Revista académica de economía
con
el Número Internacional Normalizado de
Publicaciones Seriadas ISSN
1696-8352
Pedro Hubertus Vivas Agüero (CV)
phva@ibest.com.br
FEA-PUCSP
Resumen:
En este documento se hace un esfuerzo de cálculo sobre la oferta y la demanda de energía para el Brasil, considerando los últimos 10 años (2003-2012) e igualmente, una proyección para los próximos 10 años (2003-2022), buscando determinar hasta qué punto existen condiciones para tener un mercado de energía, estable e seguro. En este esfuerzo se utilizan métodos y técnicas de regresión lineal
Para ver el artículo completo en formato pdf pulse aquí
Vivas Agüero, P.: "Oferta e demanda de energia no Brasil", en Observatorio de la Economía Latinoamericana, Número 195, 2014. Texto completo en http://www.eumed.net/cursecon/ecolat/br/14/energia-brasil.hmtl
1. O mercado da energia no Brasil
O Brasil tem uma sólida base de produção de energia, que aparece crescente ao longo do tempo, como se pode apreciar na seguinte Tabela. Observe-se nele como a produção total de energia cresceu num 40% nos últimos 10 anos, especialmente nos derivados do gás natural (63%) e da cana de açúcar (59%).
Nesta estrutura participam quase por igual as fontes de energia renováveis e não renováveis, sendo que nas primeiras destacam a hidroeletricidade e os derivados da cana e nos segundo, o petróleo e o gás natural.
Só que esta produção de energia não é suficiente para atender as necessidades da demanda interna, já que uma parte deste último deve ser atendido por importações (atualmente quase um 20% do consumo do petróleo é importado), que vem crescendo continuamente. Tudo isto aparece na seguinte Tabela.
2. Estimativa da demanda de energia no Brasil
Um aproximativo da demanda DE ENERGIA seria o conceito de "consumo aparente" do mesmo (Leme, 1977 p. 14-15), dado pela seguinte relação:
Consumo aparente = produção nacional + importações - exportações
Ou melhor ainda, pelo conceito de "consumo efetivo", dado pela seguinte relação:
Consumo efetivo = consumo aparente ± variação de estoques
A variação de estoques é positiva (+) quando num ano determinado foi utilizado material estoqueado em anos anteriores e será negativo (-) quando neste mesmo ano forem deixados estoques para seu uso nos seguintes anos.
Esta última colocação sobre o "consumo efetivo" seria o mais aproximado ao conceito formal de "demanda"
3. Estimativa da oferta de energia no Brasil
Um aproximativo ao conceito de oferta seria o conceito de "disponibilidade interna" (IEA, 1998 Vol. 2 p. 238), dada pela seguinte relação:
Disponibilidade interna = produção nacional + importações
Porem considerando que as importações são pela sua natureza, especialmente no mundo da energia, bastante incertos e voláteis e o que se busca é segurança e estabilidade, decide-se por não considerar "importações" como integrante da oferta
4. Oferta e demanda da energia no Brasil, no período 2003-2012
Utilizando os dados apresentados nas tabelas 1 e 3 e com ajuda dos artifícios conceituais de "demanda" e "oferta" que se acabam de apresentar, a continuação aparece uma serie histórica da oferta e demanda da energia no Brasil, e o superávit e déficit correspondente.
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Tabela Nº 4 |
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Oferta e demanda de energia primaria |
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(em 10³ toneladas equivalentes de petróleo - TEP) |
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Anos |
Oferta ≡ |
Demanda ≡ |
Balanço: |
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Produção |
Consumo |
Superávit (+) |
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|
Nacional |
Efetivo |
Déficit (-) |
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2003 |
183.742 |
199.812 |
-16.070 |
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2004 |
190.238 |
215.499 |
-25.261 |
|
|
2005 |
200.522 |
219.349 |
-18.827 |
|
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2006 |
211.802 |
227.180 |
-15.378 |
|
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2007 |
223.708 |
239.735 |
-16.027 |
|
|
2008 |
236.555 |
248.795 |
-12.240 |
|
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2009 |
240.558 |
240.194 |
364 |
|
|
2010 |
253.174 |
257.549 |
-4.375 |
|
|
2011 |
256.529 |
259.247 |
-2.718 |
|
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2012 |
257.299 |
269.095 |
-11.796 |
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Fonte: Tabelas 1 e 3 |
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Desta Tabela se deduz como no Brasil dos últimos 10 anos sempre se deu um ambiente de escassez ou déficit no abastecimento de energia, exceto no ano 2009, quando justamente o crescimento do PIB foi negativo (-0,3%).
