Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Souza, Daniel Morais de
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Orientador(a): |
Mattos, Rogério Silva de
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Banca de defesa: |
Perobelli, Fernanda Finotti Cordeiro
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Oliveira, Fernando Luiz Cyrino
,
Almeida, Eduardo Simões de
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Economia
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Departamento: |
Faculdade de Economia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6891
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Resumo: |
Eletricidade é um insumo de uso generalizado nas economias modernas, penetrando nas mais variadas atividades produtivas e de consumo na sociedade. No entanto, as dificuldades de armazenamento em larga escala dessa forma de energia fazem com que a eletricidade seja muito sensível às condições de oferta, a ponto de que problemas de abastecimento rapidamente se convertem em apagões. Dentre vários dispositivos implementados na re-estrutuação do setor elétrico brasileiro (SEB) ao longo dos últimos 17 anos, estão sistemas de previsão de médio e longo-prazos usados por parte dos agentes públicos e privados do setor para reduzir as incertezas dos processos de abastecimento e expansão. A ANEEL chegou a recomendar na NT 292/2008-SER o uso de três metodologias multivariadas alternativas nesses sistemas de previsão, a saber: modelos VAR e VCE, modelos autorregressivos com defasagens distribuídas (ARDL) e modelos estruturais a espaço de estados. A literatura especializada, em que pese a presença de vários estudos propondo modelos de previsão do consumo de eletricidade para os três segmentos residencial, industrial e comercial, apresenta majoritariamente modelos de tipo VAR e VCE. Este estudo atualiza a literatura no que concerne ao uso de modelos VAR e VCE e ao mesmo tempo os compara em termos preditivos com os modelos ARDL e estruturais a espaço de estados. Os resultados encontrados na análise do desempenho preditivo dos modelos mostraram que para o segmento residencial, o modelo com melhor capacidade preditivo foi o modelo estrutural, enquanto que para o segmento comercial foi o modelo VCE e, para o segmento industrial, foi o modelo ARDL. Previsões de 2014 a 2025 foram feitas com o intuito de informar ao mercado brasileiro a demanda de energia para cada segmento. Foram usadas bases de dados disponíveis e atualizadas provenientes das mesmas fontes usadas nos estudos da literatura. |