Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Umaña Rojas, Josue FernandoYañez Canal, GabrielArias Ramirez, Jairo Alonso2024-03-0320162024-03-0320162016https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35509Se propone un modelo econométrico siguiendo la metodología de Box-Jenkins para construir modelos lineales de series de tiempo ARIMA a través de los siguientes pasos: análisis exploratorio de la serie, identificación, verificación de estacionariedad en la serie de tiempo, estimación de modelos, diagnóstico o validación y predicción de los valores de la serie de tiempo. La predicción basada en series de tiempo es de gran interés práctico, pues permite conocer, con un margen de error, los valores futuros de una serie basándose en sus valores pasados (caso univariable), Se pretende pronosticar las entradas y salidas de efectivo en el muy corto plazo para una cooperativa de ahorro y crédito, teniendo en cuenta que entre más corto el período de proyección, más acertado puede ser el pronóstico. Se realizan dos métodos para el pronóstico del flujo de caja con el propósito de seleccionar el mejor modelo, en la primera metodología, se proyecta cada una de las variables de entradas y salidas de efectivo que componen el flujo de caja, obteniendo como resultado final el , para la segunda metodología, se obtiene una sola variable (diferencia entre entradas y salidas de efectivo), denominada flujo de caja neto. Al analizar los resultados se espera que la mejor metodología sirva de apoyo como una herramienta importante para la institución en la toma de decisiones y planeación financiera, permitiendo cubrir eventualidades futuras o inesperadas y minimizando la incertidumbre financiera.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Flujo De CajaIncertidumbreEconometríaModelos De Series De Tiempo ArimaPredicciónDecisionesPlaneación FinancieraMetodología.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAn econometric model following the Box-Jenkins to build linear models of time series ARIMA one through the following steps are proposed: Exploratory analysis of the seriesidentificationverification of stationarity in time seriesestimation of modelsvalidation and diagnosis or prediction of the values time series. The prediction based on time series is of great practical interestsince it allows to knowwith a margin of errorfuture values of a series based on their past values (univariate case)it is intended to forecast inflows and outflows of cash in a very short term for a credit uniongiven that the shorter the projection periodthe more successful may be the prognosis. Two methods for forecasting cash flow in order to select the best model are calculatein the first methodologyit projected each of the variables of cash inflows and outflows that form cash flowobtaining as final result "net cash flow"for the second methodologya single variable (difference between inputs and outputs of cash)called net cash flow is obtained. Analyzing the results it is expectedthat the best methodology serve as support and as an important tool for the institution in decision-making and financial planningallowing cover future contingencies or unexpected and minimizing financial uncertainty.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)