MODELO PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA MENSUAL DE HORAS DE MAQUINARIA AGRÍCOLA EN LA MUNICIPALIDAD DISTRITAL DE CARACOTO 2020

Bach. Betho Mamani Condori

27/10/2020

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

La Municipalidad Distrital de Caracoto, cuenta con una gran cantidad pobladores de área rural, por lo cual tiene una gran cantidad de agricultores, que necesitan el apoyo de la municipalidad brindándole el servicio de maquinaria agricola a tiempo y con un costo accesible para el arado y distintas operaciones que permite la maquinaria agraria, de esta manera aportar a la producción de alimentos andinos y economía de los agricultores.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿Cuál es el modelo que mejor se ajusta para predecir la demanda mensual en horas de maquinarias para los agricultores del Distrito de Caracoto?

OBJETIVOS

Objetivo General

Determinar el mejor modelo que se ajuste para predecir la demanda mensual en horas de maquinarias, a través de la metodología Box-Jenkins para los agricultores del Distrito de Caracoto – 2020.

OObjetivos Específicos

Explorar la serie de tiempo de horas de trabajo mensual de las maquinarias agrícolas de la Municipalidad Distrital de Caracoto.

• Encontrar y validar el modelo identificado que mejor se ajusta para la serie de las horas de trabajo mensual de las maquinarias agrícola de la Municipalidad Distrital de Caracoto.

• Determinar el pronóstico con el modelo alcanzado para la serie de tiempo de la demanda mensuales de horas de maquinaria agrícola en la Municipalidad Distrital de Caracoto.

HIPOTESIS

Hipótesis General

El modelo usando la metodología Box – Jenkins proporciona un mejor ajuste para predecir la demanda mensual de horas de maquinarias agrícola en la Municipalidad Distrito de Caracoto.

JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN

El proyecto se consideró muy necesario, ya que la Municipalidad cuenta con gran cantidad de agricultores que se dedican al sembrío, En grandes cantidades por lo cual es necesario el arado de sus tierras. El modelo es necesario para predecir la demanda de los próximos meses y de esta manera la municipalidad distrital podrá atender a tiempo las solicitudes de maquinarias para el arado, se tendrá operarios a tiempo y combustible.

Quarterly Results

By Product

(tab content)

By Region

(tab content)

Breakfast

  • Eat eggs
  • Drink coffee

In the evening

Dinner

  • Eat spaghetti
  • Drink wine

This sentence will appear smaller.

Going to sleep

  • Get in bed
  • Count sheep

holasss buenaos

tab 01

tab02

tabsss04

Tab 2

text 2

End tabset