Predicción de la rentabilidad de un cajero automático en una Cooperativa de Ahorro y Crédito en Santander, a través del modelo Arima

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dc.contributor.advisorMerli, Gianpaolo Orlandoni
dc.contributor.authorEstévez Solares, Carlos Andrés
dc.date.accessioned2024-03-04T00:54:18Z
dc.date.available2020
dc.date.available2024-03-04T00:54:18Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractCon el fin de pronosticar el comportamiento de la utilidad para el año 2020, del cajero automático de calle 35 que financiera Comultrasan tiene tomado en arriendo de Servibanca S.A, se plantea la metodología del modelo ARIMA de Box- Jenkins por su capacidad de predicción a corto plazo. Se establecen cuatro fases: La primera es la identificación, describiendo el comportamiento de la utilidad del cajero automático durante los últimos 5 años, basado en la prueba de Dickey Fuller (p< 0.01) y en la función de autocorrelación se valida que el proceso es estacionario luego de aplicar diferencia en la parte estacional. Se utiliza la función de autocorrelación parcial en donde se detecta el modelo que se ajusta al comportamiento histórico de la serie, un ARIMA (1,0,1) (0,1,1) [12]. La segunda fase consiste en la estimación del modelo el cual quedo bajo la notación La tercera fase es el diagnostico en donde se validó el modelo basándose en la prueba de Shapiro Wilks (W=0.98, p>0.39), los residuos siguen una distribución estadística normal. La prueba de Ljung-Box indica ausencia de autocorrelación en los residuos (p > 0.30), y el Periodograma integrado confirma la aleatoriedad de estos. La última fase es la predicción, en cuyo caso se pronostica la utilidad del cajero automático del año 2020, teniendo en cuenta un intervalo del 95%.
dc.description.abstractenglishIn order to forecast the behavior of the profit for the year 2020, from the 35th street ATM that Comultrasan financial has leased from Servibanca SA, the methodology of the ARIMA model of Box-Jenkins is proposed for its short-term prediction capacity term. Four phases are established: The first is the identification, describing the behavior of the utility of the ATM during the last 5 years, based on the Dickey Fuller test (p <0.01) and the autocorrelation function validates that the process is stationary after applying difference in the seasonal part. The partial autocorrelation function is used where the model that adjusts to the historical behavior of the series is detected, an ARIMA (1,0,1) (0,1,1) [12]. The second phase consists of the estimation of the model which is under the notation . The third phase is the diagnosis where the model was validated based on the Shapiro Wilks test (W = 0.98, p> 0.39), the residuals follow a normal statistical distribution. The Ljung-Box test indicates absence of autocorrelation in the residuals (p> 0.30), and the integrated Periodogram confirms their randomness. The last phase is prediction, in which case the usefulness of the ATM of the year 2020 is forecast, taking into account an interval of 95%.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Estadística
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40789
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programEspecialización en Estadística
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectUtilidad
dc.subjectCajero automático
dc.subjectEstacionariedad
dc.subjectModelo ARIMA (modelo autorregresivo integrado de media móvil)
dc.subjectPronóstico.
dc.subject.keywordUtility
dc.subject.keywordATM
dc.subject.keywordStationarity
dc.subject.keywordARIMA model (integrated autoregressive moving average model)
dc.subject.keywordForecast.
dc.titlePredicción de la rentabilidad de un cajero automático en una Cooperativa de Ahorro y Crédito en Santander, a través del modelo Arima
dc.title.englishPrediction of the profitability of an automated teller machine in a cooperative of saving and credit in santander, through the arima model.*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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