Evaluation of the predictive capacity of ARIMA and VAR-VEC models: the case of electricity demand in Rio Grande do Sul

Authors

DOI:

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

Keywords:

Time series, Box-Jenkins model, Autoregressive vector model, Error correction vector model.

Abstract

This paper presents the modelling of electricity demand in State of Rio Grande do Sul for the three main consumer sectors: residential, commercial and industrial, through the autoregressive vector model, complemented by the error correction vector model. In this approach, we also considered information regarding energy tariff, GDP, appliances and electrical material and equipment prices. The predictive capacity of all fitted models was compared to the Box-Jenkins framework, specifically, with the autoregressive integrated moving average (ARIMA) models. All models were fitted using data from 1971 to 2010, and their validation were performed from 2011 up to 2017.  In general, for all three consumer sections, the best predictive capacity was returned by the ARIMA models. Nevertheless, the other models performed better on one-step-ahead predictions.

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Author Biographies

Gérson dos Santos Nunes, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul – IFRS

Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (2014), com especialização em Docência no Ensino Superior pelo Centro Universitário Barão de Mauá (2015). Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC), na Universidade Federal do Rio Grande (FURG) (2019). Atualmente, é professor EBTT do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul – Rio Grande, RS, Brasil.

Viviane Leite Dias de Mattos, Universidade Federal do Rio Grande – FURG

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Católica de Pelotas (1978), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1997) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004). Trabalhou como docente na área de Estatística na Universidade Católica de Pelotas e na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Atualmente é Professora Associada no Instituto de Matemática, Estatística e Física da Universidade Federal do Rio Grande. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Garantia de Controle de Qualidade, atuando, principalmente, nos seguintes temas: séries temporais, qualidade, probabilidade e estatística, controle de processos e projeto de experimentos. Rio Grande, RS, Brasil.

Andréa Cristina Konrath, Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC

Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade de Santa Cruz do Sul (2000), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2002) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2008). Trabalhou como docente na área de Estatística na Universidade do Vale do Itajaí, (UNIVALI), no período de março de 2007 a janeiro de 2009, e, no Instituto de Matemática, Estatística e Física da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), no período de fevereiro de 2009 a julho de 2011, também na área de Estatística. Desde agosto de 2011, é Professora Associada na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), pertencendo ao Departamento de Informática e Estatística, na qual ministra disciplinas de Estatística na graduação e pós-graduação. Florianópolis, SC, Brasil.

Luiz Ricardo Nakamura, Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (2009), mestrado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2011) e doutorado em Ciências (Estatística e Experimentação Agronômica) pela Universidade de São Paulo (2016), com período “sanduíche” na London Metropolitan University (Londres, Reino Unido). Atualmente, é Professor Adjunto do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina. Pesquisador dos grupos GAMLSS (www.gamlss.org) e "Grupo de Análise e Modelagem Estatística – GAME". Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando, principalmente, nos seguintes temas: modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), modelos semiparamétricos, modelagem estatística e análise multivariada. Florianópolis, SC, Brasil.

Antônio Cezar Bornia, Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Paraná (85), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (88) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (95). Atualmente, é professor titular da Universidade Federal de Santa Catarina, lotado no Departamento de Engenharia de produção e Sistemas.Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Análise de Custos e aplicações da Teoria da Resposta ao Item. É diretor administrativo da Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) e Presidente da Associação Brasileira de Custos (ABC).

Paulo Siga Thomaz, Universidade Federal do Rio Grande – FURG

Graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG) (2016). Fez intercâmbio acadêmico, cursando um ano de sua graduação na Budapest University of Technology and Economics (BME) (2014), na cidade de Budapeste, pelo programa do governo Ciência sem Fronteiras. Possui mestrado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG) (2019). Atualmente, cursa Licenciatura em Matemática pelo Centro Universitário Claretiano. Possui experiência com técnicas estatísticas aplicadas à qualidade, com ênfase na mensuração da satisfação, e estudos de séries temporais, principalmente séries econômicas e financeiras. Rio Grande, RS, Brasil.

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Published

2022-04-04

How to Cite

Nunes, G. dos S., Mattos, V. L. D. de, Konrath, A. C., Nakamura, L. R., Bornia, A. C., & Thomaz, P. S. (2022). Evaluation of the predictive capacity of ARIMA and VAR-VEC models: the case of electricity demand in Rio Grande do Sul. Exacta, 20(2), 307–335. https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.17357

Issue

Vol. 20 No. 2 (2022): (abr./jun.)

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