Este estudio se centra en la evaluación de los sistemas de activos de infraestructura municipal en Etiopía mediante la aplicación de modelos de pronóstico de series temporales para medir las ganancias de eficiencia. Se adoptó un enfoque sistemático, que incluye la recopilación de datos de registros municipales y bases de datos públicas, la aplicación del modelo ARIMA (Media Móvil Integrada Auto-Regresiva) para predecir futuras necesidades de mantenimiento basadas en datos históricos de rendimiento, y la inclusión de errores estándar robustos para la cuantificación de la incertidumbre. El análisis reveló una correlación significativa entre el número de fallos de activos reportados y la demanda prevista, con un valor de R-cuadrado de 0.75 que indica un sustancial poder explicativo del modelo ARIMA. Este estudio valida la efectividad del pronóstico de series temporales para mejorar la eficiencia en la gestión de infraestructura municipal en Etiopía. Los hallazgos sugieren implementar una estrategia de mantenimiento predictivo para alinearse con las demandas de activos pronosticadas, optimizando así la asignación de recursos y reduciendo gastos inesperados. Infraestructura Municipal, Pronóstico de Series Temporales, Modelo ARIMA, Gestión de Activos, Ganancias de Eficiencia El resultado del mantenimiento se modeló como Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, con robustez verificada mediante errores consistentes respecto a la heterocedasticidad.
Kassa et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.