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

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126 Tabela 11: Quadro comparativo de modelos – Setor Residencial Setor Residencial Número de dados históricos Regressão Explanatória Auto-regressão Holt incluídos no modelo Relação Intervalo de 19 18 19 Confiança/Previsão em 2030 10% 22% 51% R2 ou R2-ajustado encontrado 94,9% 97,3% n/a MSE 267,8 136,5 149,2 MAE 13,7 9,8 8,9 MAPE 110% 48% *Nãohomocedasticidade 38% Problemas com resíduos de 1a *Resíduos auto- *Resíduos auto- ordem correlacionadoscorrelacionados n/a Problemas com resíduos de 2a *Resíduos auto- ordem Método conceitualmente mais correlacionados n/a n/a adequado para previsões de... Curto/Médio prazo Curto prazo Curto prazo Alinhamento de resultados com Regressão outros métodos? Auto-regressão explanatória Nenhum Percebe-se através da tabela acima que o modelo de regressão explanatória possui um número de dados aquém do número desejado (30), porém semelhante ao de seus pares. Além disso, tal modelo apresenta problemas com seus resíduos e erros mais elevados que os demais modelos. Por outro lado apresenta uma boa relação entre seu intervalo de confiança e previsão em 2030, é conceitualmente o mais adequado para a realização de previsões de médio prazo e apresenta resultados com grande alinhamento com os obtidos pelo modelo de auto-regressão, o que, de certa forma, os valida. Já o modelo de auto-regressão também apresenta problemas com seus resíduos, além de uma relação entre intervalo de confiança e previsão em 2030 não mais do que razoável (comparando com o modelo de regressão explanatória). Conforme mencionado anteriormente, o alinhamento de seus resultados com o modelo de regressão explanatória é uma grande força do mesmo, já que o fato de modelos de naturezas tão distintas apresentarem resultados tão semelhantes é algo notável. O modelo obtido através de Holt é o que apresenta os melhores resultados de erros, indicando sua grande aderência ao perfil dos dados históricos. Por outro lado, tal modelo apresenta uma relação intervalo de confiança e previsão em 2030 extremamente elevada e o perfil de seus resultados ficou dissonante em relação aos resultados de outros modelos. Desta forma, recomenda-se a utilização dos resultados dos modelos de regressão explanatória ou auto-regressão como previsão da demanda do setor residencial.
7.5 Setor Comercial/Público A seguir serão desenvolvidos diferentes modelos de previsão explanatórios e baseados em séries temporais para a demanda do setor comercial/público. 7.5.1 Setor Comercial/Público – Método de Holt Analisando o gráfico com a série temporal da demanda do setor comercial/público, observamos que o mesmo possui uma tendência de crescimento e pouca ou nenhuma sazonalidade (apesar de apresentar um “soluço” entre 1997 e 2001). 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 2500 3 MM m /ano 2500 3 /ano 2000 1500 1000 500 0 -500 Utilizando-o para o consumo do setor comercial/público obtém-se o seguinte gráfico: Previsão série temporal – Setor Comercial/Público Dados ajustados alfa (nível): 1,48 beta (tendência): 0,03 Medidas de erro •MAPE: 189,110 •MAE: 15,620 •MSE: 538,376 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 55: Modelo de Holt para demanda do Setor Comercial/Público Previsão 127 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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