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...
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
Repositorio: | UNAP-Institucional |
Lenguaje: | español |
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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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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.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional del Altiplano. 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Facultad de Ingeniería Estadística e InformáticaTítulo Profesionalhttps://orcid.org/0000-0003-3125-888301309680https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional542066Morillos Valderrama, Santos OctavioCarpio Vargas, Edgar EloyTito Lipa, Jose Panfilo70188647ORIGINALCatari_Rivas_Miguel_Angel.pdfCatari_Rivas_Miguel_Angel.pdfapplication/pdf1592966https://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/20.500.14082/17403/1/Catari_Rivas_Miguel_Angel.pdf9e2407e6c9c793162c9c26aae9acaa60MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/20.500.14082/17403/2/license.txtc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52TEXTCatari_Rivas_Miguel_Angel.pdf.txtCatari_Rivas_Miguel_Angel.pdf.txtExtracted texttext/plain120446https://repositorio.unap.edu.pe/bitstream/20.500.14082/17403/3/Catari_Rivas_Miguel_Angel.pdf.txt3a9c70e545ae0e2768b46e2d8043ccc7MD5320.500.14082/17403oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/174032024-03-04 15:17:04.238Repositorio institucional de la Universidad Nacional del Altiplanodspace-help@myu.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 |
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