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

Autocorrelation
Autocorrelation Function for TRANSPORTES (RODOVIÁRIO) (4)
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
-1,0
1
2
3
Lag
Gráfico 20: ACF da demanda do setor de Transportes
Tal gráfico indica que uma variável temporal deveria ser incluída na previsão de
demanda do setor de transportes, o que nos leva a buscar um terceiro modelo.
Realizando-se uma auto-regressão da demanda do setor de Transportes, encontra-se a
seguinte equação:
Equação 30: Demanda de transportes em função de modelo de auto-regressão
y = 26,
39
+ 1,
846
× Lag1-
0,
80
4
× Lag2
Tal regressão apresenta um R 2 -ajustado de 98,62, valor bastante elevado que pode ser
justificado pelo baixo número de dados incluídos no modelo (apenas 16, que é o que a base
histórica do BEN nos fornece). O t-stat encontrado dos coeficientes é maior do que 2, mas o tstat
da constante foi de 1,13. Por ser uma medida do nível inicial da série e influenciar pouco
nos resultados finais, releva-se este problema.
Analisando-se os resíduos deste modelo encontra-se a seguinte distribuição:
5
83