Um modelo econométrico + insumo-produto para a previsão de longo prazo da demanda de combustíveis no Brasil

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Santiago, Flaviane Souza
• Orientador(a): Mattos, Rogério Silva de
• Banca de defesa: Braga, Marcelo José , Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Economia
• Departamento: Faculdade de Economia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Econometria; Insumo-produto; Modelo integrado; Energia; Combustíveis; Econometric; Input-output; Integrated model; Energy; Fuel
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/2793

Este trabalho desenvolveu um modelo de previsão de longo prazo da demanda de combustíveis no Brasil baseado na integração de um modelo econométrico de séries temporais com um modelo de insumo-produto híbrido. Os dados utilizados para estimar o modelo econométrico foram às séries históricas anuais dos componentes da demanda final (PIB, consumo das famílias, investimento, exportações, gastos do governo e importações) produzidos pelo Sistema de Contas Nacionais do IBGE. Para a construção do módulo de insumo-produto híbrido, foi utilizada a matriz nacional de insumo-produto do Brasil para o ano de 2005, estimada pelo IBGE, e os dados de uso de combustíveis derivados do petróleo (gasolina, óleo diesel, óleo combustível e álcool, medidos em “tep”) disponíveis no Balanço Energético Nacional de 2008. Na construção do modelo econométrico, verificou-se que as séries temporais além de não estacionárias são também cointegradas. Portanto, foram estimados modelos de correção de erros vetoriais para as variáveis originais e em uma versão alternativa com as mesmas transformadas em log. Para selecionar o melhor modelo, aplicou-se um teste preditivo sobre os modelos estimados para os anos de 2004 a 2007, concluindo-se que o modelo com variáveis em log apresentou o melhor desempenho. De forma análoga, foi também realizado um teste preditivo no mesmo período para verificar a capacidade de previsão do modelo integrado com relação ao consumo dos combustíveis. Posteriormente, o modelo integrado foi então usado para se fazer previsões futuras no período de 2008 a 2017. Foram considerados dois cenários para as variáveis exógenas: um refletindo uma duração curta para a atual crise mundial e outro uma duração longa para a mesma. Em ambos os casos, as projeções indicaram um aumento na demanda de combustíveis para os próximos 10 anos.