Um modelo de previsão de demanda urbana de água para o estado do Paraná

Abstract

Resumo: O presente estudo tem como objetivo principal propor um modelo de previsão de demanda residencial de água para as regiões urbanas do Estado do Paraná para o médio prazo, que neste trabalho é considerado como cinco anos, com a utilização de modelos econométricos de Vetores Autorregressivos - VAR e também de Vetores de Correção de Erros - VEC, considerando dados de todos as mesorregiões do Estado. Para a construção dos modelos pelos escopos considerados foram identificados em outros estudos as variáveis que podem explicar o consumo de água das famílias, como as variáveis de clima, temperatura média e quantidade de chuvas acumuladas além das variáveis econômicas como a renda per capita e a tarifa média praticada pelo serviço. Para a construção da base de dados foram considerados as informações das variáveis dos municípios com mais de 20 mil habitantes, o que corresponde a 80% da população urbana do Paraná considerando as informações disponibilizadas pelo IBGE para o ano de 2018. A série histórica considerou os dados mensais de 2010 a 2017 para a estimação do modelo e os dados de 2018 e 2019 para teste da qualidade da previsão da demanda de água. Os resultados alcançados para as mesorregiões indicam, de maneira geral, que a temperatura, a quantidade de chuvas e, em alguns casos, a renda como variáveis que explicam a demanda de água nas residências. Após a estimação dos modelos VAR e VEC foram realizadas as previsões sendo que os resultados obtidos foram satisfatórios tanto para as mesorregiões quanto para o modelo geral para o Estado.

Abstract: The present work intends to propose through econometric models of vector autoregression - VAR and vector error correction - VEC a model to predict in the mid-term the water demand in urban areas across State of Paraná, regarding data from all State's mesoregions. For the models' construction considering this dissertation's scope, variables that may explain the water consumption of families were identified in other studies, for instance the climate and economic ones concerning the average temperature and amount of accumulated rainfall in addition to per capita income and the average service price and billable amount. To build up the data base this work uses as a source the IBGE information from year 2018 about municipalities with more than twenty thousand inhabitants which corresponds to 80% of Parana's urban population. The historical series considered monthly data from 2010 to 2017 to estimate the model and data from 2018 and 2019 to test the predictability's quality of water demand. The results achieved for the mesoregions indicate, in general, that the temperature, the amount of rain and, in some cases, income are variables that explain the demand for water in households. After estimating the self-regressive vectors and errors correction vectors models, the predictions were carried out with satisfactory results for both the mesoregions and for the State's general model.