Modelo univariante para describir y pronosticar el comportamiento de la serie histórica de feminicidios del Perú

Resumen

Esta investigación, de enfoque analítico-aplicado, se desarrolló en la región de Puno, Perú, con el propósito de proyectar el feminicidio en el país. El feminicidio, una preocupación global, sitúa a Perú en el tercio inferior de Latinoamérica en términos de tasa. La importancia del estudio radica en anticipar este fenómeno para implementar estrategias preventivas efectivas. El objetivo principal fue identificar un modelo predictivo mensual que se ajuste a la serie histórica, optimizando la asignación de recursos humanos, equipamiento y tecnología para una mejor toma de decisiones a corto plazo. La población abarcó los feminicidios registrados desde 2001, utilizando como muestra los datos del Programa Nacional AURORA entre 2010 y 2021. Mediante el análisis probabilístico de series temporales, se identificó el modelo univariante más adecuado para predecir el comportamiento del feminicidio: Y_t= 10.16817 + 0.15179ε_(t-1) + 0.54948ε_(t-12) + 0.77771ε_(t-12) + ε_t ​. Este modelo, basado en la metodología Box-Jenkins, cumplió con todos los requisitos estadísticos, proporcionando un ajuste confiable para la serie histórica mensual. Los resultados obtenidos son clave para diseñar políticas públicas orientadas a prevenir y reducir el feminicidio en el país.