O preço do gás natural veicular em Mato Grosso do Sul e sua relação com os preços do Henry Hub e Brent avaliados por técnicas de “Machine Learning”
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Research, Society and Development |
Texto Completo: | https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/37406 |
Resumo: | O setor de transportes é intenso no uso de energia, sendo a maior parte ainda obtida por meio de combustíveis fósseis. No contexto do aquecimento global e da alteração da matriz energética, o gás natural é considerado uma fonte de transição, tendo em vista ser menos poluente e já possuir uma tecnologia que pode ser prontamente utilizada. Assim, torna-se importante conhecer o seu comportamento local de preço em relação aos principais índices energéticos no mundo. O objetivo desse trabalho foi identificar a correlação entre o preço do gás natural veicular [GNV] no Estado de Mato Grosso do Sul [MS] e os índices Henry Hub [HH] e Brent, e elaborar modelos preditivos para o fenômeno. Para a análise, foi utilizado o coeficiente de correlação de Pearson e o modelo de regressão linear múltipla, realizados em duas etapas, sendo a primeira com o preço do GNV em MS em R$, e a segunda com o preço do GNV em MS em US$. Na primeira análise houve uma forte correlação positiva entre o preço em R$ e a taxa de câmbio. Na segunda análise, ajustado o preço do GNV em MS em US$, evidenciou-se uma forte correlação do preço do GNV em MS com o índice Brent. |
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O preço do gás natural veicular em Mato Grosso do Sul e sua relação com os preços do Henry Hub e Brent avaliados por técnicas de “Machine Learning”The price of natural gas for vehicles in the State of Mato Grosso do Sul and its relationship with Henry Hub and Brent prices evaluated by “Machine Learning” techniquesEl precio del gas natural vehicular en Mato Grosso do Sul y su relación con los precios Henry Hub y Brent evaluados por técnicas de "Machine Learning"EnergyPrice indexesFossil fuelTransportMato Grosso do SulEnergíaíndice de preciosCombustible fósilTransporteMato Grosso del SurTransición energética.EnergiaIndicadores de preçoCombustível fóssilTransporteMato Grosso do SulTransição energética.O setor de transportes é intenso no uso de energia, sendo a maior parte ainda obtida por meio de combustíveis fósseis. No contexto do aquecimento global e da alteração da matriz energética, o gás natural é considerado uma fonte de transição, tendo em vista ser menos poluente e já possuir uma tecnologia que pode ser prontamente utilizada. Assim, torna-se importante conhecer o seu comportamento local de preço em relação aos principais índices energéticos no mundo. O objetivo desse trabalho foi identificar a correlação entre o preço do gás natural veicular [GNV] no Estado de Mato Grosso do Sul [MS] e os índices Henry Hub [HH] e Brent, e elaborar modelos preditivos para o fenômeno. Para a análise, foi utilizado o coeficiente de correlação de Pearson e o modelo de regressão linear múltipla, realizados em duas etapas, sendo a primeira com o preço do GNV em MS em R$, e a segunda com o preço do GNV em MS em US$. Na primeira análise houve uma forte correlação positiva entre o preço em R$ e a taxa de câmbio. Na segunda análise, ajustado o preço do GNV em MS em US$, evidenciou-se uma forte correlação do preço do GNV em MS com o índice Brent.The transport sector is intense in the use of energy, most of which is still obtained through fossil fuels. In the context of global warming and the substitution of the energy matrix, natural gas is considered a transition source since it pollutes less than alternative sources and it has a readily usable technology. Thus, it is important to know its local price behavior in relation to the main energy indexes in the world. The objective of this work was to identify the correlation between the price of natural gas used for vehicles [VNG] in the State of Mato Grosso do Sul [MS] and the Henry Hub [HH] and Brent indices, and to develop predictive models for the phenomenon. For the analysis, the Pearson correlation coefficient and the multiple linear regression model were used, carried out in two stages, the first with the price of VNG in MS in BRL, and the second with the price of VNG in MS in US$. In the first analysis, there was a strong positive correlation between the price in BRL and the exchange rate. In the second analysis, after adjusting the price of VNG in MS in US$, there was a strong correlation between the price of VNG in MS and the Brent index.El sector del transporte es intensivo en el uso de energía, la mayor parte de la cual todavía se obtiene a través de combustibles fósiles. En el contexto del calentamiento global y cambio de matriz energética, el gas natural se considera una fuente de transición, con el fin de ser menos contaminante y ya contar con una tecnología que pueda ser fácilmente utilizada. Así, es importante conocer el comportamiento de su precio local en relación con los principales índices energéticos del mundo. El objetivo de este trabajo fue identificar la correlación entre el precio del gas natural vehicular [GNV] en el Estado de Mato Grosso del Sur [MS] y los índices Henry Hub [HH] y Brent, y desarrollar modelos predictivos para el fenómeno. Para el análisis se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson y el modelo de regresión lineal múltiple, realizados en dos etapas, la primera con el precio del GNV en MS en R$, y la segunda con el precio del GNV en MS en US$. En el primer análisis, hubo una fuerte correlación positiva entre el precio en R$ y el tipo de cambio. En el segundo análisis, luego de ajustar el precio del GNV en MS en US$, hubo una fuerte correlación entre el precio del GNV en MS y el índice Brent.Research, Society and Development2022-11-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/3740610.33448/rsd-v11i15.37406Research, Society and Development; Vol. 11 No. 15; e388111537406Research, Society and Development; Vol. 11 Núm. 15; e388111537406Research, Society and Development; v. 11 n. 15; e3881115374062525-3409reponame:Research, Society and Developmentinstname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIporhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/37406/31120Copyright (c) 2022 Tiago Andreotti e Silva; Francisco Lledo dos Santoshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Tiago Andreotti eSantos, Francisco Lledo dos2022-11-27T19:56:23Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/37406Revistahttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/indexPUBhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/oairsd.articles@gmail.com2525-34092525-3409opendoar:2024-01-17T09:51:35.761287Research, Society and Development - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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