Modelo univariante para describir y predecir el comportamiento de los niveles medios de agua del Lago Titicaca – Puno

• Autor: Vargas Valverde, Confesor Milán
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/13366
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/13366
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Estadística e Informática; Modelo univariante del comportamiento de agua del lago Titicaca; Modelos predictivos uni y multivariante

El presente trabajo de investigación comprende la aplicación y análisis de modelos univariantes, siguiendo la Teoría de WIENER KOLMOGOROV, más conocido como el enfoque de BOX-JENKINS, mediante el cual se elige el proceso adecuado para realizar predicciones. El ámbito geográfico de estudio se encuentra en la ciudad de Puno y busca responder a la siguiente interrogante: ¿Cuál es el modelo univariante que mejor se ajusta a la serie histórica de los niveles medios de agua del lago Titicaca para describir y pronosticar el comportamiento de las variaciones de los niveles medios mensual de agua del lago Titicaca de la región de Puno, periodo 1974-2018? El objetivo general es determinar el modelo univariante que mejor se ajusta a la serie histórica de los niveles medios de agua mensual del lago Titicaca, para describir y pronosticar el comportamiento de las variaciones fluctuantes del lago Titicaca en la región de Puno, periodo 1974 - 2018. La hipótesis que se plantea es que el modelo univariante que mejor se ajusta es el modelo ARIMA multiplicativo (p, d, q)*(P, D, Q). Se llega a la conclusión después de identificar, estimar y validar el modelo que mejor se ajusta a la serie historia de niveles medios de agua mensual del lago Titicaca, es efectivamente el modelo ARIMA multiplicativo (1, 1,0) (0, 1,1), cuya ecuación de pronóstico es la siguiente: Y ̂= −1+−12−−13+0.32595−1−0.81061̂−12 .