Modelo óptimo de serie de tiempo para pronosticar la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú, 2011 – 2018
| dc.contributor.advisor | Cabrera Prieto, Carlos Eduardo | es_PE |
| dc.contributor.author | Ordinola Lama, Evelyn Esteffany | es_PE |
| dc.contributor.author | López Lama, Hildur de los Milagros | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2020-02-26T01:38:44Z | |
| dc.date.available | 2020-02-26T01:38:44Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | El Perú está en un constante desarrollo y crecimiento, debido al propio país y a su vez a la relación existente con los demás países, esto considerándose de gran importancia, ya que por medio de sus comunicaciones y comercializaciones aumenta la economía del Perú. Por comercialización entendemos: importaciones y exportaciones, dado que es una de sus fuentes generadoras de ingresos, específicamente lo denotamos, por medio de sus movimientos, es decir, recepción y despacho de naves desde y hasta puertos peruanos. En esta investigación se empezó con un análisis descriptivo sobre la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú en el periodo del 2011 al 2018. Se estimó tres modelos, los cuales son: Autorregresivo Integrado de Promedios Móviles (ARIMA), Suavizamiento Exponencial (Holt Winters Aditivo) y Regresión con variables estacionales DUMMY. Una vez obtenido los Modelos ajustados, se procedió hallar los valores de los errores cuadráticos medios de cada modelo, de esta manera se seleccionó el menor valor, escogiendo así el óptimo modelo ajustado de la serie de tiempo. Se obtuvo que el tercer modelo de Holt Winters Aditivo:𝑌𝑡+1= (341.8272+0.30288 𝑇)𝑡 +𝐹𝑡+𝑇−𝑃 , con los parámetros 𝛼=0.1102,𝛽=0.0481 y 𝛾=0.4021, es el modelo óptimo, este siendo utilizado en nuestro pronóstico para la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú dentro del periodo 2019 al 2021. Por lo expuesto, se concluyó que la cantidad de naves no ha variado lo suficiente durante el periodo 2011 al 2018, manteniéndose en sus rangos. Asimismo, se pronostica leves aumentos para los años 2019 hasta el 2021. | es_PE |
| dc.description.uri | Tesis | |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.citation | APA | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/2113 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
| dc.source | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional Digital - UNP | es_PE |
| dc.subject | Puertos peruanos | es_PE |
| dc.subject | Modelos de series de tiempo | es_PE |
| dc.subject | Naves extranjeras | es_PE |
| dc.subject | Pronóstico | es_PE |
| dc.subject | Recepción de naves | es_PE |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
| dc.title | Modelo óptimo de serie de tiempo para pronosticar la cantidad de naves recepcionadas en los puertos del Perú, 2011 – 2018 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Estadística | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
| thesis.degree.name | Licenciado en Estadística | es_PE |
| thesis.degree.program | Facultad de Ciencias | es_PE |
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