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

110
600
400
200
-200
-400
-600
-800
Resíduos de ordem 1: Setor industrial
0
0 35
Gráfico 42: Setor industrial – resíduos de primeira ordem
Como se pode perceber pelo gráfico acima, os resíduos da regressão apresentam certo
problema de homocedasticidade (variância aumenta conforme o x aumenta), além de
seqüências muito grandes de resíduos abaixo do zero, principalmente no início da série.
A equação que representa o modelo é dada por:
Equação 38: Demanda industrial em função de modelo de auto-regressão I
y = 30,
13
+ 1,
114
× Lag1
Ou seja, o comportamento futuro da série depende do comportamento imediatamente
passado da série de dados (R 2 de 99,26%). O t-stat encontrado do coeficiente é maior do que
2, mas o t-stat da constante foi de 0,66. Por ser uma medida do nível inicial da série e
influenciar pouco nos resultados finais, releva-se este problema.
Buscando-se aperfeiçoar o modelo anterior, pode-se realizar uma Stepwise-with-abackward-look
tendo a série dos resíduos como variável a ser explicada e “Preço relativo
entre gás natural e óleo combustível”, “PIB” e “Número de domicílios” como possíveis
variáveis explanatórias.