Comparación de modelos heterocedásticos condicionales y metodología Box-Jenkins aplicado al precio del petróleo en la región de Cusco 2011-2023

• Autores: Romani Alcarraz, Shyrley, Sanchez Torres, Robinson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10958
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12918/10958
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Series de tiempo; Modelos hetorocedáticos; Pronóstico; Petróleo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

La investigación titulada ”Comparación de Modelos Heterocedásticos Condicionales y Metodología Box-Jenkins Aplicado al Precio del Petróleo en la Región Cusco 2011-2023” tiene como objetivo principal determinar el mejor modelo para pronosticar el precio del petróleo en la Región Cusco durante el periodo 2011-2023, considerando la aplicación de modelos heterocedásticos condicionales y la metodología Box-Jenkins. La investigación sigue un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con un alcance descriptivo y diseño no experimental longitudinal. La población de estudio corresponde a los precios del petróleo entre enero de 2011 y diciembre de 2023. Los datos son obtenidos mediante solicitudes al Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) y OSINERGMIN. Los resultados revelan que el modelo GARCH (2,1) proporciona un pronóstico más preciso, especialmente en series con alta volatilidad y heterocedasticidad, superando al modelo ARIMA (2, 1, 1), que, aunque tiene un buen ajuste inicial, no logra capturar la volatilidad inherente del mercado con la misma efectividad. Por lo tanto, se concluye que el modelo GARCH es más eficaz para predecir fluctuaciones en mercados con características volátiles como el del petróleo.