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.

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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

2017-08-01

Edição

Seção

Artigos

Como Citar

COMPARAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DE MODELOS ARIMA PARA O CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL. (2017). Revista UNEMAT De Contabilidade, 6(11). https://doi.org/10.30681/ruc.v6i11.1848

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