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

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136 MM m 2500 3 MM m /ano 2500 3 /ano 2000 1500 1000 500 0 -500 Comparação dos modelos – Setor Comercial/Público 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 63: Comparação dos modelos – Comercial/Público Previsão por PIB Auto-regressão Método de Holt O primeiro ponto que se nota no gráfico acima é a considerável diferença entre os resultados dos três modelos encontrados (fato este que não ocorreu na previsão de nenhum dos outros setores). Enquanto a previsão do método de Holt (a qual possui intervalos de confiança bastante amplos, conforme visto anteriormente) segue um crescimento linear, as previsão dos modelos de regressão e auto-regressão seguem crescimentos exponenciais. Porém, ainda entre estas duas últimas, o crescimento exponencial da regressão é muito maior do que o crescimento da auto-regressão. Além disso, todos os modelos possuem algumas fraquezas evidentes. O modelo de Holt possui intervalos de confiança muito abertos e os modelos baseados em regressão e autoregressão desrespeitam muitas das hipóteses necessárias para que os mesmos sejam confiáveis. Tais problemas/diferenças podem ser em grande parte atribuídos aos dados históricos que deram origem aos modelos. Além de escassos, o perfil dos mesmos possui um formato singular, com um “soluço” entre 1997 e 2001. Montando-se um quadro comparativo dos modelos de previsão utilizados chega-se a:
Tabela 12: Quadro comparativo de modelos – Setor Comercial/Público Setor Comercial/Público Número de dados históricos Regressão Explanatória Auto-regressão Holt incluídos no modelo Relação Intervalo de 19 17 19 Confiança/Previsão em 2030 20% 116% 129% R2 ou R2-ajustado encontrado 82,8% 94,4% n/a MSE 2.065,0 603,0 538,4 MAE 39,0 17,0 15,6 MAPE 362% 123% *Nãohomocedasticidade 189% *Não-homocedasticidade *Sequência abaixo Problemas com resíduos de 1a *Resíduos auto- do zero no início da ordem correlacionados *Não-homocedasticidade série 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 Relativamente Alinhamento de resultados com Relativamente próximo à auto- outros métodos? Nenhum próximo à Holt regressão Analisando-se a tabela acima, percebe-se que o modelo de regressão explanatória apresenta uma relação intervalo de confiança/previsão bem melhor que os outros modelos. Por outro lado, seus erros (MSE, MAPE e MAE) são bastante mais elevados, o que indica uma baixa aderência do modelo aos dados históricos (o que é reforçado pelo resultado de R 2 encontrado). Além disso, também se percebe que os resíduos encontrados apresentam problemas, não respeitando completamente as hipóteses do modelo de regressão linear. O modelo de auto-regressão encontrado é prejudicado pela perda de dois dados históricos na confecção do mesmo (para gerar a série de lag1 e lag2). Outros pontos fracos do mesmo são os problemas com seus resíduos, além de e sua alta relação entre intervalo de confiança e previsão em 2030. Um ponto forte que se observa neste modelo é o relativo alinhamento de seus resultados com os obtidos através do método de Holt o que serve, em parte, para validá-los. Já o método de Holt encontrado prima pelo fato de ter sido gerado a partir de uma boa quantidade de dados em relação a seus pares (mas nem tantos dados quanto seria desejável) e por possuir baixas medidas de erros. Além disso, possui certo alinhamento de resultados com 137
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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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