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dc.contributor.advisorChafloque Viteri, Sergio Albert
dc.contributor.authorSánchez Sánchez, David Alexander
dc.date.accessioned2019-02-21T18:20:33Z
dc.date.available2019-02-21T18:20:33Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/11563
dc.descriptionThis study is of descriptive observational longitudinal type, with tendency, having like main objective to determine a model of forecast that better explains the behavior of the monthly production of cacao, using information of the Central Bank of Reserve of Peru (BRCP) from the period January 2012 - July 2018, this being an applied investigation. The applied statistical methodology was the one proposed by Box-Jenkins and the series was divided into: january 2012 to july 2017 for the estimation of the model and from august 2017 to july 2018 for the validation of the forecast, this statistical technique is in charge of describing the characteristics of the series, in terms of its components of interest such as its trend and stationarity as well as predicting future values of the variable, the processing of them was carried out with the statistical program Eviews 9.5 and the Microsoft Excel 2016 program to compare the results. Finally, it was concluded that the model identified was a series of stationary trend and the predicted model was SARIMA (7,1,7) (1,1,0)12, whose equation is es Δ𝑌 ̂ 𝑡 = −0.87𝑌𝑡−7 + 0.57𝜀𝑡−7 − 0.43𝜀𝑡−8−0.89𝑌𝑡−12 + 𝜀𝑡 the suitability of the model being tested. The monthly production was forecast from august 2018 to december 2018 and the forecasts were evaluated with: A Mean Absolute Deviation (AMD) of 80 tons of cocoa, a Mean Square Error (EMC) of 531 tons of poop, an average Error Percentage Absolute (PEMA) of 5.6% and the Mean Percentage of Error (PME) of 4% with respect to the original valueses_PE
dc.description.abstractEste estudio es de tipo descriptivo observacional longitudinal, con tendencia, teniendo como objetivo principal determinar un modelo de pronóstico que mejor explique el comportamiento de la producción mensual de cacao, utilizando información del Banco Central de Reserva del Perú (BRCP) desde el periodo enero 2012 - julio 2018, siendo esta una investigación aplicada. La metodología estadística aplicada fue la propuesta por Box-Jenkins y la serie se dividió en : enero 2012 a Julio 2017 para la estimación del modelo y deagosto 2017 a julio 2018 para la validación del pronóstico, esta técnica estadística se encarga de describir las características de la serie, en términos de sus componentes de interés como su tendencia y estacionariedad además de predecir futuros valores de la variable, el procesamiento de los mismos se efectuó con el programa estadístico Eviews 9.5 y el programa Microsoft Excel 2016 para contrastar los resultados. Finalmente se concluyó que el modelo identificado fue una serie de tendencia estacionaria y el modelo pronosticado fue un SARIMA (7,1,7) (1,1,0)12, cuya ecuación es Δ𝑌 ̂ 𝑡 = −0.87𝑌𝑡−7 + 0.57𝜀𝑡−7 − 0.43𝜀𝑡−8−0.89𝑌𝑡−12 + 𝜀𝑡 siendo probada la adecuacidad del modelo. Se pronosticó laproducción mensual de agosto 2018 a diciembre 2018 y se evaluó los pronósticos con: una Desviación Absoluta Media (DAM) de 80 toneladas de cacao, un Error Medio Cuadrático, (EMC) de 531 toneladas de cacao, un Porcentaje de Error medio Absoluto (PEMA) de 5.6% y el Porcentaje Medio de Error (PME) de 4% con respecto a los valores originaleses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectMetodología Box-Jenkinses_PE
dc.subjectProducción de cacaoes_PE
dc.subjectSARIMAes_PE
dc.titleModelo ARIMA para el pronóstico de la producción de cacao en el Perú 2012-2018es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes_PE
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE


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