Resumen

El presente trabajo, analizará la variación trimestral e interanual en el programa RStudio, ya que nos ayuda a manejar grandes canridades de datos estadisicos lo que nos permite interpretar resultados de mejor manera. La cuenta que utilizaremos es la de Refinacion de Petróleo del Ecuador con datos tomados del Banco Central del Ecuador, como base el año 2007, además tener en cuenta, que los valores a utlizar están dados en millones de dólares.

Palabras Clave: análisis interanual, interanual, refinación de petróleo,

Introducción

La Industria de la Refinación del Petróleo cuenta con una gran diversidad de procesos físicos y químicos para la transformación de petróleo crudo en productos petrolíferos de mayor valor económico. La complejidad de sus procesos requiere controlar una gran cantidad de variables operativas en niveles de seguridad permisibles y de alta confiabilidad, a lo largo de estos trimestres a analizar (2000-2022) como indica el gráfico que es su serie de tiempo, se podra mostras las tasas de variación, sus medidas descriptivas, ayudandonos del programa RStudio, para facilitar la compresión mediante gráficos como son el Histograma, Boxplot y QQplot.

Desarrollo

Definición Refinación de Petróleo

Es un proceso que incluye el fraccionamiento y transformaciones químicas del petróleo para producir derivados comerciales, el objetivo del refinado del petróleo es destilar y separar destilados valiosos (nafta, queroseno, diésel) y gasóleo atmosférico a partir de la materia prima cruda mediante un proceso de destilación complejo.

Tasa de variación trimestral Refinación de Petróleo

Para calcular la tasa de variación, necesitaremos los valores absolutos de las variables en dichas fechas, en este gráfico se puede observar como su tasa de variación a tenido diferentes cambios a lo largo de estos timestres, siendo él más bajo en el trimestre del 2010 al 2015.

Medidas descriptivas de la tasa de variación

Las medidas de variabilidad permiten considerar qué tanta confiabilidad podemos tener en la representamvidad de una medida de resumen sobre un conjunto de datos. El rango es la diferencia entre el dato mayor y el menor del conjunto de datos. LAs medidas de posición son indicadores estadísticos que permiten resumir los datos en uno solo, o dividir su distribución en intervalos del mismo tamaño

Medidas de posición

Mín ’ ’ 1st Qu ’ ’ Median Mean 3rd Qu. Máx
-34,3208 -10,8971 -1,2689 -0,8997 6,5769 65,7568

Medidas de dispersión

Varianza ’ ’ Desviación estándar’ ’ IQR ’
277,782 16,66679 17,47399

Histograma de la tasa de variación

Los histogramas muestran la forma de los datos, el eje horizontal muestra sus valores de datos, con cada barra correspondiendo a un rango de valores, como seobservar en el gráfico la tasa de variación que se encuentra en el eje de las x varia en un rango de 20 y la densidad del gráfico varia entre 0,3 puntos porcentuales en el que vemos que posee una asimetria negativa en el lado izquierdo.

Boxplot de la tasa de variación

Es una forma de presentación estadística destinada, fundamentalmente, a resaltar aspectos de la distribución de las observaciones en una o más series de datos cuantitativos, como se observa en el gráficos sus datos se concentran mayormente en su promedio, que es aproximadamente -0,8997.

QQplot de la tasa de variación

## [1] 62 54

Un gráfico Cuantil-Cuantil permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal ó comparar la distribución de dos conjuntos de datos.

En la refinación de petróleo los datos atípicos se encuentran entre 54 y 62.

Autocorrelación

Autocorrelación de refinpetro

Autocorrelación de las variaciones ablsoutas del refinpetro drefinpetro

Comportamiento de la variables refinpetrp

comportamiento de la variables drefinpetro

Modelo ARIMA

Es una metodología econométrica basada en modelos dinámicos que utiliza datos de series temporales. El modelo Arima es una metodología econométrica basada en modelos dinámicos que utiliza datos de series temporales puede tener gran utilidad en la elaboración y análisis de encuestas e indicadores mensuales; en concreto, se propone la utilización de modelos de series temporales para el control de calidad. En la que nuestro modelo posee la siguiente serie ARIMA(2,1,2)(1,0,0)[4].

## Series: refinpetrots 
## ARIMA(2,1,2)(1,0,0)[4] 
## 
## Coefficients:
##          ar1      ar2      ma1     ma2     sar1
##       1.0290  -0.8638  -1.1766  0.8160  -0.2340
## s.e.  0.1149   0.0851   0.1494  0.1535   0.1257
## 
## sigma^2 = 838:  log likelihood = -418.92
## AIC=849.84   AICc=850.88   BIC=864.71
## 
## Training set error measures:
##                     ME     RMSE      MAE       MPE     MAPE      MASE
## Training set -2.680448 27.95521 21.41116 -3.091549 11.70226 0.5652612
##                     ACF1
## Training set -0.03196288

Previsiones REFINPETRO al 90% de confianza para 2022.II a 2022.IV

Conclusiones

A lo largo del proceso del análisis del trabajo realizado, se puede concluir que las variaciones de la Refinación del Petróleo, tiene un promedio menor a cero, lo que nos indica que su densidad estimada esta por debajo del valor indicado en el gráfico del histograma, la mayor concentración de variación está en el intervalo negativo, y su su distribución es asimétrica a la izquierda, con una curva platicúrtica.

Referencias

BCE (2017). Metodología de la Información Estadística Mensual. 4ta. Edición. Banco Central del Ecuador. https://contenido.bce.fin.ec/documentos/PublicacionesNotas/Catalogo/IEMensual/metodologia/MetodologiaIEM4taed.pdf

BCE (2022). Boletín de Cuentas Nacionales Trimestrales No. 119. Banco Central del Ecuador. https://contenido.bce.fin.ec/documentos/PublicacionesNotas/Catalogo/CuentasNacionales/Indices/c119062022.htm

Gujarati, D. (2016). Econometr…

Pérez, F. (2022). Clases de Contabilidad Nacional. Universidad Central del Ecuador