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Type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
Author: Alves, Gustavo Nascimento Winter
First Advisor: Zanini, Alexandre
Referee Member: Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffano
Resumo: Este trabalho busca entender o comportamento do mercado regional de energia elétrica e tem como objetivo principal estudar o consumo de energia elétrica por regiões no Brasil e fazer a previsão deste mercado no curto prazo. Para este fim, foi utilizada a análise estatística aplicada a séries de tempo. Foram aplicados dois métodos de previsão, o Método de Amortecimento Exponencial e o Método de Box & Jenkins, realizando-se uma competição entre eles para selecionar o modelo vencedor. O Método de Box & Jenkins foi definido como vencedor, pois teve melhor desempenho preditivo. Os modelos estimados projetaram um crescimento do consumo de energia elétrica no curto prazo em cada uma das regiões.
Abstract: This work seeks to understand the behavior of the regional electricity market and has as its main objective study electricity consumption by regions in Brazil and forecast this market in the short term. For this purpose, statistical analysis applied to time series was used. Two forecasting methods were applied, the Exponential Smoothing Method and the Box & Jenkins Method, with a competition between them to select the winning model. The Box & Jenkins Method was defined as the winner, as it had better predictive performance. The estimated models projected growth in electricity consumption in the short term in each region.
Keywords: Energia elétrica
Electricity
Previsão de consumo
Consumption forecast
Séries temporais
Time series
Amortecimento exponencial
Exponential smoothing
Box & Jenkins
Box & Jenkins
Competição de métodos
Methods competition
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Economia
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16341
Issue Date: 5-Dec-2023
Appears in Collections:Ciências Econômicas - Campus JF - TCC Graduação



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