Publicação: Análise da demanda por energia elétrica no meio rural do Brasil
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2010-2015
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BR
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Resumo
Este artigo se propõe a analisar os impactos da demanda por energia elétrica no meio rural do Brasil, no período entre 2010 e 2015, por meio de uma análise histórica da formação da matriz energética brasileira, da gestão dos indicadores de geração de energia elétrica e do estudo das políticas econômicas expansionistas. Para isso, utiliza-se uma função de demanda por energia elétrica mediante metodologia econométrica de seleção de modelos backward – com variáveis defasadas em quatro períodos de tempo, aplicação de vetores autorregressivos, média móvel com variáveis exógenas (Armax), teste de estacionariedade e quebra estrutural em análise dos dados e do modelo. Pode-se constatar que as variáveis exógenas aplicadas ao modelo se mostraram relevantes quanto à estimação. A partir dos resultados obtidos com o modelo utilizado, avaliou-se a demanda por energia elétrica no Brasil de janeiro a dezembro de 2015 e de janeiro a maio de 2016, permanecendo os valores estimados dentro do intervalo de significância de 5% em relação aos valores reais obtidos neste período.
Resumo traduzido
This article aims to analyze the impact on the demand for electricity in rural areas of Brazil, in the period 2010-2015, through a historical analysis of the formation of the Brazilian energy matrix, the management of indicators of power generation and the analysis of expansionary economic policies. Using the demand function for electricity through econometric methodology selection Backward models with lagged variables in 4 periods of time and application of autoregressive vectors and moving average with exogenous variables (Armax), using test stationarity and structural break in data analysis and model. It can be seen that the exogenous variables applied to the model, were relevant as a pet. From the results obtained with the model used, estimated the demand for electricity in Brazil from January to December 2015 and from January to May 2016, remaining the estimated values within the significant range of 5% compared to the actual values obtained in this period.
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