Pacheco López, Mario JoséLeguízamo Jordán, Giann Axel2022-08-012022-08-012022https://hdl.handle.net/20.500.12495/8545En 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalSerie de tiempoAutocorrelaciónEstimaciónPronóstico519.5Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoTime seriesForecastAutocorrelationEstimationinstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2