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...

Full description

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)
id UDISTRITA2_5bf6e648b7440221105aba20aaffb421
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/94072
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
dc.title.titleenglish.none.fl_str_mv Development and implementation of a statistical model for the prediction of monthly insurance premium sales at seguros del estado
title Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
spellingShingle Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
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
title_short Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
title_full Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
title_fullStr Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
title_full_unstemmed Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
title_sort Desarrollo e implementación de un modelo estadístico para la predicción de las ventas mensuales de las primas de seguros del estado
dc.creator.fl_str_mv Garzón Marín , Karla Niccole
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Másmela Caita , Luis Alejandro
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Garzón Marín , Karla Niccole
dc.subject.none.fl_str_mv Series temporales
Modelo Arima
Box-Jenkins
Predicción de ventas
Prueba de Dickey-Fuller
topic 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
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Time series
ARIMA model
Box-Jenkins
Sales forecasting
Dickey-Fuller test
description 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.
publishDate 2024
dc.date.created.none.fl_str_mv 2024-12-13
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-03-24T16:47:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-03-24T16:47:09Z
dc.type.none.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.degree.none.fl_str_mv Pasantía
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/94072
url http://hdl.handle.net/11349/94072
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv [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.
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.acceso.none.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Distrital Francisco José de Caldas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Distrital Francisco José de Caldas
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/a968546d-d31e-4687-b435-809dfc682795/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/2bf8c435-da10-4b58-9439-fe4c3e6d4169/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/619af150-5de3-4bdb-80b6-d184fd541eff/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/3c094969-efc1-40c8-8950-ba923273cc52/download
https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/be1247d1-c379-4bc7-a960-8762d6bca45a/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 9bbd312446dc56fc814dc4f391fb6f9f
39dead378324454270b6e26c5f9dcd32
997daf6c648c962d566d7b082dac908d
0f226ecbff99392280ad8773ae1b4f1c
ce71dc1e7ddf7e91584d06a2ca961184
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Distrital
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1837006839721492480
spelling 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 Thumbnailimage/jpeg8913https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/be1247d1-c379-4bc7-a960-8762d6bca45a/downloadce71dc1e7ddf7e91584d06a2ca961184MD5811349/94072oai:repository.udistrital.edu.co:11349/940722025-03-27 11:57:42.167open.accesshttps://repository.udistrital.edu.coRepositorio Universidad Distritalrepositorio@udistrital.edu.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