Modelo de volatilidad y pronóstico del ingreso tributario del Gobierno Nacional. Perú, 2003 – 2021
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Date
2023
Authors
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
El propósito de la presente investigación de tipo descriptiva, observacional, retrospectiva _x000D_
y longitudinal de corte histórica, fue establecer el modelo volatilidad que mejor explique _x000D_
el pago tributario de las personas naturales en el Perú, utilizando información del Banco _x000D_
Central de Reserva del Perú (BRCP), desde el periodo de enero 2003-diciembre 2021; _x000D_
aplicando los modelos ARCH y GARCH, debido a la presencia de heteroscedasticidad, _x000D_
dividiendo la serie en dos periodos: enero 2003– diciembre 2020 para la estimación del _x000D_
modelo, y de enero 2021-diciembre 2021 para su validación, utilizando como medios de _x000D_
soporte el software estadístico Eviews 10 y Microsoft Excel. A partir de los resultados _x000D_
obtenidos se concluyó que el modelo ARCH (1) fue el mejor modelo de volatilidad por _x000D_
presentar los menores valores en los criterios de información de Akaike, Schwarz y _x000D_
Hannan-Quinn. Finalmente, los pronósticos realizados con este modelo acerca el pago _x000D_
tributario mensual de las personas naturales en el Perú para el año 2021, reportaron medidas _x000D_
de error de pronóstico como la desviación absoluta media, error medio cuadrático y_x000D_
porcentaje de error medio, menores a los obtenidos con otros modelos
Description
The purpose of this descriptive, observational, retrospective and longitudinal historical _x000D_
research was to establish the volatility model that best explains the tax payment of natural _x000D_
persons in Peru, using information from the Central Reserve Bank of Peru (BRCP). , from _x000D_
the period of January 2003-December 2021; applying the ARCH and GARCH models, _x000D_
due to the presence of heteroskedasticity, dividing the series into two periods: January _x000D_
2003- December 2020 for model estimation, and January 2021-December 2021 for its _x000D_
validation, using the software as support media. statistical Eviews 10 and Microsoft _x000D_
Excel. Based on the results obtained, it was concluded that the ARCH (1) model was the _x000D_
best volatility model because it presented the lowest values in the Akaike, Schwarz and _x000D_
Hannan-Quinn information criteria. Finally, the forecasts made with this model about the _x000D_
monthly tax payment of natural persons in Peru for the year 2021, reported forecast error _x000D_
measures such as the mean absolute deviation, mean square error and mean error _x000D_
percentage, lower than those obtained. with other models.
Keywords
Serie de tiempo, Volatilidad, ARCH, GARCH, Pago tributario