Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/27258
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dc.contributor.advisorSikov Sikov, Anna-
dc.contributor.authorMacedo Dávila, Antonieta-
dc.creatorMacedo Dávila, Antonieta-
dc.date.accessioned2024-06-26T18:11:27Z-
dc.date.available2024-06-26T18:11:27Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/27258-
dc.description.abstractEn 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.es
dc.description.abstractIn 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.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.subjectPredicción de gastoses
dc.subjectModelos econométricoses
dc.subjectRecaudación de ingresoses
dc.subjectFinanciamiento de Recursos Directamente Recaudadoses
dc.subjectModelo de vectores autorregresivos (VAR)es
dc.titleModelos SARIMA, SARIMAX y VAR en la predicción de gastos de la Universidad Nacional de Ingeniería por la fuente de Financiamiento de Recursos Directamente Recaudadoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9869-5952es
renati.author.dni06967981-
renati.advisor.dni49064306-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline542056-
renati.jurorGarrafa Aragón, Hernán Belisario-
renati.jurorCaparó Coronado, Rafael Jimmy-
renati.jurorParedes Cruz, Ibar Gerardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

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