[pt] ANÁLISE COMPARATIVA DA PREVISÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA INDUSTRIAL NO PERÍODO PÓS - CRISE: UMA APLICAÇÃO DOS MODELOS VAR E BVAR

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: PAULO ROBERTO BASTOS MAIA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] DEMANDA ENERGETICA; [pt] CO INTEGRACAO; [pt] RAIZ UNITARIA; [en] ENERGY DEMAND; [en] COINTEGRATION; [en] UNIT ROOT
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17790

[pt] Esse estudo tem como objetivo efetuar previsões não condicionadas de demanda de energia elétrica no Brasil para a classe industrial entre os meses de Janeiro e Dezembro de 2010. Para tanto, verificou-se a causalidade entre as variáveis em estudo, em seguida se as mesmas eram estacionárias ou processos integrados. Posteriormente procedeu-se ao teste de co-integração, cujo intuito era determinar se as séries apresentavam alguma tendência comum ao longo do tempo. As previsões foram estimadas através do Modelo de Correção de Erros na abordagem Clássica (VAR/VEC) e Bayesiana (BVAR/BVEC) e, ao fim, efetuou-se uma análise comparativa através da média dos erros. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia Bayesiana se fez mais acurada do que a metodologia Clássica.