Previsão de séries temporais: produção industrial e demanda de energia elétrica no Brasil

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Pontes, Lucélia Pontes e lattes
Orientador(a): Gutierrez, Carlos Enrique Carrasco lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Católica de Brasília
Programa de Pós-Graduação: Programa Stricto Sensu em Economia de Empresas
Departamento: Escola de Humanidades, Negócios e Direito
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Energia elétrica
Produção industrial
Previsão de séries temporais
Palavras-chave em Inglês:
Time series forecasting
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Link de acesso: https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/2645
Resumo: Forecasting is an important activity that can be developed in any space whose study is associated with the environment of predicting future behavior in relation to the events of interest. The objective of this work is to find through econometric modeling the best prediction model for the series of industrial production and residential electric energy demand in Brazil, using simpler individual models used as baseline (ARIMA), multivariate (ARDL) (VAR) and forecast combination. The best model was obtained through the statistics of the errors, through the performance of accuracy.
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spelling Gutierrez, Carlos Enrique Carrascohttp://lattes.cnpq.br/0881893862643600http://lattes.cnpq.br/3083097288481045Pontes, Lucélia Pontes e2019-11-07T19:07:45Z2018-12-13PONTES, Lucélia Pontes e. Previsão de séries temporais: produção industrial e demanda de energia elétrica no Brasil. 2018. 104 f. Tese (Programa Stricto Sensu em Economia de Empresas) - Universidade Católica de Brasília, Brasília, 2018.https://bdtd.ucb.br:8443/jspui/handle/tede/2645Forecasting is an important activity that can be developed in any space whose study is associated with the environment of predicting future behavior in relation to the events of interest. The objective of this work is to find through econometric modeling the best prediction model for the series of industrial production and residential electric energy demand in Brazil, using simpler individual models used as baseline (ARIMA), multivariate (ARDL) (VAR) and forecast combination. The best model was obtained through the statistics of the errors, through the performance of accuracy.Realizar previsões é uma atividade importante que pode ser desenvolvida em qualquer espaço, cujo estudo esteja associado ao ambiente de prever comportamentos futuros em relação aos acontecimentos de interesse. O objetivo deste trabalho é encontrar através de estudos econométricos o melhor modelo de previsão para as séries da produção industrial e da demanda de energia elétrica residencial no Brasil, utilizando-se de modelos individuais mais simples como baseline (ARIMA), multivariados ARDL, VAR e com combinação de previsão. O melhor modelo foi obtido através das estatísticas dos erros, utilizando o desempenho de acurácia, destaque para o modelo combinado por mínimos quadrados ordinários OLS.Submitted by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2019-11-07T19:03:08Z No. of bitstreams: 1 LuceliaPontesePontesTese2018.pdf: 2207609 bytes, checksum: 5b6a278bdbd0b01391897b1682761a35 (MD5)Approved for entry into archive by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2019-11-07T19:07:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LuceliaPontesePontesTese2018.pdf: 2207609 bytes, checksum: 5b6a278bdbd0b01391897b1682761a35 (MD5)Made available in DSpace on 2019-11-07T19:07:45Z (GMT). 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