Pronóstico de la producción mensual de cobre en el Perú mediante modelos de series temporales (1999-2024)

Abstract

El objetivo de esta investigación fue identificar el mejor modelo de series de tiempo para pronosticar la producción mensual de cobre en Perú durante el periodo 1999-2024, utilizando datos proporcionados por el Ministerio de Energía y Minas (MINEM). Se adoptó un enfoque tanto teórico como aplicado, con un diseño no experimental, longitudinal y retrospectivo. Se empleó la metodología de Box-Jenkins y se estableció un nivel de confianza del 95% en las pruebas de hipótesis.El análisis de la serie temporal mostró una tendencia creciente, estacionalidad anual (de orden12) y heterocedasticidad en la variabilidad anual. De los doce modelos SARIMA evaluados, tres superaron la prueba de Ljung-Box, lo que sugiere una adecuada independencia de los residuos. Sin embargo, la prueba de Jarque-Bera indicó que los residuos no seguían una distribución normal, lo que podría afectar la precisión de los pronósticos. De los modelos evaluados, el SARIMA(2,1,0)(2,1,0)12 se destacó como el mejor, con un error porcentual absoluto medio (MAPE) de 5.14%, lo que lo convierte en la mejor opción dentro del enfoque Box-Jenkins. Este modelo proporciona una herramienta robusta y confiable para la predicción de la producción mensual de cobre en Perú, contribuyendo a la toma de decisiones en el sector minero.