Modelos estocásticos arima para predicción de variables energéticas

• Autor: Gonzáles Chávez, Salomé
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 1999
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/14497
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/14497; https://doi.org/10.21754/tecnia.v9i1.443
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos estocásticos; Variables energéticas

El análisis univariante de series temporales ARIMA (Autoregressive lntegrated Moving Average), basado en que una serie temporal obedece a un proceso estocástico, se ha utilizado para describir y predecir el comportamiento futuro de las series energéticas de mayor representatividad dentro la oferta y consumo de energía en el Principado de Asturias- España. En primer lugar, cada una de estas variables se han contabilizado mensualmente desde 1980 hasta 1996. De acuerdo a las características de cada serie - poseen tendencia, estacionalidad y el tamaño muestral suficiente - se procede a calcular qué modelo ARIMA univariante describe mejor a cada una de ellas. La aplicación de esta metodología consiste en calcular las predicciones de las principales variables energéticas de Asturias. Los resultados obtenidos han alcanzado un alto nivel de aproximación predictiva los cuales sirven como elementos de referencia en el proceso de Planificación Energética de Asturias.