Bogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias Económicas · 2021

Evaluación de modelos de series de tiempo para pronosticar la demanda de transporte aéreo a corto y mediano plazo en Colombia

El presente trabajo suministra una evaluación de la capacidad predictiva de diferentes modelos de serie de tiempo en datos mensuales del transporte aéreo de pasajeros de tráfico nacional, internacional y total entre 1994 y el 2019. Los modelos estimados son: modelo de regresión armónica, modelo de suavizado exponencial de Holt-Winters, modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA), ARIMA estacional (SARIMA) y ARIMA con variable exógena (ARIMAX). Los resultados muestran que los modelos SARIMA y SARIMAX proveen los mejores resultados en cuanto a bondad de ajuste y precisión con pronósticos en términos de MAPE y RMSE por debajo del umbral del 3% de la realización puntual media. El modelo multivariado SARIMAX supera los resultados de pronóstico de los modelos univariantes. El PIB logra potenciar los resultados del modelo y se confirma la relación positiva que posee con el sector aéreo. Se evaluaron otras variables como los precios del petróleo y choques exógenos locales e internacionales pero su efecto resultó ser no significativo. El modelo de regresión armónica solo puede predecir con alta precisión los pasajeros de tráfico internacional mientras que el modelo de Holt Winters logra obtener previsiones altamente precisas para la serie de tráfico internacional y total. (Texto tomado de la fuente).

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