Análisis temporal y predicción de emisiones aéreas de CO₂ en Canadá

AUTORAS

  • María Camila Becerra González (2415860)
  • Blehidy Alexandra Gil (2422262)
  • María del Mar Gómez (2418414)
  • Gabriela Mezú (2419613)


Asignatura: Gestión de Datos

Tema: Series de Tiempo

Fecha: 5 de diciembre de 2025

INTRODUCCIÓN

El análisis de series temporales permite comprender cómo evolucionan fenómenos que cambian en el tiempo y extraer información clave para anticipar su comportamiento futuro. En este estudio se analizan las emisiones de CO₂ asociadas a la aviación en Canadá, explorando su tendencia, estacionalidad y las alteraciones provocadas por eventos extraordinarios como la pandemia.

A partir de estas características se construyen modelos ARIMA y SARIMA que permiten generar pronósticos confiables, evaluar la estabilidad del comportamiento histórico y proyectar posibles escenarios futuros.

SERIE TEMPORAL DE EMISIONES DE CO₂

ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS

Descomposición

Estacionalidad

Construcción y Comparación de Modelos

Prueba y Entrenamiento


ACF y PACF Serie Original

Diferenciación


Serie no diferenciada


Diferenciación Lag 12 y Lag 1

ACF Y PACF


SERIE DIF LAG 1

ACF Y PACF


SERIE DIF LAG 12 + LAG 1

Modelos





Comparación de Modelos con el Criterio AIC






Diagnóstico de Residuos





Evaluación del Desempeño de los Modelos





Pronósticos



Modelo 6

Gracias