Modelos de series temporales para predecir el comportamiento de la afiliación de trabajadores a la Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander

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dc.contributor.advisorPerez Valencia, Diana Marcela
dc.contributor.authorPinzón Aponte, Grisela Alexandra
dc.date.accessioned2024-03-03T18:23:12Z
dc.date.available2010
dc.date.available2024-03-03T18:23:12Z
dc.date.created2010
dc.date.issued2010
dc.description.abstractDurante mucho tiempo, las proyecciones de diferentes variables estadísticas en la Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander, se han realizado de manera poco especializada, sin una metodología contundente que permita tener un mayor acercamiento al comportamiento futuro de los datos. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo intentar facilitar la tarea de predecir en un periodo de tiempo de un año, la variable Trabajadores Afiliados a la Caja de Compensación Familiar, estimando tres distintos modelos de series de tiempo, permitiendo así que la organización pueda obtener resultados cercanos a la realidad, lo que redundará en una mejor y fructífera toma de decisiones en la empresa. Los datos fueron recolectados durante el periodo 2001-2010. Para el análisis se consideraron los datos mensuales de cada año y se realizó un análisis descriptivo de la serie temporal, para obtener la predicción se utilizaron tres modelos de referencia que son: el Método de Descomposición Multiplicativa, el Método Holt Winter Multiplicativo y la Metodología Box Jenkins, metodologías que se explican brevemente, para facilitar la interpretación de los resultados. Se concluye después de realizar el análisis comparativo de los resultados obtenidos en las metodologías utilizadas, que los modelos Box Jenkins y Holt Winter Multiplicativo tienen una capacidad predictiva similar, sin embargo, los resultados de la metodología Box Jenkins se acercan más al patrón de las observaciones y presentan el mejor ajuste de los datos, por lo cual se considera que es el mejor modelo de predicción de la serie temporal. Se recomienda seguir profundizando en la aplicación de las series temporales con el fin de que la organización pueda beneficiarse de las bondades de dichas metodologías, en lo que se refiere a la predicción de datos.
dc.description.abstractenglishFor a long time, the projections of statistical variables in the “Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander”, have been low-skilled, without a strong methodology that provides more insight into the behavior of future data. Therefore, the objective of this work is trying to make easier the prediction of variable: “Affiliates Workers to the Caja de Compensación Familiar” , in a period of a year, trough the estimation of three different time series models, allowing the organization obtain results approximately to reality. This will lead into a better and successful decision-making in the company. Data were collected during the years 2001 - 2010. For the analysis, the monthly data were considered for each year and there was performed a descriptive analysis of time series. The three reference models used to predict the series were: Multiplicative Decomposition Method, Holt Winter Multiplicative Method, and Box Jenkins Methodology, of which there are provided a small explanation to facilitate the interpretation of results. The conclusion after the comparative analysis of the results of the methodologies used, is that the Box Jenkins and Multiplicative Holt Winter models have a similar predictive ability, however, the Box Jenkins methodology is considered the best model for predicting time series, because its results are closer to the pattern observations and presents the best fit of the data. It is recommended to deep into research to the application of time series in order that the organization can benefit from the advantages of these methodologies, in regard to the prediction of data.
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/20.500.14071/24831
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.subjectCaja De Compensación Familiar
dc.subjectTrabajadores Afiliados
dc.subjectSeries Temporales
dc.subjectEstrategias Corporativas.
dc.subject.keywordCaja de Compensación Familiar
dc.subject.keywordWorkers Affiliated
dc.subject.keywordTime Series
dc.subject.keywordCorporate Strategy.
dc.titleModelos de series temporales para predecir el comportamiento de la afiliación de trabajadores a la Caja de Compensación Familiar Comfenalco Santander
dc.title.englishTime series models to predict the behavior of workers affiliated to caja de compensación familiar comfenalco santander.
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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