Ver registro no DEDALUS
Exportar registro bibliográfico

Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX (2011)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: MOURA, FERNANDO ALVES DE - FEA
  • USP Schools: FEA
  • Sigla do Departamento: EAD
  • Subjects: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); ECONOMETRIA; ENERGIA ELÉTRICA; CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA (PREVISÃO)
  • Keywords: Econometrics; Forecasting (time series analysis)
  • Language: Português
  • Abstract: A previsão do consumo de energia elétrica do Brasil é muito importante para os órgãos reguladores do setor. Uma série de metodologias têm sido utilizadas para a projeção desse consumo. Destacam-se os modelos de regressão com dados em painel, modelos de cointegração e defasagem distribuída, modelos estruturais de séries temporais e modelos de Box & Jenkins de séries temporais, dentre outros. Neste trabalho estimar-se um modelo de previsão do consumo comercial, industrial e residencial de energia brasileiro por meio de modelos SARMAX. Nesses modelos o consumo de energia pode ser estimado por meio de uma regressão linear múltipla considerando diversas variáveis macroeconômicas como variáveis explicativas. Os resíduos desse modelo são explicados por meio de um modelo de Box & Jenkins. Neste estudo realiza-se uma pesquisa bibliográfica sobre fatores que influenciam no consumo de energia elétrica e levantam-se variáveis proxies para prever este consumo no Brasil. Utiliza-se uma base de dados mensal no período entre Janeiro de 2003 e Setembro de 2010 para construção de cada um dos três modelos de previsão citados. Utilizase uma amostra de validação de Outubro de 2010 até Fevereiro de 2011. Realiza-se a avaliação dos modelos estimados em termos de adequação às premissas teóricas e ao desempenho nas medidas de acurácia MAPE, RMSE e coeficiente de determinação ajustado. Os modelos estimados para o consumo de energia elétrica dos setores comercial, industrial e residencial obtêm umMAPE de 2,05%, 1,09% e 1,27%; um RMSE de 144,13, 185,54 e 158,40; e um coeficiente de determinação ajustado de 95,91%, 93,98% e 96,03% respectivamente. Todos os modelos estimados atendem os pressupostos de normalidade, ausência de autocorrelação serial e ausência de heterocedasticidade condicionada dos resíduos. Os resultados confirmaram a viabilidade da utilização das variáveis macroeconômicas testadas para estimar o consumo de energia elétrica por setores e a viabilidade da metodologia para a previsão destas séries na amostra de dados selecionada
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 25.11.2011
  • Acesso online ao documento

    Online access or search this record in

    Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    FEA20600054515T519.232 M929p
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MOURA, Fernando Alves de; MONTINI, Alessandra de Ávila. Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX. 2011.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2011. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-15122011-180812/ >.
    • APA

      Moura, F. A. de, & Montini, A. de Á. (2011). Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-15122011-180812/
    • NLM

      Moura FA de, Montini A de Á. Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-15122011-180812/
    • Vancouver

      Moura FA de, Montini A de Á. Previsão do consumo de energia elétrica por setores através do modelo SARMAX [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-15122011-180812/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI: