Modelación del índice general de la bolsa de valores de Lima con series de tiempo
| dc.contributor.advisor | Minchón Medina, Carlos Alberto | |
| dc.contributor.author | Mejía Ruíz, Betsie Lucia | |
| dc.date.accessioned | 6/15/2017 10:12 | |
| dc.date.available | 6/15/2017 10:12 | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | The General Index of the Lima Stock Exchange (IGBVL) is important to know the evolution of the market, however, the method used by the Lima Stock Exchange to calculate it prevents making short, medium or long term forecasts. In this research the calculation of the IGBVL is proposed with a different method, time series, with the purpose of modeling it and making predictions based on the information provided by the Lima Stock Exchange. The research was performed with a total of 1131 daily observations from January 2010 to December 2014 using the Box - Jenkins methodology for estimation and 127 for forecast validation using the R software and verifying some results with IBM SPSS Statistics 23. The Model of forecast for the IGBVL was ARIMA (0,1,1) and the estimated equation is: 𝑦̂𝑡=𝑦𝑡−1+0.0910𝜀𝑡−1. It was proved that the model was adequate using the simple and partial autocorrelation functions and the Box - Pierce test for independence of errors. The IGBVL forecast was made from July to December 2014 and the forecasts were evaluated with: Average Absolute Deviation (DAM) of 836.09, Mean Squared Error (EMC) of 1158103.65, Percent Absolute Mean Error (PEMA) of 5.45% and Percentage The mean of the error (PME) of -3.89%, concluding that it is adequate, however, it is most advisable to make forecasts for short periods of time because the IGBVL is strongly influenced by external factors difficult to predict | es_PE |
| dc.description.abstract | El Índice General de la Bolsa de Valores de Lima (IGBVL) es importante para la conocer la evolución del mercado, sin embargo, el método utilizado por la Bolsa de Valores de Lima para calcularlo impide realizar pronósticos a corto, mediano o largo plazo. En esta investigación se plantea el cálculo del IGBVL con un método distinto, series de tiempo, con la finalidad de modelarlo y realizar predicciones en base a la información brindada por la Bolsa de Valores de Lima. Se trabajó con un total de 1131 observaciones diarias de enero de 2010 a diciembre de 2014 utilizando la metodología de Box – Jenkins para la estimación y 127 para la validación del pronóstico, usando el software R y verificando algunos resultados con IBM SPSS Statistics 23. El modelo de pronóstico para el IGBVL fue ARIMA(0,1,1) y la ecuación estimada es: 𝑦̂𝑡=𝑦𝑡−1+0.0910𝜀𝑡−1. Se probó que el modelo era adecuado usando las funciones de autocorrelación simple y parcial y la prueba de Box – Pierce para la independencia de los errores. Se realizó el pronóstico del IGBVL de julio a diciembre de 2014 y se evaluaron los pronósticos con: Desviación Absoluta Media (DAM) de 836.09, Error Cuadrático Medio (EMC) de 1158103.65, Porcentaje de Error Medio Absoluto (PEMA) de 5.45% y Porcentaje Medio del Error (PME) de -3.89%, concluyendo que es adecuado, sin embargo, lo más recomendable es hacer pronósticos para períodos cortos de tiempo debido a que el IGBVL está fuertemente influenciado por factores externos difíciles de predecir | es_PE |
| dc.description.uri | Tesis | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14414/7979 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Trujillo | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | es_PE |
| dc.source | Universidad Nacional de Trujillo | es_PE |
| dc.source | Repositorio institucional - UNITRU | es_PE |
| dc.subject | Box jenkins, Arima, Series de tiempo | es_PE |
| dc.title | Modelación del índice general de la bolsa de valores de Lima con series de tiempo | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Estadística | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es_PE |
| thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
| thesis.degree.name | Ingeniero Estadístico | es_PE |
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