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

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104 7.3.2 Setor Industrial – Regressão Explanatória Buscando-se encontrar um modelo de regressão explanatória para a demanda de gás natural do Setor Industrial listou-se as seguintes variáveis como possíveis explanatórias: Resíduos do Setor Industrial Preço relativo entre gás natural e óleo combustível f PIB Número de domicílios Figura 16: Possíveis variáveis explanatórias para demanda industrial Ou seja, considera-se que, de alguma forma, a demanda de gás do setor industrial possa estar relacionada com: • Preço relativo entre gás natural e óleo combustível: já que as indústrias podem migrar para o combustível que apresente uma melhor relação custo-benefício, impactando assim diretamente na demanda de gás deste setor (fenômeno facilmente detectável em notícias recentes da mídia frente ao aumento do preço do gás de origem boliviana) • PIB: já que quanto maior o PIB nacional, possivelmente maior é o nível de operação industrial, o que acarretaria num possível maior consumo de gás • Número de domicílios: acredita-se que, de alguma forma, o número de domicílios existentes no Brasil possa estar relacionado com a demanda industrial por gás natural Rodando-se um Stepwise-with-a-backward-look, encontra-se a seguinte equação de regressão para a demanda de gás do setor Industrial (R 2 de 88,87% e todos os t-stat maiores do que 2):
1500 1000 500 -500 -1000 -1500 Equação 35: Demanda industrial em função de modelo de regressão explanatória I y = -11637 + 95, 9 × PIB Analisando-se os resíduos deste modelo, encontramos a seguinte distribuição: Resíduos Setor industrial vs PIB 0 0 22 Gráfico 37: Resíduos Setor Industrial vs PIB Como se pode notar, os resíduos acima violam a hipótese de normalidade por serem altamente autocorrelacionados. Além disso, os mesmos não se mostram homocedásticos ao longo do eixo x. Plotando-se o ACF dos erros obtém-se: 105
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