Metodología Bootstrap en el análisis serial de los ingresos mensuales. Hotel El Centro, Ayacucho 2011 - 2014
Descripción del Articulo
La presente investigación de naturaleza aplicada, de nivel descriptivo inferencial y explicativo de corte longitudinal y titulada “Metodología Bootstrap en el análisis serial de los ingresos mensuales. Hotel El Centro, Ayacucho 2011-2014”. Tuvo el objetivo de analizar y evaluar la metodología Bootst...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga |
| Repositorio: | UNSCH - Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsch.edu.pe:UNSCH/1776 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unsch.edu.pe/handle/UNSCH/1776 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Procesos ARIMA Predicción Bootstrap Error porcentual Box y Jenkins https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
| Sumario: | La presente investigación de naturaleza aplicada, de nivel descriptivo inferencial y explicativo de corte longitudinal y titulada “Metodología Bootstrap en el análisis serial de los ingresos mensuales. Hotel El Centro, Ayacucho 2011-2014”. Tuvo el objetivo de analizar y evaluar la metodología Bootstrap y la metodología de Box y Jenkins en el análisis serial de los ingresos mensuales del Hotel El Centro ubicado en el departamento de Ayacucho, provincia de Huamanga en el periodo 2011 al 2014. En este trabajo se presentaron, sucintamente, los conceptos básicos de series temporales, la metodología ARIMA de Box y Jenkins, la metodología Bootstrap y sus aplicaciones a la inferencia estadística y a las series temporales. Con los procedimientos mostrados fueron obtenidos predicciones mediante la metodología de Box y Jenkins y metodología Bootstrap, que fueron comparados con valores reales y finalmente fueron utilizados medidas estadísticas para evaluar el desempeño de ambas metodologías en cuanto a su predicción. El análisis de la serie de ingresos mensuales del Hotel El Centro durante el periodo 2011 al 2014, mostró que el mejor modelo de pronóstico que ajusta a la serie es el modelo SARIMA (0,1,1)(0,1,0)12 y el estudio comparativo mostró que la aplicación de la metodología Bootstrap permite obtener intervalos de predicciones con menores amplitudes en cada horizonte y un menor error porcentual medio absoluto en comparación con la metodología de Box y Jenkins. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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