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Modelización y predicción del tráfico marítimo en los puertos españoles

Abstract: RESUMEN. Tradicionalmente el transporte marítimo ha desempeñado un papel relevante en la economía mundial a través de su estrecha conexión con el comercio mundial ya que una gran parte de los intercambios internacionales de mercancías se realizan utilizando dicho modo de transporte. Esta relevancia se ha visto acrecentada, si cabe, en un mundo profundamente globalizado e interdependiente como el actual, donde la competitividad comercial de un país depende significativamente de poder disponer de un acceso adecuado a los servicios de transporte marítimo internacional y de un sistema portuario eficiente. En el caso español el sistema portuario desempeña un papel estratégico muy relevante en la actividad económica y en el sistema económico y social ya que cerca del setenta por ciento del comercio exterior se lleva a cabo mediante el transporte marítimo y una parte importante del territorio tiene un carácter insular. La modelización y predicción de la demanda de transporte marítimo es particularmente relevante para una eficiente gestión del sistema portuario, así como en la planificación eficiente de las inversiones, especialmente teniendo en cuenta el elevado coste de las inversiones portuarias, así como su carácter de largo plazo. En general su interés se extiende a todos los agentes intervinientes en el transporte marítimo: armadores, fletadores, etc. y a las actividades económicas desarrolladas en su hinterland. El objetivo general de este trabajo es la modelización y predicción del tráfico marítimo en los puertos españoles. Para ello se utiliza una amplia batería de modelos lineales y no lineales como SARIMA, Suavizado Exponencial y redes neuronales. Para comparar la precisión de las predicciones obtenidas con los modelos ajustados se emplean varios criterios de evaluación como es el error absoluto medio o el error cuadrático medio.

 Fuente: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 27, 2019

Editorial: Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas para la Economía y la Empresa

 Año de publicación: 2019

Nº de páginas: 17

Tipo de publicación: Artículo de Revista

ISSN: 2171-892X

Autores/as

INGLADA PÉREZ, LUCÍA

INGLADA, VICENTE