@article{Amaro_Ceretta_Coronel_Filho_de Oliveira_2017, title={COMPARAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DE MODELOS ARIMA PARA O CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL}, volume={6}, url={https://periodicos.unemat.br/index.php/ruc/article/view/1848}, DOI={10.30681/ruc.v6i11.1848}, abstractNote={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.}, number={11}, journal={Revista UNEMAT de Contabilidade}, author={Amaro, Raphael Silveira and Ceretta, Paulo Sergio and Coronel, Daniel Arruda and Filho, Reisoli Bender and de Oliveira, Michele Gendelsky}, year={2017}, month={ago.} }