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

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Além disso, notamos os intervalos de previsão extremamente abertos, sendo que a
previsão para 2030 com 95% de certeza fica entre zero (descarta-se aqui os resultados
negativos obtidos devido à inconsistência de haver uma demanda negativa de gás natural) e
aproximadamente 2000 milhões de metros cúbicos por ano. Isso se deve ao “solavanco” pelo
qual a série passou entre 1997 e 2001. Ou seja, olhando-se para o passado da série e
prevendo-se seu futuro com base nisso, tal “solavanco” aumenta muito a incerteza sobre o
futuro da série histórica.
Outro problema que pode-se encontrar com a série histórica que enfraquece os
resultados obtidos pelo método de Holt é o baixo número de pontos existentes (19). Além
disso, os resultados extremamente baixos e relativamente constantes dos mesmos de 1987 até
1992 tornam estes pontos praticamente desprezíveis para o modelo porque tal série de dados
vai contra a hipótese do modelo de Holt de crescimento linear da série.
7.5.2 Setor Comercial/Público – Regressão Explanatória
Buscando realizar uma previsão por regressão para o setor Comercial/Público, pode-se
pensar nas seguintes variáveis que teriam algum relacionamento lógico com a mesma:
Setor Comercial f
PIB
Número de domicílios
Figura 18: Possíveis variáveis explanatórias para a demanda do setor comercial/público
Ou seja, considera-se que, de alguma forma, a demanda de gás do setor
comercial/público possa estar relacionada com o PIB e/ou o número de domicílios brasileiros.
Note-se que o relacionamento entre PIB e demanda do setor comercial/púlico é
razoavelmente intuitiva (quanto maior a atividade econômica, maior deve ser a atividade
comercial e maior deve ser, de forma geral, a demanda do setor comercial). Já a variável
número de domicílios está sendo utilizada aqui como um “coringa”, já que é um indicador