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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: PASAJEROS;VUELOS;AEROLÍNEAS;PRONÓSTICO
metadata.dc.subject.en: PASSENGERS;SARIMA;FORECAST;FLIGHTS
Issue Date: 22-Dec-2025
metadata.dc.date.created: 28-Mar-2023
Publisher: Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar
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: Colombia's air transport sector has positioned itself as the third country with the highest increase in airport operations in Latin America and the Caribbean. This positioning is due to the dynamism of the air transport sector and the signing of international agreements for the liberalization of commercial airspace. This progress has allowed for the diversification and increase of flight offerings with new airline operators. In order to achieve sustainable growth in the airport sector, it is necessary to have planning that identifies the requirements for modernization and the creation of newairport terminals. This planning should be organized with respect to the forecast of national operations in the terminals based on passenger estimates, in order to avoid the underutilization of airports.In this context of operational planning, this studyaims to focus on a short-term predictive forecast model that determines the number of passengers on domestic flights in Colombia. The SARIMA model approach is applied to the monthly time series data of passengers, based on monthly records of the number ofpassengers on regular domestic flights registered by Aerocivil between 2005 and 2020. The SARIMA (0,1,0) × (0,1,0)12 model for the international flight passenger time series was the most appropriate with an RMSEA estimation of 3.1%. This short-term predictive forecast model shows high performance in the calculated results and can be applied within operational planning as a valid tool to support decision-making.As an extension of this study, it would be appropriate to consider market parameters of air transport that could be integrated into the model and better characterize certain atypical variations found.
URI: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18363
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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