Modelamiento y predicción de la recaudación de los ingresos corrientes de la UNI a través de un modelo arima

Abstract

Toda institución, ya sea la familia, la empresa o el gobierno, tiene que hacer planes para el futuro si ha de sobrevivir y progresar. Hoy en día diversas instituciones requieren conocer el comportamiento futuro de ciertos fenómenos con el fin de planificar, prever y prevenir. En este contexto, la Universidad Nacional de Ingeniería en estos últimos años, como corresponde a una universidad moderna, es la primera productora de bienes y servicios entre las universidades públicas del país. A través de su política de generación de recursos propios, se ha involucrado con los requerimientos de la comunidad nacional. El tema que se desarrollará es de interés práctico y partirá con los supuestos de un modelo estocástico ARIMA. Se podrá determinar un modelo explicativo del comportamiento de la Recaudación de los Ingresos Corrientes de la UNI y luego la predicción a través del modelo. Se utilizarán los datos de la Recaudación de Ingresos Corrientes1 por la Fuente de Financiamiento de Recursos Directamente Recaudados, correspondientes a los años 1993 - 2003, de la Universidad Nacional de Ingeniería; los cuales se debe remarcar que son datos históricos; primero porque son documentos en los que se encuentra registrada, en forma resumida la evolución financiera de la UNI y segundo porque son documentos conciliados en la Contaduría General de la República y la Dirección Nacional de Presupuesto Público del Ministerio de Economía y Finanzas, cumpliendo con las leyes vigentes de la Nación. El primer capítulo contiene el marco teórico donde se presenta los conceptos acerca de procesos estocásticos univariantes, autocorrelación, procesos estacionarios y ergódica, esquema general de la metodología Box-Jenkins donde se identifica, estima, valida el modelo y luego se utiliza para predecir. Para el segundo capítulo se desarrolla la metodología para el modelamiento de la serie histórica y su respectiva caracterización. Por último, el tercer capítulo contiene la modelación y predicción de la serie a través de un modelo ARIMA. El modelo hallado, como resultado principal de este trabajo, permite obtener un pronóstico estadísticamente significativo, en base a información de una sola variable sin necesidad de generar relaciones de casualidad.