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

130
Outra análise que pode ser realizada é plotar o gráfico do ACF dos erros, para verificar
se há alguma influência temporal relevante ao problema que não tenha sido incorporada ao
modelo. O gráfico abaixo ilustra isso:
Autocorrelation
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
-1,0
1
Autocorrelation Function for Erro GDP
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
2
3
Lag
Gráfico 57: ACF comercial/público vs PIB
Tal gráfico indica que uma variável temporal deveria ser incluída na previsão de
demanda do setor comercial/público, o que nos leva a buscar refinar o modelo de regressão
anteriormente encontrado.
Utilizando-se um Stepwise forward-with-a-backward look dos resíduos com os lags da
série encontramos a seguinte equação:
Equação 46: Demanda Comercial/Público em função de modelo de regressão explanatória II
Re síduo
=
22,
49
+ 0,
23
× Lag1
Tal regressão apresenta um R 2 de 18,88%, ou seja, ela explica cerca de 20% do
comportamento dos resíduos.
4
5