Artigo científico

Electricity consumption as a predictor of household incomean spatial statistics approach

Francisco, Eduardo de Rezende; Aranha, Francisco; Zambaldi, Felipe; Goldszmidt, Rafael Guilherme Burstein

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Resumo

This paper investigates the relationship between electricity consumption, economic classification and household income, by means of comparing Brazilian Census Micro-Data with the customer database of AES Eletropaulo, a large Brazilian electric distribution company, using traditional statistics and spatial auto-regressive models. Income and economic classification are recognized as efficient proxies for purchasing power. Income indicators based on Electricity Consumption can be almost automatically generated by electric companies using GIS techniques, and this is a potential new business model for electric companies.

Ficha do documento

Tipo: Artigo científico
Ano: 2006
Instituição: Fundação Getulio Vargas
Fonte: Repositório da FGV
Idioma: Inglês
Acesso: Acesso aberto
Identificador: oai:repositorio.fgv.br:10438/25248
Temas: Economia Infraestrutura Dados
Palavras-chave: Auto regressive models Automatically generated Customer database Electric distribution company Electricity-consumption Household income New business models Purchasing power Spatial statistics Industry Energia elétrica - Consumo Serviços de eletricidade - Tarifas Família - Aspectos econômicos

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