda-se a utilização dos resultados do modelo de auto-regressão
como previsão da demanda do Setor Energético.
1 Nos casos de modelos mistos que misturam regressão explanatória e auto-regressão (ou vice-versa) o R 2 total é
encontrado pela equação (R 2 total = R 2 primeira ordem + (1- R 2 primeira ordem) x R 2 segunda ordem)