Dinámica del consumo de gasolina en Ciudad Juárez, Chihuahua

• Fullerton Jr, Thomas M. ^[1] ; Muñoz Sapien, Gabriel ^[2] ; Barraza de Anda, Martha Patricia ^[2] ; Domínguez Ruvalcaba, Lisbeily ^[2]
  1. [1] University of Texas at El Paso

     University of Texas at El Paso

     Estados Unidos

     
  2. [2] Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

     Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

     México

     
• Localización: Estudios Fronterizos, ISSN-e 2395-9134, ISSN 0187-6961, Vol. 13, Nº. 26, 2012, págs. 91-107
• Idioma: español
• DOI: 10.21670/ref.2012.26.a04
• Títulos paralelos:
  • The fuel consumption increase in Ciudad Juarez, Chihuahua
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• Resumen
  • español

    Este estudio analiza la dinámica del consumo de la gasolina en la economía metropolitana de Ciudad Juárez, Chihuahua, México. El análisis se lleva a cabo con la estimación de parámetros con la metodología de funciones de transferencia lineales arima. Este mercado es de interés ya que se observan influencias de condiciones económicas regionales, nacionales e internacionales. Variables que resultan significativas incluyen el precio real de la gasolina en Ciudad Juárez, el precio de la gasolina en Ciudad Juárez en relación con el precio de El Paso, Texas, EE.UU., y el empleo en Ciudad Juárez. Simulaciones fuera de muestra indican que el modelo es relativamente preciso en las proyecciones de uno a 24 meses de longitud.

  • English

    This research analyzes short-run gasoline consumption dynamics in Ciudad Juárez, Chihuahua, México. Parameter estimation is carried out using linear transfer function arima analysis. This market is of interest because it is influenced by regional, national, and international economic conditions due to its location on the border with the United States. Explanatory variables that satisfy the significance criterion include the real price of gasoline in Ciudad Juárez, the price of gasoline in Ciudad Juárez relative to that charged across the border in el Paso, Texas, USA, and formal sector employment in Ciudad Juárez. Out-of-sample simulations indicate that the model is relatively accurate for forecasts of to 1 to 24 months into the future.

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