Modelación de una serie estacional

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Escuela Politécnica Nacional Facultad de Ciencias

Ingeniería Matemática Series Temporales

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Modelación de una serie estacional

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Integrantes:

Andrea Conde Fabricio Sánchez

Semestre 2018-B

Índice

1. Introducción        2
2. Objetivos        3
3. Modelo a priori        4
4. Especiftcación del modelo        6
5. Veriftcación        7

1. Comparación de Modelos        13
2. Predicción        16

1. Conclusiones        18
2. Anexos        19
3. Bibliografía        19

1. Introducción

El pescado es una de las principales fuentes de proteínas en la alimen- tación del planeta. Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), en el año 2013, el 17 % de la ingestión de proteína animal y el 6,7 % de las proteínas consumidas en total, provinie- ron de la pesca.

El consumo mundial de pescado per cápita ha pasado de 10Kg en 1960 a 20 kg en 2014, proporcionando a más de 3.100 millones de personas el 20 % de la ingestión promedio por habitante.

No menos importante es la pesca como fuente de trabajo. Se estima que 56,6 millones de personas trabajan en la pesca y la acuicultura, de los cuales el 84 % se concentra en Asia, 10 % en África y el 4 % en América Latina.

El total de la pesca de captura salvaje, fue de 93,4 millones de toneladas en el 2014, de las cuales 81,5 millones proviene de los océanos y 11,5 millones de ríos y lagos. Si a estas cifras, le agregamos la producción mundial de productos acuícolas que ascienden a 73,8 millones de toneladas, nos da un gran global de 167,2 millones de toneladas.

Además de alimentación y empleo para los países productores, la pesca es fuente importante de ingresos y divisas. Las cifras que se mueven a nivel mundial son impresionantes: en el mundo se exportan en productos pesqueros y de acuicultura US$148 mil millones de dólares de los cuales US$80 mil millones corresponden a países en vías de desarrollo. Estos mismos países importaron US$38 mil millones, lo que les deja un ingreso neto de US$42 mil millones.

El informe “Estado Mundial de la Pesca y la Acuicultura 2016” de la FAO, ubican al Ecuador entre los 25 mayores productores de pesca de captura ma- rina, con 663 mil toneladas, de las cuales un 30 % corresponden al atún, uno de los principales recursos pesqueros procesados por la industria ecuatoriana.

La industria de la pesca en el Ecuador está orientada a la exportación, se estima que al menos el 80 % de su producción es exportada. En el año 2013, dinamizados por la industria del atún, las exportaciones pesqueras

(incluidas harinas y aceites de pescado) alcanzaron su nivel histórico más alto, aportando US$1.765,86 millones de divisas a la economía ecuatoriana; 16,4 % de los rubros no petroleros y 7,1 % de las exportaciones totales. A pesar del decrecimiento de las exportaciones pesqueras en 2015 (-21 %), por diversos factores de mercado e incluso climáticos, la contribución del sector a las exportaciones totales del país pasó del 6,4 % en 2014 al 7,1 % en 2015, ante la drástica caída de la economía petrolera. Mientras que en conjunto con el sector acuicultura, la generación de divisas totalizó en 2015, US$3.652 millones, 20 % de las exportaciones totales y 31 % de las exportaciones no petroleras.

Por todo esto es necesario precisar una proyección a futuro de las posibles exportaciones de este preducto, lo cual se lo realizará a través del modela- miento de una serie temporal.

1. Objetivos

• Analizar una serie de datos mensuales sobre las exportaciones de la industria pesquera ecuatoriana de tal forma que se pueda hallar un modelo del cual se obtenga una predicción de datos lo más cercanos a los reales.
• Generar varias alternativas exitosas de modelos que nos permitan rea- lizar comparaciones entre ellos para elegir aquel que mejor se ajuste a las expectativas de las exportaciones de la industria de la pesca en el Ecuador.
• Practicar, comprender y dominar de manera más óptima el arte de modelar.

1. Modelo a priori

Se ha tomado como datos los ingresos que genera Ecuador por exporta- ción de pescado correspondientes a enero de 2011 hasta diciembre de 2017, su representación se muestra en la Figura 1. Los datos referentes al año 2018 se guardarán para compararlos con las predicciones a realizarse.

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Figura 1: Ingreso por exportación de pescado(2011-2018)

En la Figura 2 notamos que en la función de autocorrelación los tres primeros valores no son significativamente grandes, por lo que no es necesario realizar una diferenciación no estacional,e.d d = 0, luego es estacional de periodo 12 pues en su correlograma se evidencia valores significativamente altos en los órdenes 1,12,24.

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Figura 2: Correlograma-Exportación de pescado

Ho : p1 = p2 Ha : p1 ƒ= p2

         pˆ1  − pˆ2        

x1 + x2

zo = .[pic 6]

                  , pˆ =        + n

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