Series cronológicas de consumo eléctrico y de petróleo en Villa Clara. Modelos y pronósticos

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dc.contributor.advisorCasas Cardoso, Gladys
dc.contributor.advisorMora Villegas, Humberto
dc.contributor.authorMorales Martínez, Jorge Luis
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2017-03-08T16:52:30Z
dc.date.available2017-03-08T16:52:30Z
dc.date.issued2007-07-04
dc.description.abstractEl presente trabajo estudia el comportamiento de las series de consumo eléctrico de algunos municipios de la provincia de Villa Clara, así como las series provinciales de consumo eléctrico y de petróleo, de forma tal que se obtienen modelos matemáticos del tipo ARIMA y se realizan pronósticos a corto plazo en base a los mismos. Se constrasta con un estudio basado en un enfoque clásico de análisis de series de tiempo a través de la desestacionalización y el cálculo de la tendencia de las mismas, y para el cual se pueden obtener también modelos y pronósticos a corto plazo. En la tesis se explica detalladamente cómo hallar los modelos del tipo ARIMA con algunos municipios representativos y los resultados fundamentales se dan a conocer en tablas resúmenes. Resulta de particular interés la incorporación de variables independientes en los modelos, ARIMA con carácter de regresores, para analizar la incidencia esperada del Período Especial en las series de consumo. Este análisis exigió nuevas consideraciones generales sobre el tratamiento de regresores en Modelos ARIMA que pueden ser útiles en estudios de cualquier índole cuando los modelos incluyen diferenciaciones regulares, estacionales o ambas. Por último se efectúa una comparación entre los diferentes modelos para una serie en particular y entre los modelos obtenidos en dos municipios diferentes. Este análisis exigió también nuevas consideraciones teórico-prácticas sobre como distinguir de forma multivariada los coeficientes de modelos ARIMA supestamente correlacionados, entre dos modelos. Estos resultados también pueden ser útiles en estudios de cualquier índole cuando se quieren comparar, con un enfoque multivariado, dos o más modelos ARIMA para muestras de datos independientes Todo lo anterior se realizó con la ayuda del paquete estadístico SPSS (Statistical Packages for the Social Sciesnces) Versión 11 para Windows.(Gupta 1999)en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matematica, Física y Computación. Departamento de Matemáticaen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/7546
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectSeries Cronológicasen_US
dc.subjectConsumo Eléctricoen_US
dc.subjectConsumo de Petróleoen_US
dc.subjectAutoregresive Integrated Moving Average (ARIMA)en_US
dc.subjectModelosen_US
dc.subjectPronósticosen_US
dc.subjectVilla Claraen_US
dc.subject.otherSeries Cronológicasen_US
dc.subject.otherSeries de Tiempoen_US
dc.subject.otherProcesos Estocásticosen_US
dc.subject.otherEstadística Multivariadaen_US
dc.titleSeries cronológicas de consumo eléctrico y de petróleo en Villa Clara. Modelos y pronósticosen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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