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
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Sales forecasting
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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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Másmela Caita , Luis AlejandroGarzón Marín , Karla Niccole2025-03-24T16:47:09Z2025-03-24T16:47:09Z2024-12-13http://hdl.handle.net/11349/94072Este 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.This study presents the implementation of a statistical model to forecast the monthly sales of insurance premiums at the Antiguo Country branch of Seguros del Estado. Using historical data from 2014 onward, the Box-Jenkins methodology was applied, employing the ARIMA model to identify temporal patterns and dependencies. A rigorous statistical analysis was conducted, including stationarity tests such as the Dickey-Fuller test, as well as autocorrelation and partial autocorrelation functions (ACF and PACF) to determine the model’s optimal parameters. Additionally, diagnostic tests such as Box-Ljung and Jarque-Bera were used to validate the model’s accuracy and reliability. The results confirm the effectiveness of the proposed model in anticipating future demand, enabling the company to optimize resource allocation and enhance strategic decision-making. Given its accuracy and robustness, this model can be replicated in other branches.pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasSeries temporalesModelo ArimaBox-JenkinsPredicción de ventasPrueba de Dickey-FullerMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasTime seriesARIMA modelBox-JenkinsSales forecastingDickey-Fuller testDesarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estadoDevelopment and implementation of a statistical model for the prediction of monthly insurance premium sales at seguros del estadobachelorThesisPasantíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2[1] Santiago de la Fuente Fernández. Series temporales, modelo arima metodologia de box - jenkins. Instrumentos Estadísticos Avanzados Facultad Ciencias Económicas y Empresariales Departamento de Economía Aplicada.[2] Seguros del Estados. https://www.segurosdelestado.com. Último acceso: 18 de julio de 2024.[3] Brian Gómez. Metodología de box-jenkins. https://rpubs.com/brianz0r/574656. Último acceso: 26 de octubre de 2024.[4] José Alberto Mauricio. Introducción al análisis de series temporales. Universidad Complutense de Madrid.[5] Richard I. Levin y David S. Rubin. Estadistica para administracion y economia. Pearson Education, (Séptima edición), 2004.ORIGINALGarzónMarínKarlaNiccole2025.pdfGarzónMarínKarlaNiccole2025.pdfapplication/pdf1602912https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/a968546d-d31e-4687-b435-809dfc682795/download9bbd312446dc56fc814dc4f391fb6f9fMD55Licencia de uso y Publicación.pdfLicencia de uso y Publicación.pdfapplication/pdf716023https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2bf8c435-da10-4b58-9439-fe4c3e6d4169/download39dead378324454270b6e26c5f9dcd32MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/619af150-5de3-4bdb-80b6-d184fd541eff/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD54THUMBNAILGarzónMarínKarlaNiccole2025.pdf.jpgGarzónMarínKarlaNiccole2025.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4641https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/3c094969-efc1-40c8-8950-ba923273cc52/download0f226ecbff99392280ad8773ae1b4f1cMD57Licencia de uso y Publicación.pdf.jpgLicencia de uso y Publicación.pdf.jpgIM 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