Este ambiente de déficit ou dificuldades no abastecimento da energia (black out ou apagões periódicos) se explica em parte pela estagnação na produção da hidroeletricidade, como se pode deduzir das tabelas 1 e 2 anteriores, o que da lugar a que este vazio seja coberto pelas importações de petróleo e derivados, um insumo escasso, caro e altamente poluente. No caso das restrições da hidroeletricidade, existe um relatório antigo do IPEA que cobre o período 2007-2011, onde textualmente se afirma:
"O país vai chegar em 2011 com uma diferença a menos de 13,5 mil MW entre o crescimento da oferta e o crescimento da demanda. Tal cenário indica dificuldades crescentes de garantia de abastecimento do mercado de energia elétrica para os próximos anos” (Pêgo & Campos Neto, 2008, p. 21).
Por outro lado, o etanol que com tanto sucesso vinha ocupando o lugar da gasolina, diminuiu em seu crescimento nos últimos anos (desde 2008 permanece no mesmo patamar) como consequência da política de preços praticados pelo governo, que para combater a inflação, praticamente congelou o preço da gasolina, afetando assim o interesse pela produção e consumo do etanol (entre a gasolina e o etanol existe elasticidade cruzada próprio de um bem substituto).
5. Estimativas da função demanda da energia
A partir dos conceitos e dados anteriores, procede-se a dar-lhe valor às variáveis Yd, X1 e X2 na seguinte equação e Tabela.
Yd = a + bX1 + cX2
Onde: Yd = Demanda de energia
X1 = Produto Interno do Brasil (PIB)
X2 = População do Brasil (Habitantes)
a, b e c = Coeficientes de regressão
Para calcular o valor de Yd (variável dependente), assume-se que ele representa a demanda de energia no Brasil, nos últimos 10 anos. Idealmente e para atender às técnicas da estatística, dever-se-ia trabalhar com uma serie de um mínimo de 30 anos, para se beneficiar das graças da “distribuição normal”, porem neste caso por facilidades didáticas, só se trabalhará com uma serie de 10 anos.
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Tabela Nº 5 |
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Dados para calcular a função demanda |
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Anos |
Demanda |
PIB, R$ |
População |
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|
energia |
Milhões |
Milhões |
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10³ TEP |
de 2012 |
habitantes |
|
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|
Yd |
X1 |
X2 |
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|
2003 |
199.812 |
3.133.611 |
179 |
|
|
2004 |
215.499 |
3.312.612 |
181 |
|
|
2005 |
219.349 |
3.417.280 |
183 |
|
|
2006 |
227.180 |
3.552.503 |
186 |
|
|
2007 |
239.735 |
3.768.900 |
188 |
|
|
2008 |
248.795 |
3.963.812 |
190 |
|
|
2009 |
240.194 |
3.950.743 |
191 |
|
|
2010 |
257.549 |
4.248.379 |
193 |
|
|
2011 |
259.247 |
4.364.479 |
195 |
|
|
2012 |
269.095 |
4.402.537 |
197 |
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Fontes: |
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|
Para demanda de energia.- Tabela 4 |
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|
Para PIB e População. - IBGE, apud BACEN |
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2013 p. 14 |
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Com estes dados procede-se à aplicação do modelo de regressão múltipla, utilizando o Excel 2007, seguindo o seguinte roteiro:
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Tabela Nº 6 |
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RESUMO DOS RESULTADOS PARA A FUNÇÃO DEMANDA |
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Estatística de regressão |
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|
R múltiplo |
0,98697818 |
|
|
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|
R-Quadrado |
0,97412593 |
|
|
|
|
|
R-quadrado ajustado |
0,96673333 |
|
|
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|
Erro padrão |
4011,29923 |
|
|
|
|
|
Observações |
10 |
|
|
|
|
|
ANOVA |
|
|
|
|
|
|
|
gl |
SQ |
MQ |
F |
F de significação |
|
Regressão |
2 |
4240513514 |
2,12E+09 |
131,7705 |
2,78629E-06 |
|
Resíduo |
7 |
112633650,7 |
16090522 |
|
|
|
Total |
9 |
4353147165 |
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|
Coeficientes |
Erro padrão |
Stat t |
valor-P |
95% inferiores |
95% superiores |
Interseção |
-104978,51 |
244911,9913 |
-0,42864 |
0,681068 |
-684103,3486 |
474146,3 |
Variável X 1 |
0,03289803 |
0,023773574 |
1,383807 |
0,208933 |
-0,023317542 |
0,089114 |
Variável X 2 |
1153,65724 |
1776,676443 |
0,649334 |
0,536838 |
-3047,51496 |
5354,829 |
Fonte: Tabela Nº 5, aplicando o Excel |
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|
Logo, a função de regressão múltipla aditiva cobraria esta forma:
Yd = -104.978,51 + 0,03289803X1 + 1.153,65724X2
Que seria a função demanda de energia
Leitura dos coeficientes:
O valor do coeficiente a = -104.978,51 seria o intercepto do plano da demanda com o eixo das ordenadas.
