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

Autores

  • Raphael Silveira Amaro Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
  • Paulo Sergio Ceretta Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
  • Daniel Arruda Coronel Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
  • Reisoli Bender Filho Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
  • Michele Gendelsky de Oliveira Centro Universitário Franciscano - UNIFRA

DOI:

https://doi.org/10.30681/ruc.v6i11.1848

Resumo

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.

Biografia do Autor

Raphael Silveira Amaro, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM

Mestre em Administração pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Especialista em Gestão Financeira, Controladoria e Auditoria pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). Graduado em Economia pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). 

Paulo Sergio Ceretta, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM

Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Professor associado do departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

Daniel Arruda Coronel, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM

Doutor em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). Professor associado do departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

Reisoli Bender Filho, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM

Doutor em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). Professor associado do departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).

Michele Gendelsky de Oliveira, Centro Universitário Franciscano - UNIFRA

Graduação em Ciências Contábeis.

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Publicado

26/07/2017

Como Citar

Amaro, R. S., Ceretta, P. S., Coronel, D. A., Filho, R. B., & de Oliveira, M. G. (2017). COMPARAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DE MODELOS ARIMA PARA O CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL. Revista UNEMAT De Contabilidade, 6(11). https://doi.org/10.30681/ruc.v6i11.1848

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