Modelo de volatilidad y pronóstico del ingreso tributario del Gobierno Nacional. Perú, 2003 – 2021

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dc.contributor.advisorYglesias Alva, Lucy Angélica
dc.contributor.authorChávez Paredes, Reny Jair
dc.date.accessioned3/27/2023 14:01
dc.date.available3/27/2023 14:01
dc.date.issued2023
dc.descriptionThe 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.es_PE
dc.description.abstractEl 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 modeloses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/16298
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.subjectSerie de tiempoes_PE
dc.subjectVolatilidades_PE
dc.subjectARCH, GARCHes_PE
dc.subjectPago tributarioes_PE
dc.titleModelo de volatilidad y pronóstico del ingreso tributario del Gobierno Nacional. Perú, 2003 – 2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes_PE
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Tesis de Estadística