O gás natural liquefeito (GNL) tem importante papel na cadeia de suprimento de gás natural e energia elétrica no país. No Brasil, o produto importado visa prioritariamente o atendimento da demanda termelétrica para este insumo. O modelo de geração termelétrico é flexível e a característica principal deste modelo é a necessidade de se garantir uma oferta de combustível flexível para usinas que deverão suprir uma demanda termelétrica igualmente flexível. O objetivo deste trabalho é modelar e avaliar o desempenho de um modelo causal de regressão dinâmica em previsões de demandas de GNL, de longo prazo, para o atendimento das usinas termo-elétricas a gás natural e comparar a capacidade preditiva com modelos tradicionais univariados, vastamente discutidos na literatura, como o ARIMA e o amortecimento exponencial. Foram estabelecidos cenários da variável explicativa a fim de avaliar como tais cenários influenciam a demanda do GNL. O produto desenvolvido nessa dissertação mostrou a viabilidade dos modelos causais serem utilizados como ferramenta para a simulação da demanda de GNL considerando cenários das variáveis causais What if analysis.