PRONÓSTICO DE ACCIDENTES VIALES EN LA AUTOPISTA MÉXICO – QUERÉTARO PARA EL AÑO 2022 UTILIZANDO EL MODELO ARIMA Y LA TÉCNICA DE VENTANAS DE TIEMPO

Abstract

En México, la siniestralidad vial constituye un problema persistente de salud pública y seguridad. En particular, la autopista México–Querétaro se distingue por su alta frecuencia de accidentes, atribuida tanto al elevado flujo vehicular como a factores estructurales propios de la vía. Este trabajo propone un enfoque estadístico que combina el modelo SARIMA (Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average), diseñado para capturar patrones estacionales en series temporales, con la técnica de ventanas de tiempo, que permite mejorar la capacidad del modelo para adaptarse a cambios locales en la dinámica de los datos. La investigación se basó en una serie temporal mensual que abarca el periodo de enero de 2012 a diciembre de 2021, obtenida de los registros oficiales de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes. Se construyó un modelo SARIMA ajustado a la estacionalidad observada en la serie, y posteriormente se implementó la técnica de ventanas deslizantes con distintas longitudes. La precisión del pronóstico fue evaluada comparando los resultados con los datos reales del año 2022. Los hallazgos indican que el uso conjunto de SARIMA y ventanas temporales mejora sustancialmente la precisión predictiva del modelo, ya que permite capturar con mayor sensibilidad las fluctuaciones de corto plazo. Este enfoque representa una herramienta analítica valiosa para la planificación preventiva, la toma de decisiones estratégicas y el diseño de políticas públicas orientadas a reducir la siniestralidad en rutas de alto riesgo.