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

Autores/as

Palabras clave:

Tendência, Sazonalidade, Modelo SARIMA, intervenção, previsão

Resumen

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.

Biografía del autor/a

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

Citas

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Publicado

31-12-2013

Cómo citar

Biase, N. G., & de Sousa Silva, M. I. (2013). Ajuste de modelos de séries temporais com intervenção para prever o consumo de gasolina no Brasil. Sigmae, 2(1), 23–33. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/47

Número

Sección

Applied Statistics