Dinámica de corto plazo y pronóstico del consumo eléctrico per cápita en Ecuador: Evidencia empírica mediante un modelo ARIMAX

Autores/as

  • Xavier Rodríguez-Cruz ECONINTSA CONSULTORES

DOI:

https://doi.org/10.25097/rep.n44.2026.04

Palabras clave:

energía, arimax, pronóstico, elasticidad, electricidad, forecasting

Resumen

Este estudio analiza la dinámica del consumo eléctrico per cápita en Ecuador y su relación con el PIB per cápita y las emisiones de CO2 durante el período 1990-2022. Las pruebas Dickey-Fuller aumentadas (ADF), indican que las variables son integradas de orden uno I(1), mientras que el procedimiento de Engle-Granger confirma la existencia de una relación de equilibrio de largo plazo entre las series. Dado que el objetivo principal es la previsión energética a mediano plazo, más que la inferencia estrictamente causal, se estima un modelo ARIMAX (1,0,2) en niveles para preservar la información a largo plazo y capturar la dinámica temporal del consumo de electricidad. La selección del modelo se realizó mediante criterios AIC, AICc y BIC, complementados con una validación fuera de muestra para 2019-2022. Los resultados evidencian elevada persistencia temporal del consumo eléctrico y una elasticidad ingreso positiva, permitiendo generar proyecciones dinámicas hasta 2026 con adecuado desempeño predictivo.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Apergis, N., y Payne, J. E. (2009). Energy consumption and economic growth in Central America: evidence from a panel cointegration and error correction model. Energy economics, 31(2), 211-216. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2008.09.002

Apergis, N., y Payne, J. E. (2010). The causal dynamics between coal consumption and growth: Evidence from emerging market economies. Applied Energy, 87(6), 1972-1977. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.11.035

Apergis, N., y Payne, J. E. (2012). The electricity consumption-growth nexus: renewable versus non-renewable electricity in Central America. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 7(4), 423-431. https://doi.org/10.1080/15567249.2011.639336

Box, G. E. P., y Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis: Forecasting and control. Holden-Day.

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., y Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control. Wiley. https://doi.org/10.1111/jtsa.12194

Burnham, K.P. y Anderson, D.R. (2002). Model Selection and Inference: A Practical Information-Theoretic Approach. Springer-Verlag. http://dx.doi.org/10.1007/b97636

Chong Fuentes, M. A., y Aguilar, R. (2016). Proyección de Series de Tiempo para el Consumo de la Energía Eléctrica a Clientes Residenciales en Ecuador. Revista Tecnológica - ESPOL, 29(1). https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/522

Contreras, J., Espinola, R., Nogales, F. J., y Conejo, A. J. (2003). ARIMA models to predict next-day electricity prices. IEEE transactions on power systems, 18(3), 1014-1020. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2002.804943

Enders, W. (2004). Applied Econometric Time Series. University of Alabama.

Engle, R. F., y Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236

Granger, C. W. J., y Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111–120. https://doi.org/10.1016/0304-4076(74)90034-7

Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton University Press.

Hidalgo Osorio, W. A., y Chuquin Vasco, D. A. (2024). Modelamiento del consumo eléctrico de los usuarios residenciales ante un posible confinamiento en el área de concesión de la empresa Eléctrica provincial Cotopaxi en el cantón Latacunga. Revista multidisciplinaria de desarrollo agropecuario, tecnológico, empresarial y humanista, 6(2), 18-18.https://doi.org/10.61236/dateh.v6i2.929

Hyndman, R. J., y Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice. OTexts. https://otexts.com/fpp3/

Johansen, S. (1991). Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1551-1580. https://doi.org/10.2307/2938278

Korablyov, M., Kobzev, I., Chubukin, O., Antonov, D., Polous, V., y Tkachuk, O. (2024). Comparative analysis of models for short-term forecasting of electricity consumption. https://openarchive.nure.ua/handle/document/29342

Kraft, J., y Kraft, A. (1978). On the Relationship Between Energy and GNP. The Journal of Energy and Development, 3(2), 401–403. http://www.jstor.org/stable/24806805

