Avaliação da capacidade preditiva de modelos ARIMA e VAR-VEC: o caso da demanda por energia elétrica no Rio Grande do Sul

Gérson dos Santos Nunes, Viviane Leite Dias de Mattos, Andréa Cristina Konrath, Luiz Ricardo Nakamura, Antônio Cezar Bornia, Paulo Siga Thomaz

Resumo


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.


Palavras-chave


Séries temporais; Modelo Box-Jenkins; Modelo de vetores autorregressivos; Modelo de correção de erros vetoriais.

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DOI: https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.17357

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