Patrones temporales del rendimiento académico de los estudiantes de economía de la Universidad Nacional Hermilio Valdizán, 2000 – 2021

• Autor: Cueva Laguna, Jeel Elvis
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Hermilio Valdizán
• Repositorio: UNHEVAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unheval.edu.pe:20.500.13080/8599
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13080/8599
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Patrones temporales; Rendimiento Académico; Series de tiempo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00

Esta investigación se enmarcó en el desarrollo de patrones temporales del rendimiento académico de los estudiantes de economía de la universidad nacional Hermilio Valdizán, desde el año 2000 al 2021, para ello, se tenía que evidenciar las fluctuaciones del comportamiento de la variable respecto al tiempo atreves de gráficas desarrolladas, buscando en primer lugar la estacionalidad, luego la estacionaria de la serie, para posteriormente desarrollar el modelo, estimando los parámetros y rezagos y finalmente en el contraste determiné que el proceso MA(3) es más eficiente al momento de predecir, por tener los rezagos menores a los de AR(1). La justificación recae en lo legal y teórico científico, considerando la importancia practica y metodológica. El tipo de investigación es cuantitativa por su naturaleza de la información y es longitudinal según su ubicación temporal. Además, el nivel de investigación es predictiva, mientras que el diseño es no experimental. En cuanto a la población, es la base de data del rendimiento académico desde 1975 hasta 2021, y la muestra está determinada por la data del rendimiento académico desde el año 2000 al 2021, cuya técnica para obtener y construir la base de data en series de números consecutivos fue la verificación documental (Data en Excel), y para procesarla hice uso del Excel, Python, R-Studio y Matlab. Se determinó que los patrones de series de tiempo encontradas para el pronóstico son óptimas y eficientes en su aplicabilidad, así mismo, en el modelo AR (1), se pudo ver que el rendimiento académico tendrá un incremento de hasta un 5,2% para el semestre próximo, por otro lado, el modelo estimado de MA (3), nos permitió predecir hasta en 4 periodos, así mismo. Lo que permite concluir que, los patrones temporales identificados para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Economía son óptimas.