ARIMA

Analizar el impacto de la COVID-19 en la demanda eléctrica parte de la base de que sabemos con qué vamos a comparar dicho impacto, dicho de otro modo: que existe un escenario base de referencia de demanda apto para ser comparado. Sin embargo, en la mayoría de los casos, los deltas que uno lee en prensa son generalmente siempre referidos a años anteriores. No se pretende que no sea así, pero dichas comparaciones no son todo lo ortodoxas que cabría, al estar comparando circunstancias diferentes de laboralidad y temperatura, y la propia tendencia de desacoplamiento entre PIB y demanda que llevamos años observando.

Si bien en la anterior entrada realicé una aproximación para la predicción del consumo eléctrico a través de time-series, en esta utilizaré uno de los modelos más conocidos de forecasting: el ARIMA. Los modelos ARIMA funcionan bien cuando se disponen de series temporales largas (más de 40 puntos al menos) y el patrón de comportamiento es estable o consistente durante el tiempo. Requieren que la serie sea estacionaria, lo cual quiere decir que no deben tener una tendencia ni tampoco una variabilidad entre picos elevada.