En Uruguay el gas licuado de petróleo (GLP) se destina principalmente al uso domiciliario en calefacción y cocción. Este trabajo surge como una extensión a un trabajo originado a partir de un convenio con ANCAP en que se elaboraron un conjunto de modelos de demanda de combustibles líquidos y GLP. Este documento tiene dos objetivos, primero obtener pron´osticos de demanda de GLP diaria y mensual mediante modelos de series temporales y segundo, analizar la variación del desempeño predictivo de estos modelos de demanda, al incorporar la variable temperatura como variable exógena. Se plantean diferentes aproximaciones metodológicas para obtener las proyecciones de demanda de GLP. Se estiman modelos univariados (SARIMA-IA) y multivariados (VEC). A partir de los primeros, se obtienen pronósticos de demanda con frecuencia diaria y mensual, mientras que con los modelos multivariados se obtienen pronósticos de demanda mensuales. Se evalúa la performance predictiva de los distintos modelos en diferentes horizontes de proyección y su sensibilidad ante la incorporación de información adicional. Se estudia el papel que juega la variable temperatura, considerando diversas alternativas, en el desempeño predictivo del modelo. El modelo de predicción diario, por su flexibilidad y buen desempeño predictivo es una herramienta adecuada para planificar la demanda de corto plazo. Al incorporar la temperatura, el error de predicción del modelo disminuye, pero en menor medida que en el modelo mensual. La inclusión de la variable temperatura en el modelo de demanda mensual mejora el desempeño predictivo en el período más sensible de la planificación, los primeros meses de frío. En el modelo multivariado la mejora en el desempeño predictivo se asocia con toda la información adicional incorporada y no únicamente por la variable temperatura, aunque sin ella el modelo empeora su desempeño predictiva. Los modelos presentados son complementarios en lo que a horizontes de predicción se refiere, son útiles para la tarea de planificar la demanda de GLP brindando recursos para proyectar la misma apoyada en modelos estocásticos, con diferentes requerimientos de información.