COMPARAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DE MODELOS ARIMA PARA O CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL

Autor: Raphael Silveira Amaro, Paulo Sergio Ceretta, Daniel Arruda Coronel, Reisoli Bender Filho, Michele Gendelsky de Oliveira
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Revista UNEMAT de Contabilidade, Vol 6, Iss 11 (2017)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2316-8072
DOI: 10.30681/ruc.v6i11.1848
Popis: Devido ao fato de que a energia elétrica, em grandes quantidades, não pode ser armazenada de forma viável e eficiente, torna-se extremamente importante mensurar de forma precisa e confiável a sua demanda futura. Deste modo, o objetivo desta pesquisa é comparar a capacidade preditiva de modelos Autoregressive Integrated Moving Average para a série de demanda de energia elétrica de médio prazo do Brasil. Para que tal objetivo seja alcançado, realizam-se previsões da demanda de energia elétrica mensal para 50 passos à frente, em cada modelo concorrente, com reajuste dos parâmetros a cada passo. Como resultado, as evidências empíricas encontradas demonstraram que o melhor modelo para realizar previsões eficientes e confiáveis para a série é um processo com dois vetores autorregressivos, um vetor de média móvel e ordem de integração unitária.
Databáze: Directory of Open Access Journals