Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
Este estudio presenta la implementación de un modelo estadístico para pronosticar las ventas mensuales de primas de seguros en la sucursal Antiguo Country de Seguros del Estado. Con datos históricos desde 2014 en adelante, se aplicó la metodología Box-Jenkins, empleando el modelo ARIMA para identifi...
- Autores:
-
Garzón Marín , Karla Niccole
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/94072
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/94072
- Palabra clave:
- Series temporales
Modelo Arima
Box-Jenkins
Predicción de ventas
Prueba de Dickey-Fuller
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Time series
ARIMA model
Box-Jenkins
Sales forecasting
Dickey-Fuller test
- Rights
- License
- Abierto (Texto Completo)
Summary: | Este estudio presenta la implementación de un modelo estadístico para pronosticar las ventas mensuales de primas de seguros en la sucursal Antiguo Country de Seguros del Estado. Con datos históricos desde 2014 en adelante, se aplicó la metodología Box-Jenkins, empleando el modelo ARIMA para identificar patrones temporales y dependencias. Se realizó un análisis estadístico riguroso, que incluyó pruebas de estacionariedad como Dickey-Fuller, así como funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial (ACF y PACF) para determinar los parámetros óptimos del modelo. Además, se utilizaron pruebas de diagnóstico como Box-Ljung y Jarque-Bera para validar la precisión y confiabilidad del modelo. Los resultados confirman la efectividad del modelo propuesto para anticipar la demanda futura, lo que permite a la compañía optimizar la asignación de recursos y mejorar la toma de decisiones estratégicas. Dada su precisión y robustez, este modelo puede replicarse en otras sucursales. |
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