Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao
Descripción del Articulo
El objetivo principal de este artículo es estimar y proporcionar modelos de pronóstico para predecir el rendimiento de carga para el Puerto del Callao del 2019 al 2023. Estos resultados podrían servir para hacer un análisis prospectivo, mejorar las decisiones de inversión y determinar las tarifas de...
Autor: | |
---|---|
Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad de San Martín de Porres |
Repositorio: | USMP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/8667 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12727/8667 https://doi.org/10.24265/raef.2019.v2n2.12 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Modelos SARIMAX Series de tiempo Flujos de carga marítima Modelos de Predicción https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00 |
id |
USMP_9635da27fffd48efcb3d4e8af02a6fd2 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/8667 |
network_acronym_str |
USMP |
network_name_str |
USMP-Institucional |
repository_id_str |
2089 |
dc.title.es_PE.fl_str_mv |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
title |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
spellingShingle |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao Chang Rojas, Victor Alejandro Modelos SARIMAX Series de tiempo Flujos de carga marítima Modelos de Predicción https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00 |
title_short |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
title_full |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
title_fullStr |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
title_full_unstemmed |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
title_sort |
Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callao |
author |
Chang Rojas, Victor Alejandro |
author_facet |
Chang Rojas, Victor Alejandro |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Chang Rojas, Victor Alejandro |
dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Modelos SARIMAX Series de tiempo Flujos de carga marítima Modelos de Predicción |
topic |
Modelos SARIMAX Series de tiempo Flujos de carga marítima Modelos de Predicción https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00 |
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00 |
description |
El objetivo principal de este artículo es estimar y proporcionar modelos de pronóstico para predecir el rendimiento de carga para el Puerto del Callao del 2019 al 2023. Estos resultados podrían servir para hacer un análisis prospectivo, mejorar las decisiones de inversión y determinar las tarifas del puerto. Para este propósito, los modelos de series temporales SARIMAX se utilizan con la inclusión de entradas exógenas que son representativas del rendimiento de carga de las tres terminales del Puerto del Callao: APMTC, DPWC y TC. Los resultados del pronóstico indican que para el año 2023 se alcanzará un total de 17 millones de TM y 3.4 millones de TEU’s, activando los gatillos de inversión para APMTC y DPWC. |
publishDate |
2019 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-08-27T19:08:15Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-08-27T19:08:15Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019 |
dc.type.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12727/8667 |
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv |
https://doi.org/10.24265/raef.2019.v2n2.12 |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12727/8667 https://doi.org/10.24265/raef.2019.v2n2.12 |
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.none.fl_str_mv |
urn:issn:2663-8908 |
dc.relation.ispartofseries.none.fl_str_mv |
Análisis Económico y Financiero;vol. 2, n. 2 |
dc.relation.uri.es_PE.fl_str_mv |
http://contabilidadyeconomiausmp.edu.pe/OJS2020/index.php/RAEF/article/view/12 |
dc.rights.es_PE.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.format.es_PE.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.format.extent.es_PE.fl_str_mv |
pp. 15-31 |
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv |
Análisis Económico y Financiero |
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv |
PE |
dc.source.es_PE.fl_str_mv |
Repositorio Académico USMP Universidad San Martín de Porres - USMP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:USMP-Institucional instname:Universidad de San Martín de Porres instacron:USMP |
instname_str |
Universidad de San Martín de Porres |
instacron_str |
USMP |
institution |
USMP |
reponame_str |
USMP-Institucional |
collection |
USMP-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/1/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdf https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/2/license.txt https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/3/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdf.txt https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/4/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
c02d6f60490d66f9ae0f290bb9423554 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 951c228aac2159f75d7c0bc39a2f3381 d19a23d597c770aec2aaf69699d37f0f |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
REPOSITORIO ACADEMICO USMP |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@usmp.pe |
_version_ |
1843719614988550144 |
spelling |
Chang Rojas, Victor Alejandro2021-08-27T19:08:15Z2021-08-27T19:08:15Z2019https://hdl.handle.net/20.500.12727/8667https://doi.org/10.24265/raef.2019.v2n2.12El objetivo principal de este artículo es estimar y proporcionar modelos de pronóstico para predecir el rendimiento de carga para el Puerto del Callao del 2019 al 2023. Estos resultados podrían servir para hacer un análisis prospectivo, mejorar las decisiones de inversión y determinar las tarifas del puerto. Para este propósito, los modelos de series temporales SARIMAX se utilizan con la inclusión de entradas exógenas que son representativas del rendimiento de carga de las tres terminales del Puerto del Callao: APMTC, DPWC y TC. Los resultados del pronóstico indican que para el año 2023 se alcanzará un total de 17 millones de TM y 3.4 millones de TEU’s, activando los gatillos de inversión para APMTC y DPWC.application/pdfpp. 15-31spaAnálisis Económico y FinancieroPEurn:issn:2663-8908Análisis Económico y Financiero;vol. 2, n. 2http://contabilidadyeconomiausmp.edu.pe/OJS2020/index.php/RAEF/article/view/12info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Académico USMPUniversidad San Martín de Porres - USMPreponame:USMP-Institucionalinstname:Universidad de San Martín de Porresinstacron:USMPModelos SARIMAXSeries de tiempoFlujos de carga marítimaModelos de Predicciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00Un análisis de series de tiempo mediante modelos SARIMAX para la proyección de demanda de carga en el puerto del Callaoinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionORIGINALVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdfVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdfTrabajoapplication/pdf2367030https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/1/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdfc02d6f60490d66f9ae0f290bb9423554MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdf.txtVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdf.txtExtracted texttext/plain50378https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/3/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdf.txt951c228aac2159f75d7c0bc39a2f3381MD53THUMBNAILVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdf.jpgVOL 2 - N2 - 2 - Victor Chang.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6217https://repositorio.usmp.edu.pe/bitstream/20.500.12727/8667/4/VOL%202%20-%20N2%20-%202%20-%20Victor%20Chang.pdf.jpgd19a23d597c770aec2aaf69699d37f0fMD5420.500.12727/8667oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/86672021-08-28 22:35:18.08REPOSITORIO ACADEMICO USMPrepositorio@usmp.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 |
score |
12.973833 |
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).