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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ANÁLISE COMPARATIVA DA PREVISÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA INDUSTRIAL NO PERÍODO PÓS - CRISE: UMA APLICAÇÃO DOS MODELOS VAR E BVAR Autor: PAULO ROBERTO BASTOS MAIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 17790
Catalogação: 06/07/2011 Liberação: 06/07/2011 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17790
Resumo:
Título: ANÁLISE COMPARATIVA DA PREVISÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA INDUSTRIAL NO PERÍODO PÓS - CRISE: UMA APLICAÇÃO DOS MODELOS VAR E BVAR Autor: PAULO ROBERTO BASTOS MAIA
Nº do Conteudo: 17790
Catalogação: 06/07/2011 Liberação: 06/07/2011 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17790&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17790
Resumo:
Esse estudo tem como objetivo efetuar previsões não condicionadas de
demanda de energia elétrica no Brasil para a classe industrial entre os meses de
Janeiro e Dezembro de 2010. Para tanto, verificou-se a causalidade entre as
variáveis em estudo, em seguida se as mesmas eram estacionárias ou processos
integrados. Posteriormente procedeu-se ao teste de co-integração, cujo intuito era
determinar se as séries apresentavam alguma tendência comum ao longo do
tempo. As previsões foram estimadas através do Modelo de Correção de Erros na
abordagem Clássica (VAR/VEC) e Bayesiana (BVAR/BVEC) e, ao fim,
efetuou-se uma análise comparativa através da média dos erros. Os resultados
obtidos mostraram que a metodologia Bayesiana se fez mais acurada do que a
metodologia Clássica.