Modelos SARIMA, SARIMAX y VAR en la predicción de gastos de la Universidad Nacional de Ingeniería por la fuente de Financiamiento de Recursos Directamente Recaudados
Descripción del Articulo
En la presente investigación se ha aplicado tres modelos econométricos: SARIMA, SARIMAX y VAR; los dos primeros, basados en la metodología Box-Jenkins y Tiao y el tercero en el Modelo de Vectores Autorregresivos, debido a la retroalimentación que hay entre las variables de los mismos, para determina...
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/27258 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/27258 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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En la presente investigación se ha aplicado tres modelos econométricos: SARIMA, SARIMAX y VAR; los dos primeros, basados en la metodología Box-Jenkins y Tiao y el tercero en el Modelo de Vectores Autorregresivos, debido a la retroalimentación que hay entre las variables de los mismos, para determinar la capacidad predictiva del modelo de ejecución de gastos, por la fuente de financiamiento de recursos directamente recaudados de la Universidad Nacional de Ingeniería se emplearon los datos mensuales de la recaudación de ingresos corrientes y ejecución de gastos para el periodo comprendido entre enero del 2010 a diciembre del 2018 de la mencionada institución. En la estimación y la capacidad predictiva el modelo SARIMA dio un mejor ajuste con un error cuadrático medio (ECM) de 2.904 en comparación con los modelos SARIMAX y VAR de 3.627 y 4.972, respectivamente. Lo cual se sostiene sobre el hecho de que la ejecución de gastos tiene una estacionalidad en los procesos de adquisición de bienes y servicios durante el año fiscal de acuerdo a la Ley N° 30225 - Ley de contrataciones del estado, articulo 20 y el Decreto Legislativos N° 1439. |
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En la estimación y la capacidad predictiva el modelo SARIMA dio un mejor ajuste con un error cuadrático medio (ECM) de 2.904 en comparación con los modelos SARIMAX y VAR de 3.627 y 4.972, respectivamente. Lo cual se sostiene sobre el hecho de que la ejecución de gastos tiene una estacionalidad en los procesos de adquisición de bienes y servicios durante el año fiscal de acuerdo a la Ley N° 30225 - Ley de contrataciones del estado, articulo 20 y el Decreto Legislativos N° 1439.In the present research three econometric models have been applied: SARIMA, SARIMAX and VAR; the first two, based on the Box-Jenkins and Tiao methodology and the third on the Autoregressive Vector Model, due to the feedback between the variables of the same, to determine the predictive capacity of the expenditure execution model, by the financing source of directly collected resources of the National University of Engineering monthly data of current revenue collection and expenditure execution for the period from January 2010 to December 2018 of the mentioned institution were used. In estimation and predictive ability, the SARIMA model gave a better fit with a mean squared error (MSE) of 2.904 compared to the SARIMAX and VAR models of 3.627 and 4.972, respectively. This is supported by the fact that the execution of expenditures has a seasonality in the procurement of goods and services during the fiscal year according to Law No. 30225 - State Contracting Law, Article 20 and Legislative Decree No. 1439.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2024-06-26T18:11:27Z No. of bitstreams: 4 macedo_da.pdf: 1313679 bytes, checksum: 99d93d8053b31e6f5e2e72468ea58eba (MD5) informe_de_similitud.pdf: 613777 bytes, checksum: bdb73d0f288bbff51662c807f74d96fd (MD5) macedo_da(acta).pdf: 733992 bytes, checksum: 63552eaec7ccf770144a79fd46d1ea90 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 1001311 bytes, checksum: ee487f785cf312797b467f041582c7e8 (MD5)Made available in DSpace on 2024-06-26T18:11:27Z (GMT). No. of bitstreams: 4 macedo_da.pdf: 1313679 bytes, checksum: 99d93d8053b31e6f5e2e72468ea58eba (MD5) informe_de_similitud.pdf: 613777 bytes, checksum: bdb73d0f288bbff51662c807f74d96fd (MD5) macedo_da(acta).pdf: 733992 bytes, checksum: 63552eaec7ccf770144a79fd46d1ea90 (MD5) carta_de_autorización.pdf: 1001311 bytes, checksum: ee487f785cf312797b467f041582c7e8 (MD5) Previous issue date: 2024Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional de IngenieríaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de IngenieríaRepositorio Institucional - UNIreponame:UNI-Tesisinstname:Universidad Nacional de Ingenieríainstacron:UNIUniversidad Nacional de IngenieríaPredicción de gastosModelos econométricosRecaudación de ingresosFinanciamiento de Recursos Directamente RecaudadosModelo de vectores autorregresivos (VAR)https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelos SARIMA, SARIMAX y VAR en la predicción de gastos de la Universidad Nacional de Ingeniería por la fuente de Financiamiento de Recursos Directamente Recaudadosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniero EstadísticoUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias SocialesTítulo ProfesionalIngeniería EstadísticaIngenieríahttps://orcid.org/0000-0001-9869-59524906430606967981https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional542056Garrafa Aragón, Hernán BelisarioCaparó Coronado, Rafael JimmyParedes Cruz, Ibar GerardoTEXTmacedo_da.pdf.txtmacedo_da.pdf.txtExtracted texttext/plain179330http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/6/macedo_da.pdf.txte45fd54bae1ab9a671132833ef94bd85MD56informe_de_similitud.pdf.txtinforme_de_similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain853http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/7/informe_de_similitud.pdf.txt7d0760ee9ef02176447011fea3343d42MD57macedo_da(acta).pdf.txtmacedo_da(acta).pdf.txtExtracted texttext/plain1http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/8/macedo_da%28acta%29.pdf.txt68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD58carta_de_autorización.pdf.txtcarta_de_autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain2http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/9/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALmacedo_da.pdfmacedo_da.pdfapplication/pdf1313679http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/1/macedo_da.pdf99d93d8053b31e6f5e2e72468ea58ebaMD51informe_de_similitud.pdfinforme_de_similitud.pdfapplication/pdf613777http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/2/informe_de_similitud.pdfbdb73d0f288bbff51662c807f74d96fdMD52macedo_da(acta).pdfmacedo_da(acta).pdfapplication/pdf733992http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/3/macedo_da%28acta%29.pdf63552eaec7ccf770144a79fd46d1ea90MD53carta_de_autorización.pdfcarta_de_autorización.pdfapplication/pdf1001311http://cybertesis.uni.edu.pe/bitstream/20.500.14076/27258/4/carta_de_autorizaci%c3%b3n.pdfee487f785cf312797b467f041582c7e8MD5420.500.14076/27258oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/272582024-06-27 03:50:03.687Repositorio Institucional - UNIrepositorio@uni.edu.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 |
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