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

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86 MM m 100000 3 MM m /ano 100000 3 /ano 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 Comparação dos modelos - Transportes 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 23: Comparação dos modelos - Transportes Auto-regressão Método de Holt Prev. explanatória Analisando-se o gráfico acima, observa-se inicialmente que os resultados obtidos pelos métodos de Holt e de regressão explanatória ficaram muito próximos um do outro. Além disso, pode-se observar que os resultados obtidos pelo modelo de auto-regressão se “descolam” dos demais, principalmente quando o horizonte de previsão é maior. Até por volta de 2011 os resultados das 3 previsões são próximos uns dos outros, o que nos leva a concluir que até este período foi encontrada uma faixa de resultados bastante confiáveis. Montando-se um quadro comparativo dos modelos de previsão utilizados chega-se à seguinte tabela que compara diversos parâmetros, numéricos e subjetivos, diretos e indiretos, os quais fornecem alguma informação a respeito da qualidade das previsões obtidas.
Tabela 8: Quadro comparativo de modelos – Setor de Transportes Setor Transportes Número de dados históricos Regressão Explanatória Auto-regressão Holt incluídos no modelo Relação Intervalo de 10 16 18 Confiança/Previsão em 2030 4% 3% 18% R2 ou R2-ajustado encontrado 99,5% 98,6% n/a MSE 2.239,5 4.660,4 4.675,5 MAE 40,0 56,0 47,6 MAPE 23% 203% *Nãohomocedasticidade *Longa sequência 31% Problemas com resíduos de 1a *Número muito baixo de abaixo do zero no ordem Problemas com resíduos de 2a pontos abaixo de zero início da série n/a ordem Método conceitualmente mais n/a n/a n/a adequado para previsões de... Alinhamento de resultados com Curto/Médio prazo Curto prazo Curto prazo outros métodos? Holt Nenhum Regr. Explanatória Segue uma pequena explicação sobre cada um dos parâmetros acima elencados: • Número de dados históricos incluídos no modelo: muito importante, dado que um modelo baseado num número menor de pontos possui menor poder de extrapolação do que um baseado num número maior de pontos. • Relação Intervalo de Confiança/Previsão em 2030: este parâmetro é a razão entre o Limite Superior previsto em 2030 e a previsão base em 2030 e dá uma dimensão de quão precisa a previsão gerada pelo modelo se propõe a ser. Vale ressaltar que, como os dados estão representados porcentualmente, previsões em patamares bastante elevados podem possuir resultados porcentuais menores do que previsões em patamares mais baixos, mesmo possuindo uma amplitude absoluta maior. • R 2 ou R 2 -ajustado: mostra o indicador de explicação (devidamente ajustado, se for o caso), encontrado para as regressões realizadas • MSE, MAE e MAPE: Indicadores do erro entre o modelo e os dados históricos. As informações dos mesmos são complementares entre si • Problemas com resíduos: análise dos maiores problemas encontrados durante as análises de resíduos das regressões 87
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