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

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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
Desta forma, ficamos com a seguinte equação para o modelo de regressão da demanda comercial/pública: Equação 47: Demanda Comercial/Público em função de modelo de regressão explanatória III y = 73519 + 5, 08 × PIB + 0, 23 × Lag1 Analisando-se os resíduos de segunda ordem gerados por este modelo encontra-se a seguinte distribuição: 80 60 40 20 0 0 18 -20 -40 -60 -80 -100 Resíduos de ordem 2 Setor comercial/público Gráfico 58: Resíduos de segunda ordem do setor Comercial/Público Nota-se no gráfico acima que os resíduos são autocorrelacionados e que os mesmos não são normalmente distribuídos, assim como os resíduos de primeira ordem do modelo. Porém, são considerados estatisticamente melhores que os resíduos de primeira ordem, já que o Stepwise forward-with-a-backward look adicionou ao modelo original mais uma variável. Desta forma, a previsão obtida pelo mesmo é a seguinte: 131
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FICHA CATALOGRÁFICA Modenesi, Gust
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AGRADECIMENTOS Cabem, nesta oportun
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ABSTRACT Natural gas has been incre
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não sim Definição do problema Co
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Note-se que este método é extrema
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