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 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.

• Autores: Garzón Marín , Karla Niccole
• 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
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