Resumo

A geração de energia elétrica tem sido fator de grande preocupação para toda a população do Brasil e do mundo. Com o aumento das indústrias e do consumo energético por parte da população, o governo encontrou na energia elétrica gerada por hidrelétricas um caminho para que o país não fique desabastecido deste insumo. A energia gerada por meios hídricos, apesar de ser renovável é extremamente nociva ao meio ambiente, o que faz com que seja necessário investimento em outros meios energéticos menos danosos. Este estudo tem por objetivo determinar a evolução das taxas de energia hidrelétrica frente a conjectura econômica nacional, por meio dos modelos da classe geral ARIMA. O banco de dados foi coletado do portal do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) a partir do mês de janeiro de 1996, coletados com periodicidade mensal até o mês de março de 2019, com 279 observações. O processo gerador da série encontrado foi um auto regressivo de ordem 12, necessitando de uma diferença para tornar a série estacionária, apresentando ainda sazonalidade de lag 12 e o modelo selecionado para representar a série foi o SARIMA(1,1,1) 〖(1,0,1)〗_12.

Electricity generation has been a major concern for the entire population of Brazil and the world. With the increase of industries and energy consumption by the population, the government has found in the electricity generated by hydroelectric dams a way for the country not to be short of this input. The energy generated by water means, although renewable, is extremely harmful to the environment, which requires investment in other less harmful energy resources. This study aims to determine the evolution of hydroelectric energy rates against the national economic conjecture, using the ARIMA general class models. The database was collected from the portal of the National Electric System Operator (ONS) from January 1996, collected monthly until March 2019, with 279 observations. The series generator process found was an order 12 autoregressive, requiring a difference to make the series stationary, still presenting lag 12 seasonality and the selected model to represent the series was the SARIMA (1,1,1) 〖( 1.0.1)〗 _ 12.