REBECA DA SILVA OLIVEIRA FARIAS
Data: 16/05/2024, 08:30 h
Sala Zoom: https://puc-rio.zoom.us/j/97856467588?pwd=b3dSb1hjNXdsOTRHQ05hWW1RTlk0Zz09
Orientadores: Fernando Luiz Cyrino Oliveira & Antônio Márcio Tavares Thomé
Resumo:
O setor energético brasileiro passou por transformações significativas,destacando o papel crucial do gás natural para garantir a segurança energética diante da transição para fontes menos dependentes de combustíveis fósseis. A previsão da de- manda de gás natural é essencial para a gestão eficiente do setor. Enquanto a literatura tem se concentrado na previsão de demanda de eletricidade, há uma lacuna em estudos sobre modelagem e previsão da demanda de gás natural, especialmente em contextos industriais e de médio/longo prazo. Em resumo, a necessidade de modelos mais precisos e abrangentes para prever a demanda de gás natural é evidente a partir da análise dos estudos existentes. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é abordar uma análise comparativa da previsão de demanda de gás natural, por meio de modelos de séries temporais, com aplicação no software R, para dados diários e semanais de consumo de gás natural, obtidos de uma em- presa brasileira do setor de petróleo e gás natural, no período de 2022 a 2023. Os modelos fornecem as previsões para uma amostra teste de trinta dias futuros e é realizada uma análise comparativa fora da amostra com base em diversas métricas de desempenho. O resultado esperado é indicar qual modelo de previsão apresenta maior acurácia para ambas as séries analisadas.