Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023
Descripción del Articulo
The objective of this research is to determine the best model for the monthly forecast of oil production for 2022 and 2023, for which the Box-Jenkins methodology was used, making use of BCRP data for the estimation of time series models. In the results it was observed that in 2020 crude oil producti...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional de Frontera |
| Repositorio: | UNF-Aypate |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.aypate.revista.unf.edu.pe:article/32 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Producción de petróleo crudo modelo Holt Winter pronostico Crude oil production Holt Winter model forecast |
| id |
UNF-RAypa_2c68329d71936b67cd4147b58a44ee7e |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ojs2.aypate.revista.unf.edu.pe:article/32 |
| network_acronym_str |
UNF-RAypa |
| network_name_str |
UNF-Aypate |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023Flores Juárez, José AldairAldana Yarlequé, Cristhian NicolásProducción de petróleo crudomodelo Holt WinterpronosticoCrude oil productionHolt Winter modelforecastThe objective of this research is to determine the best model for the monthly forecast of oil production for 2022 and 2023, for which the Box-Jenkins methodology was used, making use of BCRP data for the estimation of time series models. In the results it was observed that in 2020 crude oil production was affected by COVID - 19; in addition, stationary and trend components were found, and that the resulting model would be a Holt Winter given the repetitive pattern in the stationary component. Finally, it is concluded that the best model found for monthly crude oil production in Peru would be a Holt Winter, obtaining predicted values for the next 12 months, values located in intervals of 80% and 95% that follow the dynamics of the monthly crude oil production.La presente investigación tiene como objetivo determinar el mejor modelo para el pronóstico mensual de la producción de petróleo para el 2022 y 2023, para lo cual se llevó a cabo la metodología de Box – Jenkins, haciendo uso de data del BCRP para la estimación de modelos de series de tiempo. En los resultados se observó que el año 2020 la producción de petróleo crudo se vio afectada por la COVID – 19; además se encontró componentes estacionarios y de tendencia, y que el modelo resultante sería un Holt Winter dado el patrón repetitivo en el componente estacionario. Finalmente, se concluye que el mejor modelo que puede explicar de manera eficiente la producción mensual de petróleo crudo en el Perú, podría ser un Holt Winter, obteniendo valores pronosticados para los próximos 12 meses, con valores ubicados en intervalos del 80% y 95% que siguen la dinámica de la producción mensual de petróleo crudo.Fondo Editorial de la UNF2024-06-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo Originalapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/3210.57063/ricay.v2i1.32Revista de Investigación Científica de la UNF – Aypate; Vol. 2 Núm. 1 (2023): Enero - Marzo; 99-1073028-94322961-2160reponame:UNF-Aypateinstname:Universidad Nacional de Fronterainstacron:UNFspahttps://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32/279https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32/280info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs2.aypate.revista.unf.edu.pe:article/322025-07-03T16:07:19Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| title |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| spellingShingle |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 Flores Juárez, José Aldair Producción de petróleo crudo modelo Holt Winter pronostico Crude oil production Holt Winter model forecast |
| title_short |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| title_full |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| title_fullStr |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| title_full_unstemmed |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| title_sort |
Pronóstico de la producción de petróleo crudo en el Perú, 2022-2023 |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Flores Juárez, José Aldair Aldana Yarlequé, Cristhian Nicolás |
| author |
Flores Juárez, José Aldair |
| author_facet |
Flores Juárez, José Aldair Aldana Yarlequé, Cristhian Nicolás |
| author_role |
author |
| author2 |
Aldana Yarlequé, Cristhian Nicolás |
| author2_role |
author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Producción de petróleo crudo modelo Holt Winter pronostico Crude oil production Holt Winter model forecast |
| topic |
Producción de petróleo crudo modelo Holt Winter pronostico Crude oil production Holt Winter model forecast |
| description |
The objective of this research is to determine the best model for the monthly forecast of oil production for 2022 and 2023, for which the Box-Jenkins methodology was used, making use of BCRP data for the estimation of time series models. In the results it was observed that in 2020 crude oil production was affected by COVID - 19; in addition, stationary and trend components were found, and that the resulting model would be a Holt Winter given the repetitive pattern in the stationary component. Finally, it is concluded that the best model found for monthly crude oil production in Peru would be a Holt Winter, obtaining predicted values for the next 12 months, values located in intervals of 80% and 95% that follow the dynamics of the monthly crude oil production. |
| publishDate |
2024 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2024-06-10 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo Original |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32 10.57063/ricay.v2i1.32 |
| url |
https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32 |
| identifier_str_mv |
10.57063/ricay.v2i1.32 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32/279 https://revistas.unf.edu.pe/index.php/aypate/article/view/32/280 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Fondo Editorial de la UNF |
| publisher.none.fl_str_mv |
Fondo Editorial de la UNF |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Revista de Investigación Científica de la UNF – Aypate; Vol. 2 Núm. 1 (2023): Enero - Marzo; 99-107 3028-9432 2961-2160 reponame:UNF-Aypate instname:Universidad Nacional de Frontera instacron:UNF |
| instname_str |
Universidad Nacional de Frontera |
| instacron_str |
UNF |
| institution |
UNF |
| reponame_str |
UNF-Aypate |
| collection |
UNF-Aypate |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1870082341655805952 |
| score |
13.91977 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
