https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12518
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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joaovictorrezendesampaio.pdf | 1.02 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor1 | Zanini, Alexandre | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8405561164951777 | pt_BR |
dc.creator | Sampaio, João | - |
dc.creator.Lattes | lattes.cnpq.br | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-04-01T13:21:24Z | - |
dc.date.available | 2021-03-26 | - |
dc.date.available | 2021-04-01T13:21:24Z | - |
dc.date.issued | 2021-03-04 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12518 | - |
dc.description.abstract | Studies have revealed that wind energy will probably be the energy of the future, as it is an inexhaustible energy source and because of its small impact on the environment. However, few studies were concerned with how this market will be expressed in the short term, it only focus on the long term. This work aims to analyze the first two years, 2021 and 2022, in order to understand how the wind energy market will behave in the early 2020s and in the post-pandemic COVID-19. In this perspective, a prediction model will be selected, through the competition of two self-projective methods, which are: the Exponential Damping Method (MAE) and the Box and Jenkins Method (MBJ). The work results indicate a stabilization of the sector over the next two years, with a slight drop in 2022. | pt_BR |
dc.description.resumo | Estudos mostram que a energia eólica será provavelmente a energia do futuro, por se tratar de uma fonte energética inesgotável e que tem pequeno impacto ao meio ambiente. Entretanto poucos estudos se preocupam comcomo será o mercado no curto prazo, voltandose apenas para o longo prazo. Este trabalho buscar analisar os dois primeiros anos, 2021 e 2022, para assim entender como será o comportamento do mercado de energia eólica no início da década de 2020 e no pós-pandemia da COVID-19. Desse modo será selecionado um modelo de previsão por meio de competição de dois métodos autoprojetivos quais sejam, o Método de Amortecimento Exponencial (MAE) e o Método de Box e Jenkins (MBJ). O trabalho trouxe como resultado números que indicam uma estabilização do setor ao longo dos dois próximos anos, com uma leve queda em 2022. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Economia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Energia Eólica | pt_BR |
dc.subject | Geração de Energia | pt_BR |
dc.subject | Previsão | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Economia | pt_BR |
dc.title | Previsão para o mercado de energia eólica brasileiro para o biênio de 2021-2022 | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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