Revista UNEMAT de Contabilidade (Jul 2017)

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

  • Raphael Silveira Amaro,
  • Paulo Sergio Ceretta,
  • Daniel Arruda Coronel,
  • Reisoli Bender Filho,
  • Michele Gendelsky de Oliveira

DOI
https://doi.org/10.30681/ruc.v6i11.1848
Journal volume & issue
Vol. 6, no. 11

Abstract

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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.