Modelo univariante para describir y pronosticar el comportamiento de la serie histórica de feminicidios del Perú, periodo 2010 - 2021

Abstract

La siguiente investigación es analítico- aplicada se realizó en la Región de Puno - Perú, con el propósito de evaluar las futuras proyecciones del Feminicidio en el Perú. El feminicidio es una preocupación global, y Perú, dentro de Latinoamérica, se sitúa en el tercio inferior en términos de tasa de feminicidio. Por tanto, es crucial estudiar las proyecciones futuras de este fenómeno para implementar medidas preventivas y reducir el aumento de muertes. En este contexto, el objetivo principal es identificar un modelo de predicción mensual efectivo que se ajuste adecuadamente a la serie histórica. Esto permitirá optimizar la toma de decisiones a corto plazo en términos de asignación de recursos humanos, equipamiento y tecnología. La población del estudio abarcó el total de feminicidios registrados desde el año 2001 hasta la actualidad según el Programa Nacional AURORA. La muestra se compuso de los datos recopilados por el programa desde el año 2010 hasta el año 2021. La metodología se fundamentó en el análisis de las propiedades probabilísticas de las series temporales. El resultado que se llegó es la estimación del mejor modelo univariante para predecir la serie original de feminicidios en el Perú es un modelo Y_t= 10.16817 + 0.15179ε_(t-1) + 0.54948ε_(t-12) + 0.77771ε_(t-12) + ε_t. Se ha determinado que el modelo univariante más adecuado, el cual proporciona el mejor ajuste a la serie histórica mensual de feminicidios en el Perú durante 2010-2021 cumple con todos los requisitos estipulados por la metodología Box-Jenkins.