Liu, L. M., y Lin, M. W. (1991). Forecasting residential consumption of natural gas using monthly and quarterly time series. International Journal of Forecasting, 7(1), 3-16. https://doi.org/10.1016/0169-2070(91)90028-T

Mendez-Santos, P. A., Chacón-Reino, N. A., Guerrero-Vásquez, L. F., Ordoñez-Ordoñez, J. O., y Chasi-Pesantez, P. A. (2025). Estimation and Forecasting of the Average Unit Cost of Energy Supply in a Distribution System Using Multiple Linear Regression and ARIMAX Modeling in Ecuador. Energies, 18(14), 3659. https://doi.org/10.3390/en18143659

Ministerio de Energía y Minas (2023). Plan Maestro de Electricidad (PME) 2023-2032 (2023). https://www.ambienteyenergia.gob.ec/plan-maestro-de-electricidad/

Mohamed, Z., y Bodger, P. (2005). Forecasting electricity consumption in New Zealand using economic and demographic variables. Energy, 30(10), 1833-1843. https://doi.org/10.1016/j.energy.2004.08.012

Moslemi, Z., Clark, L., Kernal, S., Rehome, S., Sprengel, S., Tamizifar, A., Tuli, S., Chokshi, C., Nomeli, M., Liang, E., Bidgoli, M., Lu, J., Dasaur, M., y Hodgett, M. (2024). Comprehensive forecasting of California's energy consumption: A multi-source and sectoral analysis using ARIMA and ARIMAX models. arXiv preprint arXiv:2402.04432. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04432

Mustafa, A. T., y Al-Yozbaky, O. S. A. D. (2025). Forecasting energy demand and generation using time series models: A comparative analysis of classical, grey, fuzzy, and intelligent approaches. Franklin Open, 100350. https://doi.org/10.1016/j.fraope.2025.100350

Ouedraogo, N. S. (2017). Africa energy future: Alternative scenarios and their implications for sustainable development strategies. Energy Policy, 106, 457-471. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.03.021

Ozturk, I. (2010). A literature survey on energy–growth nexus. Energy policy, 38(1), 340-349. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.09.024

Payne, J. E. (2010). A survey of the electricity consumption-growth literature. Applied energy, 87(3), 723-731. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.06.034

Pesaran, M. H., y Timmermann, A. (2005). Small sample properties of forecasts from autoregressive models under structural breaks. Journal of Econometrics, 129(1-2), 183-217. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.09.007

Renteria, V., Toledo, E., Bravo-Benavides, D., y Ochoa-Jiménez, D. (2016). Relación entre emisiones contaminantes, crecimiento económico y consumo de energía. El caso de Ecuador 1971-2010. Revista politécnica, 38(1). https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=688773643011

Stern, D. I. (1993). Energy and economic growth in the USA: a multivariate approach. Energy economics, 15(2), 137-150. https://doi.org/10.1016/0140-9883(93)90033-N

Stern, D. I. (2000). A multivariate cointegration analysis of the role of energy in the US macroeconomy. Energy economics, 22(2), 267-283. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(99)00028-6

Stern, D. I. (2004). The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World development, 32(8), 1419-1439. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2004.03.004

Stern, D. I. (2011). The role of energy in economic growth. CCEP working paper 3.10. https://doi.org/10.22004/ag.econ.249380

Suntaxi, J., Salazar, Y., y Loor, R. (2019). Pronóstico de la demanda en energía y potencia del Sistema Eléctrico Quito. Revista Técnica energía, 15(2), 12-21. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v15.n2.2019.371

Warr, B., Ayres, R., Eisenmenger, N., Krausmann, F., y Schandl, H. (2010). Energy use and economic development: A comparative analysis of useful work supply in Austria, Japan, the United Kingdom and the US during 100 years of economic growth. Ecological Economics, 69(10), 1904-1917. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2010.03.021

Publicado

2026-07-23

Cómo citar

Rodríguez-Cruz, X. (2026). Dinámica de corto plazo y pronóstico del consumo eléctrico per cápita en Ecuador: Evidencia empírica mediante un modelo ARIMAX. Revista Economía Y Política, (44), 59–76. https://doi.org/10.25097/rep.n44.2026.04

Número

Sección

Artículos