Proyecciones de los créditos directos y depósitos en moneda nacional del sistema financiero de Loreto periodo 2017 - 2021

Descripción del Articulo

The present investigation was carried out to determine which are the best models to forecast the main indicators of the financial system of the Loreto region, which are direct loans and deposits. For this, the most appropriate time series econometric techniques reflected in the Box-Jenkins methodolo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ruiz Lima, Bruno
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional De La Amazonía Peruana
Repositorio:UNAPIquitos-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/9105
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12737/9105
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Análisis económico
Depósitos bancarios
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Operaciones bancarias
Entidades financieras
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description The present investigation was carried out to determine which are the best models to forecast the main indicators of the financial system of the Loreto region, which are direct loans and deposits. For this, the most appropriate time series econometric techniques reflected in the Box-Jenkins methodology were used, from which it was possible to corroborate that the model that performs a better fit to the data for both loans and deposits is the ARIMA(0,1,1), since this is the one that generates the smallest value of the Schwarz information criterion; however, this model is not the one that performs the best job in terms of forecast execution, since the values it yields when calculating the Root Mean Square Error (RMSE) for all models are not the lowest. For this reason, the models that have the best level of efficiency in terms of projections are the ARIMA(2,1,1) for direct loans and the ARIMA(1,1,1) for deposits. Likewise, these models predict a growth for loans and a contraction for deposits.
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spelling López Rojas, Mario AndréRuiz Lima, Bruno2023-05-29T16:13:23Z2023-05-29T16:13:23Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12737/9105The present investigation was carried out to determine which are the best models to forecast the main indicators of the financial system of the Loreto region, which are direct loans and deposits. For this, the most appropriate time series econometric techniques reflected in the Box-Jenkins methodology were used, from which it was possible to corroborate that the model that performs a better fit to the data for both loans and deposits is the ARIMA(0,1,1), since this is the one that generates the smallest value of the Schwarz information criterion; however, this model is not the one that performs the best job in terms of forecast execution, since the values it yields when calculating the Root Mean Square Error (RMSE) for all models are not the lowest. For this reason, the models that have the best level of efficiency in terms of projections are the ARIMA(2,1,1) for direct loans and the ARIMA(1,1,1) for deposits. Likewise, these models predict a growth for loans and a contraction for deposits.La presente investigación se llevó a cabo para determinar cuáles son los mejores modelos para pronosticar los principales indicadores del sistema financiero de la región Loreto, los cuales son los créditos directos y los depósitos. Para ello, se empleó las técnicas econométricas de series de tiempo más adecuadas reflejadas en la metodología de Box – Jenkins, de lo cual se pudo corroborar que, el modelo que realiza un mejor ajuste a los datos tanto para los créditos como para los depósitos es el ARIMA(0,1,1), puesto que este es el genera el menor valor del criterio de información de Schwarz; sin embargo, este modelo no es el que realiza la mejor labor en cuanto a la ejecución de pronósticos ya que los valores que arroja cuando se calcula la Raíz del Error Cuadrático Medio (RECM) para todos los modelos, no son los más bajos. Por tal motivo, los modelos que cuentan con el mejor nivel de eficiencia en cuanto a proyecciones son el ARIMA(2,1,1) para los créditos directos y el ARIMA(1,1,1) para los depósitos. Asimismo, esos modelos pronostican un crecimiento para los créditos y una contracción para los depósitos.application/pdfspaUniversidad Nacional de la Amazonía PeruanaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Análisis económicoDepósitos bancariosPréstamos bancariosOperaciones bancariasEntidades financierashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Proyecciones de los créditos directos y depósitos en moneda nacional del sistema financiero de Loreto periodo 2017 - 2021info:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNAPIquitos-Institucionalinstname:Universidad Nacional De La Amazonía Peruanainstacron:UNAPIquitosSUNEDUEconomíaUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ciencias Económicas y de NegociosEconomista44691954https://orcid.org/0000-0001-9812-669640526097https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis311016https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalVelásquez Freitas, Ricardo AugustoPanduro Torres, Ingrith YoshiroGarcia Minbela, Juan CarlosORIGINALBruno_Tesis_Titulo_2023.pdfBruno_Tesis_Titulo_2023.pdfTexto completoapplication/pdf1743588https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/1/Bruno_Tesis_Titulo_2023.pdfbb091d2e9cc6923b31698417ce3b0570MD51Bruno_Formulario de Autorizacion.pdfBruno_Formulario de Autorizacion.pdfapplication/pdf676321https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/2/Bruno_Formulario%20de%20Autorizacion.pdf674a45e80adb7dccce622e8553465730MD52Bruno_Constancia de Similitud.pdfBruno_Constancia de Similitud.pdfapplication/pdf878940https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/3/Bruno_Constancia%20de%20Similitud.pdf9c8d665ec23d9685faaa1f7c4fe0b661MD53Bruno_Constancia de Conformidad.pdfBruno_Constancia de Conformidad.pdfapplication/pdf652583https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/4/Bruno_Constancia%20de%20Conformidad.pdfed02c242d98d742d83233317864054edMD54TEXTBruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.txtBruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.txtExtracted texttext/plain80754https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/5/Bruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.txtdcfe93dd3c0a85e31243bdff02f4e4c9MD55Bruno_Formulario de Autorizacion.pdf.txtBruno_Formulario de Autorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain5840https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/7/Bruno_Formulario%20de%20Autorizacion.pdf.txt5a5d72266c086177078209ecb0cef700MD57Bruno_Constancia de Similitud.pdf.txtBruno_Constancia de Similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain93467https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/9/Bruno_Constancia%20de%20Similitud.pdf.txt3e4aa3da49e8ef8bcdc1f766a67a05c4MD59Bruno_Constancia de Conformidad.pdf.txtBruno_Constancia de Conformidad.pdf.txtExtracted texttext/plain1672https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/11/Bruno_Constancia%20de%20Conformidad.pdf.txt4709442628b321cd59ac701438d26156MD511THUMBNAILBruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.jpgBruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2751https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/6/Bruno_Tesis_Titulo_2023.pdf.jpg944c9c67568dc737c3c6bda2d6b51453MD56Bruno_Formulario de Autorizacion.pdf.jpgBruno_Formulario de Autorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3269https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/8/Bruno_Formulario%20de%20Autorizacion.pdf.jpg61dc35205dfb7bb3bf684e31bab8a9b7MD58Bruno_Constancia de Similitud.pdf.jpgBruno_Constancia de Similitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4167https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/10/Bruno_Constancia%20de%20Similitud.pdf.jpgcadb9c568fb6db2f13d607060671413aMD510Bruno_Constancia de Conformidad.pdf.jpgBruno_Constancia de Conformidad.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4077https://repositorio.unapiquitos.edu.pe/bitstream/20.500.12737/9105/12/Bruno_Constancia%20de%20Conformidad.pdf.jpg659fd30e327c7559b277f936a0553ed7MD51220.500.12737/9105oai:repositorio.unapiquitos.edu.pe:20.500.12737/91052023-05-29 13:31:39.632Repositorio Digital UNAPrepositorio.institucional@unapiquitos.edu.pe
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