157Figura 24 — Relatório <strong>de</strong> saída do computador: gráfico dos valores previstos paranov./81 -out./82 do consumo <strong>de</strong> energia elétrica gaúchoQuadro 14Previsão para os valores mensais do consumo <strong>de</strong> energiaelétrica gaúcho — nov./81-out./82ANOSEMESESVALOR PREVISTOINTERVALO DE CONFIANÇA '^OBSERVADo"(<strong>de</strong> 95%) . , . . ,(se conhecido)DE ERRO1981Nov.Dez.510 911,2541 261,5(476(501311, 7;548 023, 7) 516 655613, 7;584 043, 0) 559 7791,13,11982Jan.Fev.Mar.Abr.MaioJun.Jul.Ago.Set.Out.575 551,3549 978,7564 805,6550 248,6547 880,6541 315,9545 676,2552 724,0544 592,6550 550,3(530(504(515(499(495(487(489(493(484(488457, 5;624 478, 5) 589 137276, 5;599 822, 8)352, 6;619 004, 1)751, 6;605 848, 1)408, 2; 605 910, 8)405, 9;601 188, 7)338, 1;608 500, 6)719, 0;618 780, 7)616, 3;611 991, 6)123, 6; 620 960, 9)2,3NOTA: O percentual <strong>de</strong> erro é obtido através da diferença entre o valor previsto e o valorrealmente observado (se conhecido) dividida pelo valor realmente observado.
7 - CONSIDERAÇÕES FINAISEste trabalho procurou expor, em <strong>de</strong>talhe, a <strong>metodologia</strong> criada pelosprofessores George E.P. <strong>Box</strong> e Gwilym M. <strong>Jenkins</strong> para a análise <strong>de</strong> sériesunivàriantes <strong>de</strong> <strong>tempo</strong>. Foram abrangidos tanto os aspectos teóricosquanto questões relativas a seu manuseio prático.Conforme se po<strong>de</strong> perceber no <strong>de</strong>correr <strong>de</strong>ste documento, a <strong>metodologia</strong> <strong>de</strong><strong>Box</strong> & <strong>Jenkins</strong> emprega técnicas estatísticas relativamente sofisticadase proporciona previsões bastante precisas, em comparação com outros métodos<strong>de</strong> previsão. Contudo o método apresenta um conjunto <strong>de</strong> réstriçoesoperacionais e pressupõe que a serie observada tenha algumas especificida<strong>de</strong>spara gerar boas previsões.O fundamento <strong>de</strong>ssa <strong>metodologia</strong> esta inserido na Teoria dos ProcessosEstocásticos, on<strong>de</strong> as relações entre consecutivas observações assumemespecial importância, estando o método incluído no conjunto <strong>de</strong> instrumentos<strong>de</strong> Análise <strong>de</strong> Séries Temporais classificados como não automáticos .O método <strong>de</strong> <strong>Box</strong> & <strong>Jenkins</strong> para a Análise <strong>de</strong> Séries Temporais caracteriza-sepor seu objetivo <strong>de</strong> estabelecer mo<strong>de</strong>los do tipo auto-regressivointegrado-media movei, <strong>de</strong> forma a se ajustar ao conjunto <strong>de</strong> pontos observadosno <strong>tempo</strong>, partindo <strong>de</strong> um ciclo iterativo <strong>de</strong> cálculo.A estratégia <strong>de</strong>sse processo <strong>de</strong> "mo<strong>de</strong>lizaçao" consiste em i<strong>de</strong>ntificar ummo<strong>de</strong>lo tentativo capaz <strong>de</strong> <strong>de</strong>screver a<strong>de</strong>quadamente os dados disponíveis,estimar eficientemente seus parâmetros, validar o mo<strong>de</strong>lo propôs to através<strong>de</strong> uma avaliação <strong>de</strong> quão bem este é capaz <strong>de</strong> <strong>de</strong>screver a realida<strong>de</strong>e, em caso <strong>de</strong> consi<strong>de</strong>rar que a representação do mo<strong>de</strong>lo é a<strong>de</strong>quada, usã--lo para fins <strong>de</strong> análise <strong>de</strong> séries <strong>tempo</strong>rais ou, em caso <strong>de</strong> rejeição,selecionar um novo mo<strong>de</strong>lo, repetindo-se o ciclo.Verifica-se que a etapa crítica <strong>de</strong>sse processo é a <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificação domo<strong>de</strong>lo tentativo. Sua análise é feita a partir das funções amostrais <strong>de</strong>autocorrelaçao e autocorrelaçao parcial e, por se tratarem <strong>de</strong> dadosamostrais, caracteriza-se pela falta <strong>de</strong> precisão. Ê comum,por essa razão,que mais <strong>de</strong> um pesquisador, trabalhando com a mesma série <strong>de</strong> dadosobservados, i<strong>de</strong>ntifique mo<strong>de</strong>los distintos. Nessa etapa e, então, usualtrabalhar com mais <strong>de</strong> um mo<strong>de</strong>lo tentativo para, na etapa final <strong>de</strong> verificação,escolher aquele que, <strong>de</strong> acordo com algum critério previamenteestabelecido, se mostra mais conveniente para a <strong>de</strong>scrição dos dados<strong>de</strong> que se dispõe.Quando da divulgação <strong>de</strong>ssa <strong>metodologia</strong>, muitas críticas foram levantadas,fato que não permitiu sua utilização intensa no início dos anossetenta, embora os mo<strong>de</strong>los assim obtidos sejam bastante simples e parcimoniosos,contendo um número pequeno <strong>de</strong> parâmetros, além <strong>de</strong> propor-1 São classificados, na maioria dos livros técnicos sobre o assunto, como método automático <strong>de</strong> análise <strong>de</strong> serie <strong>tempo</strong>ralaqueles instrumentos para os quais, em geral, não existe um tratamento estatfstico completo masque, por serem<strong>de</strong> fácil manuseio e apresentarem resultados satisfatórios em muitas situações, são intensamente utilizados. Hntreesses instrumentos <strong>de</strong>stacam-se os mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> <strong>de</strong>composição (tambe'm chamada Análise Clássica <strong>de</strong> Séries Temporais)e os <strong>de</strong> alisamento.
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35l M l l l l l lFigura 3 - Correlo
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Na prática, porém, surge outro pr
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Esses vetores serão $,6, e a , de
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Um exemplo pratico permite maior cl
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