Modelos de series de tiempo de las principales variables del sistema de cajas municipales en el Perú enero 2005 – diciembre 2010

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dc.contributor.advisorRisco Dávila, Carlos
dc.contributor.authorLópez Díaz, Nátali
dc.date.accessioned2/12/2019 13:04
dc.date.available2/12/2019 13:04
dc.date.issued2011
dc.descriptionThe main objective of this research is to obtain an appropriate model of time series describing the behavior of the variables: Credit Loans, savings deposits, measured in thousands of new soles, % debt portfolio, % of net profits (ROE, ROA ), % portfolio at risk (CAR) system CMACs in Peru, using monthly data collected by the Super intendency of Banking and Insurance (SBS) from January 2005 to December 2010; historical information sufficient to meet the requirements required Box-Jenkins methodology, which was used to identify and adapt technical procedures following models for the prediction of a variable using the EViews software version 6.The final models were ARIMA (1,1,0) for loans and deposits, SARIMA (3,1,6) (0,1,7) for non-performing loans, ARIMA (13,1,0) to net earnings (ROE, ROA) and ARIMA (12.1, O) for high portfolio risk ARIMA models resulting from this research are similar to the actual values provided by SBSes_PE
dc.description.abstractEl objetivo principal de la presente investigación es obtener un modelo adecuado de series de tiempo que describa el comportamiento de las variables: Colocaciones de crédito, Captaciones de ahorro medidos en miles de nuevos soles, % Carteras morosa, % de Utilidades netas (ROE,ROA), % Cartera de alto riesgo (CAR) del sistema de CMACs en el Perú, utilizando información mensual recopilada de la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) desde Enero del 2005 a Diciembre del 2010; información histórica suficientes para cumplir con los requerimientos que exige la metodología de Box-Jenkins, la cual fue empleada para identificar y adecuar los modelos siguiendo procedimientos técnicamente para la predicción de una variable utilizando el software EVIEWS versión 6. Los modelos finales fueron: ARIMA(1,1,0)para colocaciones y captaciones, SARIMA(3,1,6)(0,1,7) para cartera morosa, ARIMA(13,1,0)para utilidades netas (ROE,ROA) y ARIMA(12,1,O) para cartera de alto riesgo, los modelos ARIMA resultantes de esta investigación se asemejan a los valores reales proporcionados por la SBSes_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/11431
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.subjectModelos ARIMAes_PE
dc.subjectBox Jenkinses_PE
dc.subjectCarteras morosaes_PE
dc.titleModelos de series de tiempo de las principales variables del sistema de cajas municipales en el Perú enero 2005 – diciembre 2010es_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