Modelo de pronóstico del impuesto predial de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno – 2014

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación se realizó con el propósito de determinar un modelo de pronóstico de recaudación por pagos del impuesto predial mensual para la Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno que hasta ahora la Gerencia de Administración Tributaria de la Municip...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Condori Chambi, Roxana Yaneth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2014
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/7259
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/7259
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística
Series de Tiempo
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación se realizó con el propósito de determinar un modelo de pronóstico de recaudación por pagos del impuesto predial mensual para la Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno que hasta ahora la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno no tiene el conocimiento de la aplicación de modelos estadísticos de pronóstico del impuesto predial derivados desde un enfoque de series de tiempo ya que el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) impone las metas anuales para administrar la recaudación, los registros y la fiscalización tributaria, incorporando a los contribuyentes de condición omisos, morosos. El objetivo que se planteo fue el siguiente: “Determinar un modelo de pronóstico del impuesto predial de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Puno para el año 2014.” La variable estudiada fue la recaudación por pagos del impuesto predial. La serie de pagos del impuesto predial mensual fue obtenida de la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial – Puno, para el periodo 2005 al 2013. En la determinación del mejor modelo se utilizó la metodología de Box – Jenkins y se validó mediante la prueba de Akaike, BIC, otros; utilizando el software estadístico Statgraphics Centurion XVI. Del análisis realizado se obtuvo el siguiente modelo fue: Y_t=Y_(t-1)-Y_(t-4)+Y_(t-3)-0.8336ε_(t-1)-0.9259ε_(t-4)+0.7718ε_(t-3)
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