Ajuste de modelos de séries temporais com intervenção para prever o consumo de gasolina no Brasil

  • Nádia Giaretta Biase Universidade Federal de Uberlândia
  • Maria Imaculdada de Sousa Silva Universidade Federal de Uberlândia
Palavras-chave: Tendência, Sazonalidade, Modelo SARIMA

Resumo

O consumo de gasolina no Brasil vem sofrendo consideráveis oscilações ao longo dos anos em decorrência de vários fatores, dentre eles o lançamento dos veículos flex, que podem ser movidos à gasolina, álcool ou uma mistura dos dois combustíveis. Assim, este trabalho teve como principais objetivos analisar o comportamento do consumo médio de gasolina em mil barris/dia no Brasil por meio da análise de séries temporais, averiguar o efeito de sazonalidade, tendência e intervenção e fazer previsões a partir dos modelos ajustados. Os dados, coletados mensalmente durante o período de janeiro de 1979 a abril de 2012, foram obtidos no banco de dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Foi possível identificar na série as componentes tendência e sazonalidade. Assim, verificou-se que a série do consumo médio de gasolina fica bem ajustada utilizando modelos sazonais, e de acordo com alguns critérios de seleção de modelos concluiu-se que o modelo SARIMA(2,1,0)(0,1,1)12 com intervenção é o mais apropriado para realizar as previsões.

Biografia do Autor

Nádia Giaretta Biase, Universidade Federal de Uberlândia
Faculdade de Matemática-FAMAT Área: Estatística
Maria Imaculdada de Sousa Silva, Universidade Federal de Uberlândia
Faculdade de Matemática-FAMAT Área: Estatística

Referências

BOX, G. P.; JENKINS, G. M. Time series analysis, forecasting and control. San Francisco: Holden-Day, 1976.

FERRAZ, M. I. F.; SÁFDI, T.; LAGE, G. Uso de modelos de séries temporais na previsão de séries de precipitação pluviais mensais no Município de Lavras-MG. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v. 7, n.2, p. 259-267, 1999.

GONÇALVES, L. R. Modelagem de séries representativas do setor energético brasileiro, 2007. 106p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2007.

INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA.

Disponível em: . Acesso em: 20 jun. 2012.

MORETTIN, P. A; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. São Paulo: Edgard Blücher, 2006. 538p.

MURADÁSNETO, M. V.; CARVALHO, P. L. C.; SÁFADI, T. Análise preditiva e comparativa para séries de combustíveis no Município de Lavras. Revista Científica Symposium, v.6, n.1, p.55-61, 2008.

PRIESTLEY, M.B. Spectral analysis and time series. volume1: Univariate series. volume2: Multivariate series, Prediction and control. New York : Academic Press. 1989. 890 p.

SCHÜNEMANN, L. A demanda de gasolina automotiva no Brasil: o impacto nas elasticidades de curto e longo prazo da expansão do GNV e dos carros flex, 2007. 91p. Dissertação (Mestrado Profissionalizante em Economia) – Faculdade de Economia e Finanças IBMEC, Rio de Janeiro, 2007.

Publicado
31-12-2013
Seção
Applied Statistics