Modelo de Box-Jenkins para el pronóstico de la recaudación de ingreso de la genérica 1.3 de una entidad pública, 2017 – 2021
Descripción del Articulo
        El presente trabajo tuvo como finalidad determinar un modelo adecuado de serie de tiempo, el cual permita describir y pronosticar los ingresos mensuales que genera la entidad pública, en la genérica de ingreso 1.3 por concepto de venta de servicios, bienes y derechos administrativos, cuyos registros...
              
            
    
                        | Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado | 
| Fecha de Publicación: | 2021 | 
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | 
| Repositorio: | UNMSM-Tesis | 
| Lenguaje: | español | 
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17379 | 
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17379 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Modelos de Box-Jenkins Análisis de series de tiempo Pronóstico de los negocios Modelos econométricos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03  | 
| Sumario: | El presente trabajo tuvo como finalidad determinar un modelo adecuado de serie de tiempo, el cual permita describir y pronosticar los ingresos mensuales que genera la entidad pública, en la genérica de ingreso 1.3 por concepto de venta de servicios, bienes y derechos administrativos, cuyos registros fueron obtenidos del Sistema Integrado de Administración Financiera (SIAF SP). Para tal fin se recurrió a la utilización de la metodología de Box-Jenkins, para identificar el modelo óptimo que permita explicar los registros obtenidos y el pronóstico para los meses de julio a diciembre del año 2021. Finalmente se concluye que el mejor modelo evidenciado es el ARIMA (1,1,2). | 
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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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