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Pronóstico de la producción de arroz en cáscara en el Perú mediante modelos SARIMA, año 2022-2023

Descripción del Articulo

El objetivo del presente estudio es pronosticar la producción de arroz en cáscara en el Perú en base a la producción de los meses de enero del 2010 hasta septiembre 2021 registrada en la página web del Banco Central de Reserva del Perú y con este resultado realizar pronósticos para los años 2022-202...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Arechaga Pacheco, Daniela Antonieta, Bayona Gutiérrez, Gina del Pilar
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional de Piura
Repositorio:UNP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unp.edu.pe:20.500.12676/3719
Enlace del recurso:https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3719
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:SARIMA
pronósticos
producción de arroz en cáscara
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:El objetivo del presente estudio es pronosticar la producción de arroz en cáscara en el Perú en base a la producción de los meses de enero del 2010 hasta septiembre 2021 registrada en la página web del Banco Central de Reserva del Perú y con este resultado realizar pronósticos para los años 2022-2023. El tratamiento y análisis de los datos se realizó con el software estadístico de licencia libre RStudio, el cual es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R. La serie de la producción mensual de arroz en cáscara presentó estacionariedad y tendencia creciente leve. Además, se detectó la presencia de variación cíclica dentro de la serie, con una duración mayor de un año. Después de analizar las funciones de autocorrelación simple y parcial de la serie diferenciada, se obtuvo el modelo SARIMA (0,0,2)(0,1,2), el cual contiene coeficientes estadísticos significativos con un R cuadrado 0.8952 y un error cuadrático medio de 56.7955. Finalmente concluimos que el modelo SARIMA ofrece un modelamiento de la producción de arroz en cáscara en el Perú, y es el que se utilizó para realizar los pronósticos para el periodo 2022-2023.
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