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Title: Modelos SARIMA para pronóstico de pasajeros en vuelos nacionales e internacionales en Colombia
metadata.dc.title.en: SARIMA models for passenger forecast ondomestic and international flights in Colombia
Authors: Garzón Pérez, Luis Andrés
Melo Obando, Jorge Luis
Hernández Rueda, Erik Paul
metadata.dc.contributor.orcid: https://orcid.org/0000-0003-4249-2210
https://orcid.org/0000-0003-0546-6988
https://orcid.org/0000-0003-1969-9619
metadata.dc.type: Article
Keywords: PRONÓSTICO;TRANSPORTE;CRECIMIENTO;RENDIMIENTO
metadata.dc.subject.en: FORECAST;TRANSPORT;GROWTH;PERFORMANCE
Issue Date: 1-Apr-2026
metadata.dc.date.created: 28-Mar-2023
Publisher: Ciencia Latina Internacional
Abstract: El sector del transporte aéreo en Colombia ha logrado posicionarse como el tercer país con mayor incremento de operaciones en terminales aéreas en América Latina y el Caribe. Este crecimiento se ha dado gracias a la dinamización del sector y a la firma de acuerdos internacionales para la liberación del espacio aéreo comercial, lo que ha permitido una mayor oferta de vuelos con nuevos operadores aéreos. Para lograr un crecimiento sostenible del sector aeroportuario, es fundamental contar con una planificación que permita identificar los requerimientos de modernización y creación de nuevas terminales aéreas, basándose en la estimación de las cantidades de pasajeros para evitar la subutilización de los aeropuertos. En este contexto, este trabajo se enfoca en desarrollar un modelo de pronóstico predictivo de corto plazo que permita determinar la cantidad de pasajeros en vuelos nacionales en Colombia. Para ello, se utiliza el enfoque del modelo SARIMA en la serie de tiempo de pasajeros disponible en períodos mensuales, según los registros mensuales de la cantidad de pasajeros de vuelos nacionales con frecuencias regulares registrados por Aerocivil entre 2005 y 2020. Se encontró que el modelo SARIMA (0,1,0) × (0,1,0)12 para la serie de tiempo de pasajeros en vuelos internacionales fue el más apropiado, con una estimación del RMSEA del 3.1%. Este modelo de pronóstico predictivo de corto plazo presenta un alto rendimiento sobre los resultados calculados y puede ser utilizado como una herramienta válida y de soporte para la toma de decisiones en la planificación operativa. En el futuro, se recomienda considerar parámetros del mercado del transporte aéreo que podrían integrarse al modelo para caracterizar de mejor manera ciertas variaciones atípicas encontradas.
metadata.dc.description.abstract-en: The air transport sector in Colombia has positioned itself as the third country with the highest growth in operations at airport terminals in Latin America and the Caribbean. This growth has been driven by the sector’s dynamism and the signing of international agreements to liberalize commercial airspace, which has allowed a greater availability of flights with new air carriers. To achieve sustainable growth in the airport sector, it is essential to have planning that identifies the requirements for modernization and the creation of new airport terminals, based on passenger volume estimates to avoid underutilization of airports. In this context, this study focuses on developing a short-term predictive forecasting model to determine the number of passengers on domestic flights in Colombia. For this purpose, the SARIMA model approach was applied to the monthly passenger time series, using data on the number of passengers on domestic flights with regular frequencies recorded by Aerocivil between 2005 and 2020. The SARIMA (0,1,0) × (0,1,0)12 model for the international passenger time series was found to be the most appropriate, with an RMSEA estimate of 3.1%. This short-term predictive forecasting model demonstrates high performance in the calculated results and can be used as a valid tool to support decision-making in operational planning. In the future, it is recommended to consider air transport market parameters that could be integrated into the model to better characterize certain atypical variations observed.
URI: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19475
metadata.dc.identifier.doi: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/5339/8073
ISSN: 2707-2207
metadata.dc.coverage: Ibarra. Ecuador
metadata.dc.description.degree: N/A
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