Produção Nacional
Avaliação da capacidade preditiva de modelos ARIMA e VAR-VEC: o caso da demanda por energia elétrica no Rio Grande do Sul
2021; UNIVERSIDADE NOVE DE JULHO; Volume: 20; Issue: 2 Linguagem: Português
10.5585/exactaep.2021.17357
ISSN1983-9308
AutoresGérson dos Santos Nunes, Viviane Leite Dias de Mattos, Andréa Cristina Konrath, Luiz Ricardo Nakamura, Antônio Cézar Bornia, Paulo Siga Thomaz,
Tópico(s)Logistics and Infrastructure Analysis
ResumoO presente estudo apresenta a modelagem da demanda de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul para os três principais setores consumidores: residencial, comercial e industrial, utilizando o modelo vetorial autorregressivo, complementado pelo modelo vetorial de correção dos erros. Nesta modelagem, também foram utilizadas informações a respeito da tarifa de energia elétrica, PIB, preços de eletrodomésticos e preço de materiais e equipamentos elétricos. A capacidade preditiva dos modelos ajustados foi comparada com a do modelo obtido pela modelagem de Box-Jenkins, em especial, o modelo autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA). Para o ajuste dos modelos, foram utilizados dados do período 1971-2010, tendo sua validação realizada no período 2011-17. De maneira geral, para os três setores consumidores, a melhor capacidade preditiva foi obtida a partir dos modelos ARIMA. Entretanto, os outros modelos o suplantaram para a previsão um passo à frente.
Referência(s)