Modelos de series de tiempo aplicado a los ingresos diarios de un taller de bicicletas en la ciudad del Cusco, 2016

• Autor: Huillca Vargas, Luis Alberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/3442
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/3442
• Nivel de acceso: acceso cerrado
• Materia: Modelos de series; Modelo ARIMA; Series de tiempo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El desarrollo del presente trabajo de investigación; cuyo objetivo principal es modelar el comportamiento de los ingresos diarios en nuevos soles y la cantidad de bicicletas que ingresan a diario al taller de bicicletas SAN LUIS utilizando los modelos ARIMA. Dicha investigación se realizó durante el mes de Abril de 2015 al mes de Junio de 2016 y servirá de ayuda al dueño del mencionado taller, así mismo a las personas interesadas que quisieran emprender este negocio; la tesis se ha ordenado de la siguiente forma: En el primer capítulo se desarrolla la parte preliminar del proyecto de investigación, en la que se resume; el planteamiento del problema, la formulación del problema, los objetivos, las hipótesis, la metodología, la justificación y las limitaciones. En el segundo capítulo se presenta los conceptos teóricos de Series de Tiempo, los modelos clásicos de descomposición de un serie de tiempo, los modelos AR, MA, ARMA, ARIMA, SARMA, SARIMA así como la metodología de ajuste de estos modelos, que consiste en 4 etapas que son: identificación, estimación, validación y predicción; en el tercer capítulo y último se desarrolló la parte aplicativa de estos modelos a los ingresos diarios en nuevos soles del taller de bicicletas SAN LUIS y la cantidad de bicicletas que ingresan a diario a dicho taller durante el mes de Abril de 2015 al mes de Junio de 2016. Utilizando los paquete estadístico SPSS versión 22, MINITAB versión 17 y EVIEWS versión 9.