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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12754Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| joaofranciscomachadovitor.pdf | 1.01 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
| Clase: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título : | Mensuração do impacto da covid-19 no consumo de energia elétrica no setor industrial através da análise de regressão dinâmica |
| Autor(es): | Vitor, João |
| Orientador: | Zanini, Alexandre |
| Miembros Examinadores: | Souza, Rafael |
| Resumo: | Nesta monografia é elaborado um modelo Regressão Dinâmica para a mensuração dos impactos da pandemia de COVID-19 sobre o consumo de energia elétrica no setor industrial. Para tal, apresenta-se, a princípio, o processo histórico da evolução do Sistema Elétrico Brasileiro e um panorama geral dos efeitos da pandemia na economia do Brasil. Na sequência a metodologia a ser utilizada é apresentada, explicando-se o conceito do modelo e mostrando a estratégia da estimação do mesmo. Por fim, são apresentados os resultados obtidos através da análise de Regressão Dinâmica, indicando o desempenho preditivo do modelo. O modelo foi utilizado ainda para calcular as previsões sobre consumo de eletricidade na indústria, sendo os resultados comparados com as previsões dos órgãos responsáveis pelo setor, evidenciando o poder da modelagem. As previsões indicam uma queda do consumo de energia elétrica na classe industrial em 2020 e uma recuperação a partir de 2021. |
| Resumen : | In this monograph, a Dynamic Regression model is prepared to measure the impacts of the COVID-19 pandemic on the consumption of electricity in the industrial sector. To this end, it presents, at first, the historical process of the evolution of the Brazilian Electric System and an overview of the effects of the pandemic on the Brazilian economy. Then the methodology to be used is presented, explaining the concept of the model and showing the strategy for estimating it. Finally, the results obtained through the Dynamic Regression analysis are presented, indicating the predictive performance of the model. The model was also used to calculate the forecasts of electricity consumption in the industry, the results being compared with the forecasts of the agencies responsible for the sector, showing the power of modeling. Forecasts indicate a drop in electricity consumption in the industrial class in 2020 and a recovery from 2021. |
| Palabras clave : | Energia elétrica COVID-19 Setor industrial Regressão dinâmica |
| CNPq: | Análise e projeção de dados |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla de la Instituición: | UFJF |
| Departamento: | Faculdade de Economia |
| Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
| URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12754 |
| Fecha de publicación : | 23-mar-2021 |
| Aparece en las colecciones: | Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação |
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