Propuesta de un modelo de series de tiempo para el pronóstico de ingresos por prestación de servicios en la empresa de operación nacional Falcón Academia de Aviación S.A.S.
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2022
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Resumen
En este trabajo se realizó un ejercicio de pronóstico de la serie de ingresos por prestación del servicio en la empresa de operación nacional Falcón Academia de Aviación S.A.S, y del número de usuarios mensuales en el periodo de 01/2018 a 12/2022. Se consideró inicialmente un análisis de los datos originales para examinar la existencia de un patrón de comportamiento de la serie de tiempo para seleccionar el modelo: (1-B)(1-B^12 ) X_t (⋋)=(1-0.7149B^12 )(1-0.5958B)at para los ingresos y log(⋋_t )=44.9+0.36Υ_(t-1)+5.58e-10Υ_(t-12). Motivo por el cual se tiene como objetivo utilizar el mejor modelo de predicción mensual que se ajuste a la serie original para hacer predicciones. La metodología usada fue Box – Jenkins y Poisson para series de conteo y el modelamiento de la serie de ingresos y número de usuarios, la cual se desarrolló en las siguientes etapas de exploración de la serie, para la identificación del modelo, estimación de los parámetros del modelo, verificación del modelo y finalmente usar el modelo apropiado para el pronóstico, el resultado de la estimación del mejor modelo univariante para la predicción de la serie original, es un modelo SARIMA (0,1,1) (0,1,1) [12] y Poisson.
Descripción
Abstract
In this work, a forecast exercise was carried out on the series of income from the provision of the service in the national operating company Falcón Academia de Aviación S.A.S, and the number of monthly users in the period from 01/2018 to 12/2022. An analysis of the original data was initially considered to examine the existence of a behavior pattern of the time series to select the model: (1-B)(1-B^12 ) X_t (⋋)=(1-0.7149B^12 )(1-0.5958B)at for income and log(⋋_t )=44.9+0.36Υ_(t-1)+5.58e-10Υ_(t-12). For this reason, the objective is to use the best monthly prediction model that fits the original series to make predictions. The methodology used was Box - Jenkins and Poisson for counting series and the modeling of the series of income and number of users, which was developed in the following stages of exploration of the series, for the identification of the model, estimation of the parameters of the model, verification of the model and finally use the appropriate model for the forecast, the result of the estimation of the best univariate model for the prediction of the original series, is a SARIMA model (0,1,1) (0,1,1 ) [12] and Poisson.
Palabras clave
Serie de tiempo, Autocorrelación, Estimación, Pronóstico
Keywords
Time series, Forecast, Autocorrelation, Estimation