Pronóstico de las recaudaciones tributarias de la actividad económica comercio a nivel nacional, mediante la metodología de Box - Jenkins y redes neuronales artificiales para el año 2018

Descripción del Articulo

Esta investigación tuvo como objetivo estimar el pronóstico de las recaudaciones tributarias de la actividad económica comercio a nivel nacional para el año 2018. El diseño de investigación empleado para este estudio fue no experimental de tipo longitudinal, predictivo y descriptivo; la población es...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gamonal Ortíz, Jacksumy Deisy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
Repositorio:UNPRG-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/10019
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:IGV
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description Esta investigación tuvo como objetivo estimar el pronóstico de las recaudaciones tributarias de la actividad económica comercio a nivel nacional para el año 2018. El diseño de investigación empleado para este estudio fue no experimental de tipo longitudinal, predictivo y descriptivo; la población estuvo conformada por el registro de los ingresos tributarios de Impuesto General a las ventas (IGV) interno, obtenido de la SUNAT, de igual modo la muestra está compuesta por los ingresos Tributarios recaudados del IGV internas, por la SUNAT en el periodo enero 2007 – diciembre del 2017. Para lograr el objetivo planteado se aplicaron la metodología de Box y Jenkins y redes neuronales artificiales; encontrándose un modelo SARIMA(0,1,1)(1,1,2)12, y un modelo NNAR(2,1,2)12 respectivamente. Finalmente se concluyó que el modelo que mejor pronostica IGV según actividad económica Comercio, enero 2007 a diciembre 2017, es el modelo SARIMA(0,1,1)(1,1,2)12.
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Finalmente se concluyó que el modelo que mejor pronostica IGV según actividad económica Comercio, enero 2007 a diciembre 2017, es el modelo SARIMA(0,1,1)(1,1,2)12.application/pdfspaUniversidad Nacional Pedro Ruiz GalloPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/IGVPronósticoRed neuronalhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Pronóstico de las recaudaciones tributarias de la actividad económica comercio a nivel nacional, mediante la metodología de Box - Jenkins y redes neuronales artificiales para el año 2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNPRG-Institucionalinstname:Universidad Nacional Pedro Ruiz Galloinstacron:UNPRGSUNEDULicenciada en EstadísticaUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. 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