Título : |
Modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la región de Puno 2004 -2017 |
Tipo de documento: |
documento electrónico |
Autores: |
Miguel Angel Catari Rivas, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2019 |
Número de páginas: |
99 páginas |
Il.: |
ilustraciones, tablas |
Nota general: |
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
El presente trabajo de investigación tiene como principal finalidad determinar el modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2004 – 2017.La población está constituida por el total de ingresos por tributos internos registrados mensualmente, en la base de datos de la Administración Tributaria, respecto a la región de Puno que se encuentren registrados y publicados por SUNAT, para el desarrollo de la presente investigación se realizó el uso de la metodología de Box Jenkins, la muestra del presente estudio fueron de 168 datos mensuales de recaudación de tributos internos correspondientes a la Región de Puno, comprendidos en el periodo de 2004 a 2017, planteándose como hipótesis que el modelo de predicción ARIMA proporcionara un ajuste aceptable para describir y predecir la recaudación por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2014 – 2017.Llegando a la siguiente conclusión, el modelo estimado ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1)12 con transformación Box-Cox Siendo λ = 0, la nueva transformación es ln y_t pudo proyectar numéricamente los pronósticos, permitiendo obtener resultados a futuro. La información proyectada es de 12 meses, teniendo como modelo obtenido Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+〖0.6261ε〗_(t-1)-〖0.8974ε〗_(t-12)+〖0.5619ε〗_(t-13), siendo los pronósticos de alta precisión con un MAPE de 0.99%, a partir de la información existente de la cantidad en miles de soles recaudados por tributos internos de la SUNAT. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17403 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=113302 |
Modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la región de Puno 2004 -2017 [documento electrónico] / Miguel Angel Catari Rivas, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2019 . - 99 páginas : ilustraciones, tablas. Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
El presente trabajo de investigación tiene como principal finalidad determinar el modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2004 – 2017.La población está constituida por el total de ingresos por tributos internos registrados mensualmente, en la base de datos de la Administración Tributaria, respecto a la región de Puno que se encuentren registrados y publicados por SUNAT, para el desarrollo de la presente investigación se realizó el uso de la metodología de Box Jenkins, la muestra del presente estudio fueron de 168 datos mensuales de recaudación de tributos internos correspondientes a la Región de Puno, comprendidos en el periodo de 2004 a 2017, planteándose como hipótesis que el modelo de predicción ARIMA proporcionara un ajuste aceptable para describir y predecir la recaudación por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2014 – 2017.Llegando a la siguiente conclusión, el modelo estimado ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1)12 con transformación Box-Cox Siendo λ = 0, la nueva transformación es ln y_t pudo proyectar numéricamente los pronósticos, permitiendo obtener resultados a futuro. La información proyectada es de 12 meses, teniendo como modelo obtenido Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+〖0.6261ε〗_(t-1)-〖0.8974ε〗_(t-12)+〖0.5619ε〗_(t-13), siendo los pronósticos de alta precisión con un MAPE de 0.99%, a partir de la información existente de la cantidad en miles de soles recaudados por tributos internos de la SUNAT. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17403 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=113302 |
Modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la región de Puno 2004 -2017
El presente trabajo de investigación tiene como principal finalidad determinar el modelo de predicción de los ingresos tributarios recaudados por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2004 – 2017.La población está constituida por el total de ingresos por tributos internos registrados mensualmente, en la base de datos de la Administración Tributaria, respecto a la región de Puno que se encuentren registrados y publicados por SUNAT, para el desarrollo de la presente investigación se realizó el uso de la metodología de Box Jenkins, la muestra del presente estudio fueron de 168 datos mensuales de recaudación de tributos internos correspondientes a la Región de Puno, comprendidos en el periodo de 2004 a 2017, planteándose como hipótesis que el modelo de predicción ARIMA proporcionara un ajuste aceptable para describir y predecir la recaudación por la SUNAT, referido a tributos internos en la Región de Puno 2014 – 2017.Llegando a la siguiente conclusión, el modelo estimado ARIMA (0, 1, 1) (0, 1, 1)12 con transformación Box-Cox Siendo λ = 0, la nueva transformación es ln y_t pudo proyectar numéricamente los pronósticos, permitiendo obtener resultados a futuro. La información proyectada es de 12 meses, teniendo como modelo obtenido Y_t=Y_(t-1)+Y_(t-12)-Y_(t-13)+〖0.6261ε〗_(t-1)-〖0.8974ε〗_(t-12)+〖0.5619ε〗_(t-13), siendo los pronósticos de alta precisión con un MAPE de 0.99%, a partir de la información existente de la cantidad en miles de soles recaudados por tributos internos de la SUNAT.
Catari Rivas, Miguel Angel -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2019
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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