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

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134 80 60 40 20 0 0 17 -20 -40 -60 Resíduos auto-regressão setor comercial/público Gráfico 61: Resíduos do Setor Comercial/Público Como se pode perceber pelo gráfico acima, os resíduos da regressão apresentam certo problema de homocedasticidade (variância aumenta conforme o x aumenta), além de seqüências muito grandes de resíduos abaixo do zero, principalmente no início da série. A equação encontrada para o modelo é dada por: Equação 48: Demanda Comercial/Público em função de modelo de auto-regressão y = 10, 16 + 1, 463 × Lag1 0, 45× Lag2 Ou seja, o comportamento futuro da série depende do comportamento passado da série de dados – últimos dois resultados (R 2 de 94,41%). O t-stat encontrado dos coeficientes é maior do que 2, mas o t-stat da constante foi de 1,17. Por ser uma medida do nível inicial da série e influenciar pouco nos resultados finais, releva-se este problema. Tal equação fornece a seguinte previsão de demanda de gás para o Setor Comercial/Público:
MM m 3000 3 MM m /ano 3000 3 /ano 2500 2000 1500 1000 500 0 -500 Demanda do setor Comercial/Público em função do modelo de auto-regressão 1987 1987 1989 1989 1991 1991 1993 1993 1995 1995 1997 1997 1999 1999 2001 2001 2003 2003 2005 2005 2006 2006 2008 2008 2010 2010 2012 2012 2014 2014 2016 2016 2018 2018 2020 2020 2022 2022 2024 2024 2026 2026 2028 2028 2030 2030 Gráfico 62: Demanda do setor Comercial/Público em função do modelo de auto-regressão Previsão 135 Limite superior (95% certeza) Limite inferior (95% certeza) Neste caso prevê-se um crescimento exponencial para a demanda de gás natural do Setor Comercial/Público. Apesar deste modelo se mostrar apropriado para o curto prazo, o mesmo não se mostra necessariamente muito confiável para o longo prazo, já que a relação temporal que rege a série pode ser alterada no futuro. Vale destacar que os intervalos de confiança da figura acima foram estimados devido à dificuldade matemática envolvida no cálculo de intervalos de predição para auto-regressões. Calculou-se o intervalo de confiança da previsão um período à frente e depois se estimou os intervalos de confiança das outras previsões multiplicando-se a primeira previsão pela mesma taxa de crescimento verificada na previsão por Holt (a proporção com o método de Holt foi adotada pelo fato de ambos os modelos serem baseados em séries temporais). 7.5.4 Setor Comercial/Público – Comparação dos modelos Comparando-se agora os resultados dos três modelos encontrados, chega-se ao seguinte gráfico:
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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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LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1: Matr
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Gráfico 50: Previsão da demanda r
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LISTA DE EQUAÇÕES Equação 1: Co
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Em 2007 o BCG foi considerado pela
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4. Justificativa O gás natural é
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Oferta de energia elétrica — His
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5. O Mercado de Gás Natural 5.1 Pr
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Oferta nacional de GN crescendo com
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não sim Definição do problema Co
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Tabela 1: Lag de uma série Observa
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Figura 5: Decomposição de série
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Analogamente ao Mean Absolute Error
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estar “errada”, quando o result
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Como se pode notar com alguma anál
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Ou seja, a previsão será uma fun
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Note-se que este método é extrema
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Fonte: Extraído de Makridakis (199
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Esse conjunto de modelos apresenta
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Vale destacar que diversos modelos
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