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dc.contributor.authorMendonça, Mario Jorge Cardoso de-
dc.contributor.authorLavagnole, Marcus Gerardus-
dc.contributor.authorPereira Junior, Amaro Olímpio-
dc.contributor.authorCabral, Joilson de Assis-
dc.coverage.spatialBrasilpt_BR
dc.coverage.temporal2004-2014pt_BR
dc.date.accessioned2019-11-06T19:26:05Z-
dc.date.available2019-11-06T19:26:05Z-
dc.date.issued2019-10-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/9441-
dc.description.abstractEste trabalho aplica o modelo linear dinâmico (MLD) estimado com base na abordagem bayesiana a fim de projetar o consumo de eletricidade para cinco unidades regionais brasileiras. O apelo para o emprego do MLD no caso do consumo de energia se deve ao fato de que, nesse modelo, o ajuste ocorre na unidade de tempo, garantindo projeções mais precisas em séries com alto grau de variabilidade, como é o caso do consumo de energia. Os resultados vieram a corroborar a expectativa quanto à adequação do MLD para o propósito de efetuar projeções. Os diferentes critérios de validação da previsão calculados para um horizonte de doze meses mostraram resultados bastante satisfatórios. Para todos os casos, o MLD apresentou um erro de previsão situado dentro da faixa de 3%, valor tomado como de referência para as concessionárias. No caso das regiões Centro-Oeste, Nordeste e Sul, esse indicador ficou ainda menor. Testamos a robustez do MLD usando um modelo de dados em painel de coeficientes aleatórios (MCA) que permite obter um conjunto de coeficientes distintos para cada região, mas dentro de uma estrutura comum. No que se refere à previsão, o desempenho do MCA também se mostrou razoável, mesmo com desempenho inferior ao do MLD. Com exceção da região Sudeste, o mean absolute percentage error (Mape) do MCA ficou abaixo ou na faixa de 3% para as demais regiões.pt_BR
dc.language.isopt-BRpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.titleUm Modelo econométrico para previsão de consumo residencial de energia elétrica no Brasilpt_BR
dc.title.alternativeTexto para Discussão (TD) 2522 : Um Modelo econométrico para previsão de consumo residencial de energia elétrica no Brasilpt_BR
dc.typeTexto para Discussão (TD)pt_BR
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.source.urlsourcehttp://www.ipea.gov.brpt_BR
dc.location.countryBRpt_BR
dc.description.physical43 p. : il.pt_BR
dc.subject.vcipeaIPEA::Indústria::Energia::Energia. Fontes de Energia. Combustíveis::Consumo de Energiapt_BR
dc.subject.vcipeaIPEA::Indústria::Energia::Energia Elétrica::Energia Elétricapt_BR
dc.subject.vcipeaIPEA::Condições Econômicas. Pesquisa Econômica. Sistemas Econômicos::Econômica::Pesquisa Econômica::Modelos Econométricospt_BR
dc.subject.vcipeaIPEA::Ciência. Pesquisa. Metodologia::Previsões. Fator Tempo::Previsões. Fator Tempo::Projeçõespt_BR
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.pt_BR
dc.subject.keywordConsumo regional de energiapt_BR
dc.subject.keywordModelo linear dinâmicopt_BR
dc.subject.keywordDados em painelpt_BR
dc.subject.keywordEfeito aleatóriopt_BR
dc.subject.keywordProjeçãopt_BR
ipea.description.objectiveAplicar o modelo linear dinâmico (MLD) estimado com base na abordagem bayesiana a fim de projetar o consumo de eletricidade para cinco unidades regionais brasileiras.pt_BR
ipea.description.methodologyModelo Linear Dinâmico - sob a ótica bayesianapt_BR
ipea.description.additionalinformationSérie monográfica: Texto para Discussão ; 2522pt_BR
ipea.description.additionalinformationPossui referências bibliográficas;pt_BR
ipea.description.additionalinformationPossui anexo;pt_BR
ipea.access.typeAcesso Abertopt_BR
ipea.rights.typeLicença Comumpt_BR
ipea.englishdescription.abstractThis paper applies the dynamic linear model (DLM) estimated based on the Bayesian approach to project electricity consumption for five Brazilian regional units. The appeal for the use of DLM in the case of energy consumption is due to the fact that in this model the adjustment occurs in the unit of time ensuring more accurate projections in series with a high degree of variability, such as energy consumption. The results corroborated the expectation regarding the adequacy of DLM for the purpose of making projections. The different forecast validation criteria calculated for a 12-month horizon showed very satisfactory results. In all cases,DLM had a forecast error within the 3% range, taken as a reference for the utilities. In the case of the Center, Northeast and South regions, this indicator was even lower. We tested the robustness of the DLM using a model panel data with random coefficients (MRC) that allows to obtain a set of distinct coefficients for each region, but within a common structure. Regarding forecasting, MRC performance was also reasonable, even underperforming DLM. With the exception of the Southeast region, MRC’s Mape was below or in the 3% range for the other regions.pt_BR
ipea.researchfieldsN/Apt_BR
ipea.classificationEnergiapt_BR
Appears in Collections:Energia: Livros

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