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

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102 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)
7.3 Setor Industrial A seguir serão desenvolvidos diferentes modelos de previsão explanatórios e baseados em séries temporais para a demanda do setor industrial. 7.3.1 Setor Industrial – Holt Analisando o gráfico com a série temporal da demanda do setor industrial, observamos que o mesmo possui uma tendência de crescimento e pouca ou nenhuma sazonalidade. Desta forma, de acordo com a Revisão Bibliográfica deste trabalho, pode-se concluir que um modelo que se mostra adequado para a previsão destas séries é o modelo de Holt. 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 Utilizando-o para o consumo do setor industrial obtém-se o seguinte gráfico: MM m 35000 3 MM m /ano 35000 3 /ano Previsão série temporal – Setor Industrial alfa (nível): 0,97 beta (tendência): 0,40 Dados ajustados Dados reais 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Gráfico 36: Modelo de Holt para demanda do Setor Industrial Previsão 103 Limite superior (95% certeza) Limite inferior (95% certeza) Nele pode-se observar uma previsão com tendência futura linear, de acordo com o funcionamento do modelo utilizado. Porém, vale ressaltar que, por considerar que o comportamento futuro de uma série temporal refletirá o seu passado, o método de Holt costuma obter resultados melhores no curto prazo do que no longo prazo.
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