Previsão de demanda de energia elétrica para o Nordeste utilizando OLS dinâmico e mudança de regime
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/5248 |
Resumo: | The objective of this research is to estimate the residential, commercial and industrial demand for electric energy in the Northeast region of Brazil during the period of 1970 2003. Two different methodologies were used to compute the price and income elasticity of demand: i) DOLS, proposed by Stock and Watson (1993); and ii) Regime Switching by Gregory and Hansen (1996). Error Correction Models are estimated from the cointegration vectors. These models are used to perform long-run forecasts of the electricity demand for the period 2004- 2010. The results are then compared to those from other researches about Brazilian’s price and income elasticity of demand for electric energy. Furthermore, the computed forecasts are compared to those from Eletrobrás and from Siqueira, Cordeiro Jr. e Castelar (2006). The methodologies used in this work present forecasts that are more accurate than those ones from nother works for the period 2004-2006. |
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Previsão de demanda de energia elétrica para o Nordeste utilizando OLS dinâmico e mudança de regimeEconometriaEnergia ElétricaThe objective of this research is to estimate the residential, commercial and industrial demand for electric energy in the Northeast region of Brazil during the period of 1970 2003. Two different methodologies were used to compute the price and income elasticity of demand: i) DOLS, proposed by Stock and Watson (1993); and ii) Regime Switching by Gregory and Hansen (1996). Error Correction Models are estimated from the cointegration vectors. These models are used to perform long-run forecasts of the electricity demand for the period 2004- 2010. The results are then compared to those from other researches about Brazilian’s price and income elasticity of demand for electric energy. Furthermore, the computed forecasts are compared to those from Eletrobrás and from Siqueira, Cordeiro Jr. e Castelar (2006). The methodologies used in this work present forecasts that are more accurate than those ones from nother works for the period 2004-2006.Esse estudo se propõe estimar a demanda por energia elétrica para as classes residencial, comercial e industrial na região Nordeste do Brasil, no período de 1970 a 2003. Utilizando as metodologias desenvolvidas por Stock e Watson (1993) e Gregory e Hansen (1996), respectivamente, DOLS e Mudança de Regime para obter as elasticidades-preço e renda de longo prazo. A partir dos vetores de cointegração são estimados os Modelos de Correções de Erros, os quais fornecem a base para se fazer previsões de longo prazo, no período de 2004 a 2010. A partir dos resultados apresentados por este estudo, são feitas comparações das elasticidades-preço e renda de curto e longo prazo com demais estudos para o Brasil, bem como para as previsões feitas pela Eletrobrás e por Siqueira, Cordeiro Jr. e Castelar (2006). As metodologias utilizadas nesse estudo, apresentam previsões mais acuradas do que os demais estudos para os anos de 2004 a 2006.Castelar, Luiz Ivan de MeloIrffi, Guilherme Diniz2013-07-04T17:06:24Z2013-07-04T17:06:24Z2007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfIRFFI, Guilherme Diniz. Previsão da demanda de energia elétrica para o Nordeste utilizando OLS dinâmico e mudança de regime. 2007. 51f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós-Graduação em Economia - CAEN, Fortaleza-CE, 2007.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/5248porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-08-02T12:50:02Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/5248Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2019-08-02T12:50:02Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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