Modelación del promedio mensual de los valores cuota por AFP y fondo tipo 2 con la metodología Box y Jenkins o ARIMA
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Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2021
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| Subjects: | |
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| _version_ | 1876441717186494464 |
|---|---|
| author | Wilfredo Bazán Ramírez |
| author_facet | Wilfredo Bazán Ramírez |
| contents | Modelación del promedio mensual de los valores cuota por AFP y fondo tipo 2 con la metodología Box y Jenkins o ARIMA Wilfredo Bazán Ramírez Ingeniería rentabilidad ruido blanco raíz unitaria Series de tiempo estacionariedad en sentido débil Las crisis económicas y financieras en el mundo son recurrentes por la presentación de diversos patrones. Estas crisis han afectado las rentabilidades del sistema privado de pensiones del Perú, sin respuestas efectivas por parte de las Administradoras de Fondos de Pensiones (AFP). Con la metodología Box y Jenkins o modelo autorregresivo integrado de promedio móvil (ARIMA) se describe y pronostica, por cada AFP, el comportamiento de las rentabilidades del promedio mensual de los valores cuota diarios del fondo tipo 2, que inició en diciembre del 2005. Las inversiones de este fondo están distribuidas en 55% en renta fija y 45% en renta variable, con un perfil balanceado destinado a trabajadores entre 45 a 60 años. El tipo de dato de las rentabilidades del promedio mensual del fondo tipo 2 corresponde a series de tiempo estacionarias en sentido débil, pues los primeros momentos como la media, y la varianza y la autocovarianza son invariantes en el tiempo. 2021 artículo científico 1560-9146 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=81668400012 https://www.redalyc.org/journal/816/81668400012/ https://www.redalyc.org/journal/816/81668400012/html/ https://www.redalyc.org/journal/816/81668400012/81668400012.epub https://www.redalyc.org/journal/816/81668400012/movil https://doi.org/10.15381/idata.v24i1.18930 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=816 Industrial Data application/pdf Universidad Nacional Mayor de San Marcos Industrial Data (Perú) Num.1 Vol.24 |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
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| publishDate | 2021 |
| publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
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