Modelos de pronóstico del índice de precios al consumidor región lambayeque y a nivel nacional. Enero 2010 a diciembre 2016.

• Autores: Siesquén Acosta, César Nicanor, Riojas Yamunaqué, José Jhosimar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/2977
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/2977
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Índice de Precios al Consumidor; Serie de tiempo; ARIMA; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar los modelos de pronóstico para el Índice de Precios al Consumidor tanto de la Región Lambayeque como Nivel Nacional, basados en sus series históricas de índices registrados por el INEI, durante el periodo enero 2010 a diciembre 2016. Se utilizó la metodología de Box-Jenkins para determinar los modelos autorregresivos de media móvil que mejor ajustaron a las series citadas con el apoyo de los softwares estadísticos SPSS versión 22 y Eviews 8. Para confirmar la estacionariedad de las series estudiadas se utilizó el criterio de Dickey – Fuller, además se utilizó el criterio de Jarque – Bera para determinar la normalidad de los residuales y para las pruebas de heterocedasticidad se utilizó la prueba de Durbin Watson. Los modelos estimados, adecuados y óptimos para la serie Índice de Precios al Consumidor Región Lambayeque para el periodo enero 2010 a diciembre del 2016 fue un ARIMA (0, 1, 1); para el caso de la serie Índice de Precios al Consumidor a Nivel Nacional para el periodo enero del 2010 a diciembre 2016 fue un ARIMA (0, 1, 1); los mismos que se indican a continuación ARIMA (0, 1, 1) para el IPC Región Lambayeque 2010 – 2016: �������� = 0.489 + 1.000��������−1 + �������� + 0.235��������−1; con un error promedio de 0.302 por mes. ARIMA (0, 1, 1) para el IPC Nivel Nacional 2010 – 2016: �������� = 0.3262 + 1.000��������−1 + 0.278��������−1 + ��������; con un error promedio de 0.170 por mes.