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

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116 7.4 Setor Residencial A seguir serão desenvolvidos diferentes modelos de previsão explanatórios e baseados em séries temporais para a demanda do setor residencial. 7.4.1 Residencial – Método de Holt Analisando-se inicialmente o gráfico com a série temporal da demanda do setor residencial, observamos que a mesma 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. MM m 1200 3 MM m /ano 1200 3 /ano 1000 800 600 400 200 0 Utilizando-o para o consumo do setor energético obtém-se o seguinte gráfico: Previsão série temporal – Setor Residencial Dados ajustados alfa (nível): 1,00 beta (tendência): 0,21 Dados reais 1987 1987 1989 1989 1991 1991 1993 1993 1995 1995 1997 1997 1999 1999 2001 2001 2003 2003 2005 2005 2007 2007 2009 2009 2011 2011 2013 2013 2015 2015 2017 2017 2019 2019 2021 2021 2023 2023 2025 2025 2027 2027 2029 2029 Gráfico 46: Modelo de Holt para demanda do Setor Residencial Limite superior (95% certeza) Previsão 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.
Além disso, pode-se, visualmente, perceber que as curvas do intervalo de confiança formam um ângulo bastante aberto entre si se comparado às previsões por método de Holt anteriormente realizadas. Isso ocorre devido a dois fatores: baixo número de dados históricos (somente 19) e ao fato da curva de demanda histórica do Setor Residencial dar um “soluço” entre 1997 e 2003. 7.4.2 Residencial – Regressão Explanatória Buscando-se realizar uma previsão por regressão para o setor Residencial, pode-se pensar nas seguintes variáveis que teriam algum relacionamento lógico com a mesma: Setor Residencial f PIB Número de domicílios Figura 17: Possíveis variáveis explanatórias para a demanda do setor residencial Ou seja, considera-se que, de alguma forma, a demanda de gás do setor residencial possa estar relacionada com o PIB e/ou o número de domicílios brasileiros. Note-se que o relacionamento entre número de domicílios e demanda do setor residencial é intuitiva (quanto mais domicílios, maior deve ser, de forma geral, a demanda do setor residencial). Já a variável PIB está sendo utilizada aqui como um “coringa”, já que é um indicador macroeconômico brasileiro de grande relevância que pode mostrar algum relacionamento estatístico com a variável em estudo. Rodando no Minitab ® uma regressão Stepwise forward-with-a-backward look com essas duas variáveis e os parâmetros de “Alpha-to-enter” e “Alpha-to-remove” de 15%, obtém-se a seguinte equação: Equação 41: Demanda residencial em função de modelo de regressão explanatória I y = 494, 7 + 3, 61× PIB 117
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