Modelo univariante para el consumo de energía eléctrica Doméstica en el Distrito de Ayaviri – Electro Puno, periodo 2004- 2013

• Autor: Quispe Pacco, Yeny Luz Rosmery
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/2703
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/2703
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo Univariante; Consumo; Energía Eléctrica; Domestica; Distrito Ayaviri; Electro Puno

El presente trabajo de investigación, comprende el estudio en el ámbito geográfico de la Provincia de melgar, Ayaviri de la Región Puno. El objetivo fue determinar un modelo univariante que permita describir y predecir. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica del servicio Eléctrico Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelacion y la función de Autocorrelacion parcial. La estimación se realizó con el paquete estadístico Rv3.1.2, para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey-fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1) cuyos parámetros son: ̂= −1 -1.0247 −1-−2 + 0.3257 −2-−3 -0.1801 −3-−4 + 0.7447 yt−12-yt−13 + 0.7630 −13-−14 + 0.2425 −14-−15 + 0.1341 −15-−16 – 0.6113−12 - 0.917 −1 –0.561−13 + . Las conclusiones obtenidas fueron que los modelos univarinates para el periodo correspondiente del año 2004 al año 2013. Para alcanzar los objetivos de la investigación se realizó con la metodología de Box-Jenkins. Integrados proporcionan un mejor, que presenta una tendencia creciente, y no muestra signos de variaciones cíclicas y estacionales; y finalmente el mejor modelo univariante que nos permite describir y predecir el comportamiento del consumo de energía eléctrica es un modelo univariante integrado ARIMA(3.1.1)(1,0,1)