Estimating the aggregate impact of PCS implementation in an emerging economy through a predictive model and multivariate analysis

PCS (Port Community System) son plataformas informáticas que enlazan a un puerto con diversas organizaciones usuarias y asociadas. Dicha plataforma permite un intercambio inteligente y seguro de información entre actores públicos y privados para mejorar la eficiencia y la posición competitiva de las comunidades marítimas y aeroportuarias (IPCSA 2018). Aunque la implementación de PCS ha mostrado grandes beneficios logísticos en países con economías emergentes como Brasil e India, sus potenciales beneficios son desconocidos por más del 90% de encuestados de la industria portuaria en de Barranquilla y la situación no es alentadora en sus pares de la región y el país. Este proyecto pretende, mediante herramientas cuantitativas basadas en modelos de regresión asociadas con el análisis de un modelo multivariado, predecir el impacto agregado de la implementación de un PCS en una economía emergente como la de Colombia. Se seleccionaron una serie de indicadores y se clusterizaron los países que actualmente tienen implementado el PCS, para así poder determinar en cual pertenecía Colombia, y por medio del modelo de regresión poder determinar el posible futuro impacto de su implementación en una selección de indicadores determinantes. Pudimos concluir que existiría una mejoría en los indicadores logísticos Container Port Throughput, Time to Export/ Import y Quality Port Infrastructure en Colombia, que en la actualidad presentan un rendimiento por debajo de los comparados con los países que implementan el PCS y tienen realidades parecidas al territorio. El factor limitante en el desarrollo del proyecto fue el acceso restringido o inexistencia de data histórica para elaboración de análisis estadísticos. En ocasiones se encontraron indicadores que podrían ser útiles para el estudio, pero la falta de datos imposibilitó su implementación en la metodología de diseño. Adicionalmente, la validez de los resultados es limitada y requiere de validación en el tiempo para su uso confiable.

• Autores: Bayona Ribaldo, Maria Patricia; Cruz Cantillo, Andrea Carolina de la; Díaz Mercado, Álvaro Andrés; García Arévalo, José Alejandro
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9311
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/9311
• Palabra clave: PCS; Regresión; Clusterización; Modelo predictivo; Análisis multivariado
• License: Universidad del Norte