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

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78 7.1 Setor de Transportes A seguir serão desenvolvidos diferentes modelos de previsão para a demanda do setor de transportes, tanto explanatórios como baseados em séries temporais. 7.1.1 Transportes – Método de Holt Analisando inicialmente o gráfico com a série temporal da demanda do setor de transportes, observamos que a mesma possui uma tendência de crescimento e pouca ou nenhuma sazonalidade. Desta forma, de acordo com a Revisão Bibliográfica deste trabalho, pode-se concluir que um modelo que se mostra adequado para a previsão destas séries é o modelo de Holt. MM m 14000 3 MM m /ano 14000 3 /ano 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 Utilizando-o para o consumo do setor de transportes obtém-se o seguinte gráfico: Previsão série temporal – Setor Transportes Dados ajustados alfa (nível): 1,11 beta (tendência): 0,89 Dados reais 1988 1988 1990 1990 1992 1992 1994 1994 1996 1996 1998 1998 2000 2000 2002 2002 2004 2004 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 16: Modelo de Holt para demanda do Setor de Transportes Limite superior (95% certeza) Previsão Limite inferior (95% certeza) Nele pode-se observar uma previsão com tendência futura linear, de acordo com o funcionamento do modelo utilizado. Porém, vale ressaltar que, por considerar que o comportamento futuro de uma série temporal refletirá o seu passado, o método de Holt costuma obter resultados melhores no curto prazo do que no longo prazo.
7.1.2 Transportes – Regressão Explanatória Buscando realizar uma previsão por regressão para o setor de Transportes, pode-se pensar nas seguintes variáveis que teriam algum relacionamento lógico com a mesma: Transportes No N carros movidos a GNV o carros movidos a GNV f PIB No N domicílios o domicílios Figura 14: Possíveis variáveis explanatórias para demanda de transportes Ou seja, considera-se que, de alguma forma, a demanda de gás do setor de transportes possa estar relacionada com o número de carros convertidos a GNV no Brasil, o PIB nacional ou o número de domicílios nacional. A primeira variável descrita deve, intuitivamente, ser fortemente relacionada com a demanda de gás do setor de transporte. Já as outras duas variáveis são “coringas”, relacionadas à aspectos macroeconômicos brasileiros, podendo ser utilizadas em diversos tipos de análises de regressão. Rodando no Minitab ® uma regressão Stepwise forward-with-a-backward look com essas três variáveis e os parâmetros de “Alpha-to-enter” e “Alpha-to-remove” de 15%, obtémse a seguinte equação: Equação 29: Demanda de transportes em função de modelo de regressão explanatória y = 61, 79 + 0, 00185 × NúmeroDeCarrosGNV Tal equação possui um R 2 de 99,5%, resultado bastante elevado que pode ser justificado pelo baixo número de pontos que estão sendo incluídos na regressão (10). Além disso, todos os seus t-stat são maiores do que 2. 79
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