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Avaliação da capacidade preditiva de modelos ARIMA e VAR-VEC: o caso da demanda por energia elétrica no Rio Grande do Sul
Author(s) -
Gérson dos Santos Nunes,
Viviane Leite Dias de Mattos,
Andréa Cristina Konrath,
Luiz Ricardo Nakamura,
Antônio Cézar Bornia,
Paulo Siga Thomaz
Publication year - 2022
Publication title -
exacta
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
eISSN - 1983-9308
pISSN - 1678-5428
DOI - 10.5585/exactaep.2021.17357
Subject(s) - autoregressive integrated moving average , humanities , mathematics , physics , statistics , philosophy , time series
O 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.

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