ブラジルの月間エネルギー需要予測における経済、産業、気候の外因変数を使用した時系列モデルの統計的比較

エネルギー需要予測は、エネルギー部門における効果的な資源管理に不可欠であり、持続可能な開発目標7（SDG7）の目的に沿っています。本研究は、ブラジルにおける将来のエネルギー需要トレンドを予測するための異なる予測モデルの比較分析を行い、予測手法を改善し、持続可能な開発目標を達成することを目的としています。評価されるモデルには、季節性自己回帰統合移動平均（SARIMA）、外因SARIMA（SARIMAX）、Facebook Prophet（FB Prophet）、Holt-Winters、三角関数季節性ボックス-コックス変換、ARMA誤差、トレンド、季節成分（TBATS）が含まれ、それぞれの強みと限界が指摘されます。本研究の結果は、モデルの間に独自の能力があることを示し、SARIMAは季節パターンの追跡に優れ、FB Prophetはさまざまな分野への適用可能性を示し、Holt-Wintersは季節的変動を管理するのが得意で、TBATSは柔軟性を提供するが大量のデータを必要とすることが分かりました。さらに、外部要因がエネルギー消費に及ぼす影響を調査し、グレンジャー因果性検定を通じて関連性を確立し、相関分析を実施します。これらのモデルの正確性は、外因変数の有無にかかわらず評価され、経済的、産業的、気候的に分類されます。最終的に、この調査はエネルギー需要予測に関する知識の蓄積に寄与し、持続可能なエネルギー計画と政策決定における情報に基づく意思決定を可能にし、SDG7およびその関連目標に向けて迅速に進展することを目指しています。本論文は、FB Prophetが最も高い精度を達成する一方で、残差自己相関を考慮するとSARIMAが最も適したモデルであると結論づけ、ブラジルが2033年に約70,000 GWhを需要すると予測しています。