O valor do coeficiente b = 0,03289803 seria o coeficiente parcial de regressão, que relaciona em forma direta ou positiva o consumo de energia e o nível do PIB. A maior PIB maior consumo e vice-versa.
O valor do coeficiente c = 1.153,65724 seria o coeficiente parcial de regressão, que também relaciona o consumo de energia com o tamanho da população; quer dizer a maior população maior consumo de energia.
Leitura do Coeficiente de Determinação R²; (Hill et al 2000 p. 174).
O Coeficiente de Determinação R² = 0,97412593 (na parte superior da Tabela 6) significa que o PIB e a população explicam em conjunto quase um 97% do comportamento do consumo de energia, sinal que o modelo é bom.
Teste F: (Gujarati, 2006 p. 114-115)
O Teste F (de Fischer – Snedecor) serve para testar a probabilidade que os coeficientes b e c possam assumir valores iguais ou diferentes à zero. Diz a norma que se o F calculado (Fca) for maior que o F crítico (Fcri) então não existem probabilidades que estes valores sejam iguais a zero e vice versa:
O Fca = 131,7705 (aparece na parte intermediaria da Tabela 6). O Fcri se pode extrair de uma Tabela F (com um 95% de confiança) e para isso precisa-se determinar os graus de liberdade (GL) correspondentes:
GL. = V1 = k -1
V2 n – k
Onde k é o numero de variáveis da regressão (3 em nosso caso: Yd, X1 e X2) e n é o tamanho da amostra (os 10 anos da serie). Logo:
GL = V1 = 3 -1 = 2
V2 10 – 3 7
Com estes valores vamos a uma Tabela F com um 5% de probabilidade (Hill et al. 2000 p. 407), onde o Fcri = 4,74. Assim então Fca > Fcri (porque 131,7705 > 4,74) concluímos em não existem probabilidades que os coeficientes b e c tomem valores de zero (situação extrema em que o modelo perderia sua significância).
6. Estimativas da função oferta
A partir dos conceitos e dados anteriores procede-se a dar-lhe valor às variáveis Yo e X na seguinte equação:
Yo = a + bX
Onde: Yo = Oferta de energía
X = Tempo expresso numa serie de anos (1, 2, 3 ...10)
a e b = Coeficientes de regressão
Para calcular o valor de Yo (variável dependente), assume-se que ele representa a oferta de energia no Brasil, nos últimos 10 anos, ou a produção nacional de energia primaria, que aparece na Tabela Nº 1 e 4. Igualmente, X representará a serie dos últimos 10 anos, numa sucessão de 1, 2, 3... 10. Idealmente e para atender às técnicas da estatística, dever-se-ia trabalhar com uma serie de um mínimo de 30 anos, para se beneficiar das graças da “distribuição normal”, porem neste caso por limitações da fonte de informação e por facilidades didáticas, só se trabalhará com uma serie de 10 anos. Assim, aparece a seguinte Tabela:
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Tabela Nº 7 |
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A oferta de energia no Brasil |
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Anos |
Produção |
Tempo em |
|
|
|
Nacional |
anos |
|
|
|
em 10³ tep |
|
|
|
|
Yo |
X |
|
|
2003 |
183.742 |
1 |
|
|
2004 |
190.238 |
2 |
|
|
2005 |
200.522 |
3 |
|
|
2006 |
211.802 |
4 |
|
|
2007 |
223.708 |
5 |
|
|
2008 |
236.555 |
6 |
|
|
2009 |
240.558 |
7 |
|
|
2010 |
253.174 |
8 |
|
|
2011 |
256.529 |
9 |
|
|
2012 |
257.299 |
10 |
|
|
Fonte: Tabela Nº 4 |
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A seguir, aplicando a regressão linear, igual como no caso da função demanda anterior e com ajuda do Excel 2007, conseguimos o seguinte:
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Tabela Nº 8 |
