Especialización en Estadística
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Browsing Especialización en Estadística by browse.metadata.advisor "Orlandoni Merli, Giampaolo"
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Item Analisis del comportamiento temporal de los contaminantes atmofesricos pm10 y 03 y su relacion con las condiciones meteorologicas en la estacion de monitoreo de cabecera ciudad de bucaramanga(Universidad Industrial de Santander, 2019) Zapata Rey, Yurley Tatiana; Orlandoni Merli, GiampaoloEn el presente estudio, se analiza la variación temporal de dos contaminantes atmosféricos de criterio, que son el PM10 y el O3, medidos en la estación de muestreo de Cabecera en la ciudad de Bucaramanga durante 2017. Se observó que existen ciclos diarios en las concentraciones de PM10 y O3 con gran diferencia entre los valores máximos y los mínimos. Así como algunas diferencias en los niveles de concentraciones para los días entre semana respecto a los fines de semana y un comportamiento estable a lo largo del año. Mediante un análisis de componentes principales y coeficientes de correlación de Pearson, se encontró que la radiación solar, humedad relativa y temperatura están altamente relacionadas con las concentraciones de O3, mientras que las variables meteorológicas que más influyen en las concentraciones de PM10 son la velocidad del viento y la presión. Adicionalmente se observó que existe una relación con las actividades antropogénicas de cada sector (Cabecera, Floridablanca y Real de Minas) y el comportamiento cíclico de estos contaminantes. Finalmente, se plantearon modelos de series de tiempo mediante la metodología Box-Jenkins, que permiten predecir dentro de un rango confiable, concentraciones de estos dos contaminantes (PM10 y O3) hasta con diez días de anticipación. Dichos modelos, podrían convertirse, en una herramienta de control y prevención de episodios críticos de contaminación, mediante su implementación en tiempo real. _______________________Item Aplicación de modelos arima para la proyección del recaudo del impuesto de industria, comercio, avisos y tableros ICA(Universidad Industrial de Santander, 2016) Rosas Gualdron, Adriana Marcela; Orlandoni Merli, GiampaoloCon el fin de pronosticar el comportamiento del recaudo del impuesto de industria, comercio, avisos y tableros (ICA), para el año 2016, se plantea la metodología de modelos ARIMA, por su capacidad de predicción a corto plazo. Se definen cuatro fases: La primera es la identificación, describiendo el comportamiento del recaudo histórico y evaluando la posibilidad de convertir la serie estacionaria tanto en su parte regular como estacional. La segunda fase consiste en la estimación del modelo, teniendo en cuenta el criterio AIC, menores errores y aleatoriedad de los residuos. La tercera es la validación: en esta fase se toma el recaudo del año 2015 cuyas cifras ya han sido causadas y se contrasta la proyección referente a este año con el fin de garantizar la calidad del modelo. La última fase es la predicción, en cuyo caso se pronostica el recaudo año 2016, teniendo en cuenta un intervalo de confianza del 80%. Cabe anotar que el recaudo está constituido por el valor a pagar más los intereses de mora y se encuentra expresado en miles de millones de pesos. La frecuencia de la serie de tiempo analizada es bimestral y las variaciones estacionales es una característica importante que es tenida en cuenta en la serie de tiempo para predecir el modelo. Adicionalmente, se usa la función de autocorrelación para identificar si el proceso es estacionario y posteriormente se utiliza la función de autocorrelación parcial para detectar el modelo. Una vez garantizada la estacionariedad del proceso, se establece que el modelo que se ajusta al comportamiento histórico de la serie es un 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴(0,1,1)(0,1,1)6. Para validar si el modelo seleccionado es adecuado, se usa: el test de Box Ljung, la prueba de Shapiro Wilk y el periodograma integrado. Concluyendo que los residuos no están autocorrelacionados, se distribuyen normal y aleatoriamente.Item Evaluación del proceso de extrusión realizado dentro de la compañía Calixplast S.A.S. mediante un control estadístico de procesos(Universidad Industrial de Santander, 2016) Gomez Rodriguez, Javier Dario; Orlandoni Merli, GiampaoloEn el presente estudio se evaluó el estado de control de cada una de las máquinas extrusoras que hacen parte del proceso de extrusión de la empresa Carlixplast, se tomaron datos cada hora durante el mes de febrero del año 2016; se evaluó la variable principal de interés, cambio en el calibre del producto, y se determinó la capabilidad del proceso. Se evidenció que el proceso de extrusión no logra cumplir los requerimientos internacionales de calidad, sin embargo, en gran medida se cumplen los límites superior e inferior de especificación. Se detectaron falencias en el registro llevado a cabo por los operadores de la empresa, ya que se identificaron vacíos injustificados en los formatos de seguimiento y pérdidas de algunos de estos formatos. En conclusión, Carlixplast no logra un sistema de calidad Seis Sigma en su proceso de extrusión, pero, en un alto porcentaje, se alcanzan los parámetros ofrecidos al cliente. Los productos fuera de especificación, definidos por los límites establecidos en Carlixplast (±10% en el cambio del calibre del producto) son gestionados por el personal de calidad a través de otros procesos que se llevan a cabo en la empresa y durante los tres meses después de que el producto fue entregado al cliente.Item Prediccion de los precios del fondo faang mediante la aplicacion de modelos arima, arch y garch(Universidad Industrial de Santander, 2019) Roman Ordoñez, Javier Alexander; Orlandoni Merli, GiampaoloLa cotización en bolsa por parte de las empresas del fondo FAANG ha venido generando interés en inversionistas por el volumen diario de sus transacciones, la dimensión de su capital bursátil y sus atractivos rendimientos. Dada la importancia del fondo FAANG en el mercado de capitales el presente trabajo tiene como objeto predecir la cotización de sus acciones, para ello se estimaron modelos ARIMA, ARCH y GARCH sobre una muestra que incluye el precio de las acciones en el contexto de la actual guerra comercial entre Estados Unidos y China. El estudio inició exponiendo la dinámica actual del mercado bursátil donde se desenvuelve el fondo FAANG en aspectos como: comportamiento en el mercado, importancia de su capital bursátil, su rentabilidad y su perspectiva en el corto plazo teniendo en cuenta el escenario de guerra comercial. Posteriormente se realizó un análisis clásico sobre cada una de las series de tiempo pero estas, al no presentar tendencia lineal ni polinómica limitó el resultado de las predicciones, por otro lado al aplicar la metodología Box Jenkins se encontró que únicamente las series de las empresas Facebook y Google se ajustaron a los modelos ARIMA, mientras que las series de las empresas Amazon, Apple y Netflix presentaron clúster de volatilidad, en consecuencia para estas series se estimaron modelos ARCH y GARCH. Finalmente, las predicciones bajo los modelos obtenidos evidenciaron que se espera una cotización estable de las acciones para las empresas Facebook, Apple y Google, mientras que para las empresas Amazon y Netflix se espera un aumento en la volatilidad sumado a un aumento en la cotización de la acción.