Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22728
Title: Evaluación de los factores asociados a la producción de petróleo en el Perú mediante el análisis multivariante durante el periodo 2016-2020
Authors: Castillo Ramos, Rodrigo Alonso
Advisors: Sinchitullo Gómez, Joseph Jean
Keywords: Producción de petróleo;Análisis multivariante;PESTEL;Mercado de hidrocarburos;Planificación estratégica
Issue Date: 2022
Publisher: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: El petróleo es un recurso energético esencial para el desarrollo del Perú; sin embargo, la producción de este hidrocarburo ha sido muy variable durante los últimos años, considerando lo anterior es necesario identificar y analizar la dinámica del mercado peruano. Para ello, se realizó un análisis de identificación de las variables Políticas, Económicas, Sociales, Tecnológicas, Ecológicas y Legales (PESTEL); para determinar las variables involucradas del entorno macro externo de la actividad en estudio, luego se continuó con la construcción de dos modelos estadísticos, i) análisis factorial con análisis de regresión lineal múltiple y ii) la aplicación directa del análisis de regresión lineal múltiple, ambos utilizando el método Backward. La construcción estadística se realizó utilizando el software IBM SPSS Statistics para el período de 2016 a 2020, con el fin de encontrar la mejor representación en base a las variables del entorno macroeconómico externo. Posteriormente, se compararon dos modelos construidos para elegir el modelo óptimo que mejor representará la variable dependiente y se verificó la validez de los criterios existentes de los modelos. Los resultados indicaron que los coeficientes estadísticos 𝑅2 fueron 0,509 y 0,820 respectivamente. Los hallazgos indicaron que el modelo óptimo fue el segundo modelo estadístico, pero con la inclusión de diez variables del total inicial. Muy diferente al primer modelo que logró utilizar casi todas las variables, pero con un valor más bajo del estadístico, esto puede explicar la relación de pautas o parámetros aplicables en el diseño o rediseño de medidas que ayuden a minimizar el impacto de la variación de producción de petróleo en crisis futuras u otras situaciones de contexto global.
Oil is an essential energy resource for the industrial development of Peru and the production of this hydrocarbon has been very changeable during the last years, therefore it is necessary to identify and analyze the dynamics of the Peruvian market. For this, an identification analysis of the Political, Economic, Social, Technological, Ecological and Legal variables (PESTEL) was carried out; to determine the variables involved in the external macro environment of the activity under study, then continued with the construction of two statistical models, i) factor analysis with multiple linear regression analysis and ii) the direct application of multiple linear regression analysis, both using the backward method. The statistical construction was carried out using IBM SPSS Statistics software for the period from 2016 to 2020, in order to find the best representation based on the variables of the macroeconomic external environment. After that, two constructed models were compared, to choose the optimal model that best represents the dependent variable and the existing criteria of the models were checked for validity. The results indicated that the coefficient statistics 𝑅2 were 0.509 and 0.820 respectively. The findings indicated that the optimal model was the second statistical model, but with the inclusion of ten variables from the initial total. Quite different from the first model which managed to use almost all variables but with a lower value of the statistic, this may explain the relationship of guidelines or parameters applicable in the design or redesign of measures that help to minimize the impact of the variation in oil production in future crises or other situations of a global context.
URI: https://repositorio.uni.edu.pe/handle/20.500.14076/22728
Rights: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
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