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RESUMO DOS RESULTADOS PARA A FUNÇÃO OFERTA |
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|||
Estatística de regressão |
|
|
|
|
|
R múltiplo |
0,987055841 |
|
|
|
|
R-Quadrado |
0,974279233 |
|
|
|
|
R-quadrado ajustado |
0,971064137 |
|
|
|
|
Erro padrão |
4706,794381 |
|
|
|
|
Observações |
10 |
|
|
|
|
ANOVA |
|
|
|
|
|
|
gl |
SQ |
MQ |
F |
F de significa |
Regressão |
1 |
6713360547 |
6,71E+09 |
303,0327 |
1,20924E-07 |
Resíduo |
8 |
177231307 |
22153913 |
|
|
Total |
9 |
6890591854 |
|
|
|
|
Coeficientes |
Erro padrão |
Stat t |
valor-P |
95% inferiores |
Interseção |
175798,5333 |
3215,35269 |
54,67473 |
1,39E-11 |
168383,9167 |
Variável X 1 |
9020,757576 |
518,201006 |
17,40783 |
1,21E-07 |
7825,783913 |
Fonte: A partir da Tabela Nº 7 e com ajuda do Excel |
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Desta Tabela deduzem-se estes dados:
Interseção |
175798,5333 ß----- a |
Variável X |
9020,757576 < ----- b |
Logo, a função de regressão linear cobraria esta forma:
Yo = 175.798,5333 + 9.020,757576X
Que seria a função oferta de energia
Leitura dos coeficientes:
O valor do coeficiente a = 1754.798,5333 seria o intercepto da curva da oferta com o eixo das ordenadas.
O valor do coeficiente b = 9.020,757576 seria o coeficiente parcial de regressão, que relaciona em forma direta ou positiva a oferta interna de energia, com o passo dos anos; quer dizer, quanto mais avança o tempo maior será a oferta de energia e vice-versa.
Leitura do Coeficiente de Determinação R²; (Hill et al 2000 p. 174).
O Coeficiente de Determinação R² = 0,9742792333 (na parte superior da Tabela 8) significa que o passo dos anos (tempo) explica quase um 97% do comportamento da oferta de energia, sinal que o modelo é bom.
Teste F: (Gujarati, 2006 p. 114-115)
Aplicando o teste F, já explicado no caso da demanda, temos estes valores:
O Fca = 303,0327 (aparece na parte intermediaria da Tabela 8).
O Fcri se pode extrair da mesma Tabela F (com um 95% de confiança) e para isso precisa-se determinar os graus de liberdade (GL) correspondentes:
GL. = V1 = k -1
V2 n – k
Onde k é o numero de variáveis da regressão (em nosso caso: Yo e X) e n é o tamanho da amostra (10 em nosso, os 10 anos da serie). Logo:
GL = V1 = 2 -1 = 1
V2 10 - 2 8
Com estes valores vamos a uma Tabela F com um 5% de probabilidade (Hill, et al. 2000 p. 407), onde o Fcri = 5,32
Assim então Fca > Fcri (porque 303,0327 > 5,32) concluímos em não existem probabilidades que o coeficiente b tome um valor de zero (situação extrema em que o modelo perderia sua significância).
7. Projeção da demanda para 2013-2022
Em todo estudo de mercado deve-se proceder às projeções da demanda e da oferta, para um período prudencial, que geralmente deve coincidir com o período de vida útil do maior ou mais importante ativo do empreendimento. Em geral, e como uma saída para este tipo de questionamento, acostuma-se utilizar um período de 10 anos pra frente.
Para projetar a demanda, usa-se a função correspondente já calculada em 5, com o cuidado de previamente definir os valores das variáveis independentes, neste caso o PIB e a população. O valor destas variáveis dever-se-ia tomar das fontes oficiais que fazem projeções (IBGE, BACEN, etc.), porem quando estas não existem ou aparecem duvidosas, podem-se ensaiar cenários pessimista, normal e otimista, como aquele que aparece na seguinte Tabela, para o caso do PIB (taxas de crescimento de 3%, 5% e 7%, respectivamente). Para a população usaram-se projeções oficiais do IBGE.
