Modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la región de Puno 2004 -2017

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación tiene como principal finalidad determinar el modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2004 – 2017.La población está constituida por el total de ingresos por tributos internos regis...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Catari Rivas, Miguel Angel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/17403
Enlace del recurso:http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17403
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Recaudación
Modelo
Predicción
Series de tiempo
Tributos internos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación tiene como principal finalidad determinar el modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2004 – 2017.La población está constituida por el total de ingresos por tributos internos registrados mensualmente, en la base de datos de la Administración Tributaria, respecto a la región de Puno que se encuentren registrados y publicados por SUNAT, para el desarrollo de la presente investigación se realizó el uso de la metodología de Box Jenkins, la muestra del presente estudio fueron de 168 datos mensuales de recaudación de tributos internos correspondientes a la Región de Puno, comprendidos en el periodo de 2004 a 2017, planteándose como hipótesis que el modelo de predicción ARIMA proporcionara un ajuste aceptable para describir y predecir la recaudación por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2014 – 2017.Llegando a la siguiente conclusión, el modelo estimado ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1)12 con transformación Box-Cox Siendo λ = 0, la nueva transformación es ln y_t pudo proyectar numéricamente los pronósticos, permitiendo obtener resultados a futuro. La información proyectada es de 12 meses, teniendo como modelo obtenido Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+〖0.6261ε〗_(t-1)-〖0.8974ε〗_(t-12)+〖0.5619ε〗_(t-13), siendo los pronósticos de alta precisión con un MAPE de 0.99%, a partir de la información existente de la cantidad en miles de soles recaudados por tributos internos de la SUNAT.
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