Tendo em mãos a equação da demanda deduzida em 5, passa-se a introduzir os coeficientes correspondentes determinados na Tabela 6
|
Yd = |
a + |
bX1 + |
bX2 |
ou com os dados da Tabela Nº 3.6 |
|
|||||||
|
Yd = |
-104978,5146 |
+ |
0,032898027 |
X1 + |
1153,657 |
X2 |
Nesta última equação passa-se a substituir os valores X1 e X2 .
As três últimas colunas desta Tabela mostram a projeção da demanda de energia para o período 2013-2022, nos cenários pessimista, normal e otimista.
8. Projeção da oferta para 2013 - 2022
Para projetar a oferta, o procedimento também exige a utilização da função deduzida em 7 e assim:
|
Yo = |
a + |
bX |
ou com os dados da Tabela Nº 8 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Yo = |
175.798,5 |
+ |
9.020,7 |
X |
|
|
|
Assim aparecem as seguintes projeções:
|
|
|
Tabela Nº 11 |
|
|
|
|
|
Projeção da oferta de energia (em 10³ TEP) |
|
|||
|
Anos |
n |
X = tempo |
bX |
Yo |
|
|
2.012 |
0 |
10 |
----- |
257.299 |
|
|
2.013 |
1 |
11 |
99.228 |
275.027 |
|
|
2.014 |
2 |
12 |
108.249 |
284.048 |
|
|
2.015 |
3 |
13 |
117.270 |
293.068 |
|
|
2.016 |
4 |
14 |
126.291 |
302.089 |
|
|
2.017 |
5 |
15 |
135.311 |
311.110 |
|
|
2.018 |
6 |
16 |
144.332 |
320.131 |
|
|
2.019 |
7 |
17 |
153.353 |
329.151 |
|
|
2.020 |
8 |
18 |
162.374 |
338.172 |
|
|
2.021 |
9 |
19 |
171.394 |
347.193 |
|
|
2.022 |
10 |
20 |
180.415 |
356.214 |
|
|
Fonte: A partir da Tabela Nº 7 e a equação da oferta |
|
A última coluna desta Tabela mostra a projeção da oferta para o período 2013-2022.
9. Balanço oferta demanda
A decisão para dar inicio, continuar ou ampliar as atividades de um projeto deve ter sua base de análise num balanço sobre a oferta e a demanda do bem que é objeto do estudo. Quer dizer, se a demanda é maior que a oferta, então existe um déficit no abastecimento e neste caso, procede pensar e executar o projeto. À inversa, se a demanda e inferior à oferta, então aparentemente esse mercado esta bem abastecida, e não seria possível prosseguir com a idéia; a não ser que, se tenha condições de oferecer um produto com um menor preço e ou de melhor qualidade.
Se oferta > demanda ------à existe superávit no abastecimento (+)
Se oferta < demanda -------à existe déficit no abastecimento (-)
No caso da energia, vemos na seguinte Tabela como o mercado aparece superavitário quando o crescimento do PIB for de 3% ou menos, já que, caso o PIB consiga crescer acima desta proporção, se passaria a sofrer déficits contínuos e crescentes de energia.
Isto significaria que, caso se busque ou visualize um crescimento substantivo do PIB para o futuro mediato e imediato, uma das restrições para isto seria a escassez crescente e energia, o que por sua vez daria luz verde para qualquer novo projeto, que busque entrar na área de energia.
Notas de pé de página:
(*) Este material forma parte das disciplinas "Elaboração de Projetos de Investimento" e "Análise de Investimentos", em atual execução (1º Sem 2014) no Departamento de Economia da FEA-PUCSP, São Paulo Brasil.
(**) Professor Associado do Departamento de Economia da FEA-PUCSP.
E-mail: phva@ibest.com.br
Home Page: http://phva.ucoz.com.br
(***) Algumas vezes, o botão “análise de dados” pode não estar habilitado. Neste caso deve-se proceder à instalação deste instrumental, assim: Clicar no botão superior esquerdo da tela do Excel 2007 (Botão Office), logo selecionar “outras opções”, “suplementos” e clicando neste último aparecerá “analise de dados”
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS:
BACEN. Boletim do BC. Relatório anual 2012. Brasília DF: Banco Central do Brasil, 30 agosto de 2013. Disponível em http://www.bcb.gov.br/?BOLETIM2012
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GUJARATI, Damodar N. Econometria básica. 4ª edição. Rio de Janeiro: Campus, 2006.
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