Modelo Econometrico de Ingresos

UNIVERSIDAD PRIVADA DE TACNA

FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

ECONOMÍA Y MICROFINANZAS

INFORME DE PRÁCTICAS

PRE – PROFESIONALES

“Instituto Nacional de

Estadística e Informática”

Alumno: Ruddy Cahuana Ordoño

Asesor: Econ. Edgard Ramírez Fernández

AGOSTO– 2014

TACNA – PERÚ

U n i v e r s i d a d P r i v a d a d e T a c n a | 2

FACEM

Economía y Microfinanzas

Dedico el presente informe a mi padre, por ser el

pilar más importante y por demostrarme siempre

su cariño y apoyo incondicional.

A mi madre, tu sacrificada labor es parte de mi

Inspiración en los estudios.


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Agradezco al Instituto Nacional de Estadística e Informática

por permitirme haber formado parte del equipo de trabajo.

De igual manera agradezco a los docentes de la universidad

por la enseñanza recibida.


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INTRODUCCIÓN

El presente informe de prácticas pre-profesionales ha sido elaborado como resultado de las

funciones realizadas en la Escuela Nacional de Estadística e Informática del Instituto

Nacional de Estadística e Informática (ODEI TACNA), durante un periodo de 6 meses,

empezando desde el 03 de enero del 2014 hasta el 03 de julio del 2014, se realizó con el

fin de aplicar todos los conocimientos adquiridos durante el transcurso académico

universitario; siendo requisito indispensable para optar el grado de Bachiller de Economía y

Microfinanzas, dentro del programa curricular académico exigido por la

Escuela Profesional de la Escuela de Economía y Microfinanzas de la Universidad Privada

de Tacna.

En este informe se hará el desarrollo de todas las actividades realizadas durante el periodo

de prácticas, el informe comprende 03 capítulos. Primero se desarrolla los Aspectos

Generales del INEI; en el Segundo Capítulo se desarrollara el Plan de Trabajo; en el Tercer

Capítulo los Aportes y Propuestas realizadas a la Institución.

Las prácticas pre-profesionales como sabemos son de gran importancia para el estudiante,

ya que da una perspectiva de cómo será el desempeño laboral, en este caso, de un

economista y la importancia que puede tener en una entidad. La Escuela Nacional de

Estadística e Informática es un área del INEI que se encarga de la programación de cursos

de especialización en Informática y Estadística, asimismo en el presente año estuvo

encabezado por Ricardo Linares Juárez durante los 4 primeros meses, en la actualidad la

escuela está a cargo de Emerson Crispín Escobar a quienes se les agradece por la

oportunidad de desarrollo profesional que me otorgaron.

http://www.monografias.com/trabajos13/artcomu/artcomu.shtml


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ÍNDICE

CAPÍTULO I: DEL ENTORNO DE LA INSTITUCIÓN

1.1. Objetivos de la Prácticas Pre-Profesionales 9

1.2. Datos de la Institución 9

1.2.1. Denominación de la Institución 9

1.2.2. Actividad Principal 9

1.2.3. Localización 10

1.2.3.1. Ubicación Geográfica 10

1.2.3.2. Área de Influencia 10

1.2.4. Número de Trabajadores 11

1.2.5. Capital Social 11

1.2.6. Organización y Funciones 11

1.2.6.1. Estructura Organizativa 11

1.2.6.2. Organización Funcional 12

1.2.7. Evolución Histórica 13

1.2.8. Visión 15

1.2.9. Misión 15

1.2.10. Valores Institucionales 15

1.2.11. Infraestructura 16

1.3. Diagnostico Operativo 17

1.3.1. Objetivo General 17

1.3.2. Descripción del área 17

1.3.2.1. Denominación de la Oficina 17

1.3.2.2. Estudio de procedimientos anteriores 17

1.3.3. Análisis de los descrito 18

1.3.3.1. Análisis de problemas y/o necesidades 18

1.3.3.2. Alternativas de solución y/o sugerencias 18

CAPÍTULO II: PLAN DE TRABAJO

2.1. Parte Informativa 19

2.1.1. Denominación de la actividad 19

2.1.2. Localización 19

2.1.3. Duración y fecha 19

2.1.4. Coordinación 19

2.2. Parte Descriptiva 20

2.2.1. Objetivos específicos 20

2.2.2. Actividades a realizar 20


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2.2.2.1. Metas 21

2.2.2.2. Actividades Cotidianas o de Apoyo 21

CAPÍTULO III: APORTES Y PROPUESTAS REALIZADAS EN LA INSTITUCIÓN

3.1. Aportes realizados a la empresa 22

3.1.1. Definición de econometría 22

3.1.2. Definición de modelo econométrico 22

3.1.3. Fases para la elaboración de modelos econométricos 23

3.1.4. Concepto de modelo de regresión lineal múltiple 24

3.1.5. Desarrollo del modelo de regresión lineal múltiple 25

3.1.6. Aplicación en el programa estadístico Excel 39

3.1.7. Aplicación en el programa econométrico Eviews 43

3.1.8. Incumplimiento de los supuestos del modelo 48

3.1.9. Elaboración de Tablas históricas 56

3.1.10. Elaboración de Modelo Series de tiempo 2011-2014 62

3.2. Conclusiones 64

3.3. Sugerencia 64

3.4. Bibliografía 65


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ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1 Estructura Organizativa del INEI 11

Gráfico 2 Estructura Organizativa de la ENEI 13

Gráfico 3 Esquema de elaboración de un modelo econométrico 23

Gráfico 4 Herramienta de datos Excel 39

Gráfico 5 Análisis de datos Excel 40

Gráfico 6 Selección de datos Excel 40

Gráfico 7 Creación de fichero Eview7 43

Gráfico 8 Periodo de tiempo Eview7 43

Gráfico 9 Selección de tiempo Eview7 44

Gráfico 10 Apertura de grupo Eview7 44

Gráfico 11 Apertura de grupo completo Eview7 45

Gráfico 12 Visualizar el grupo de variables Eview7 45

Gráfico 13 Estimar ecuación Eview7 46

Gráfico 14 Resultados ecuación Eview7 46

Gráfico 15 Parámetros del modelo Eview7 47

Gráfico 16 Diseñar Quantile Eview7 49

Gráfico 17 Prueba Quantile Eview7 49

Gráfico 18 Variable redundante Eview7 50

Gráfico 19 Ecuación de variable redundante Eview7 50

Gráfico 20 Detectar correlación Eview7 51

Gráfico 21 Matriz de correlación Eview7 52

Gráfico 22 Ecuación Prueba de Breusch Eview7 53

Gráfico 23 Autoregresivo Eview7 53

Gráfico 24 Ecuación Prueba de Breusch 2 Eview7 54

Gráfico 25 Ecuación Prueba White Eview7 55

Gráfico 26 Grafico de ingresos 2005-2014 57

Gráfico 27 Grafico lineal de ingresos 58

Gráfico 28 Grafico lineal múltiple de ingresos 59

Gráfico 29 Grafico circular de ingresos 59

Gráfico 27 Gráficos variables econométricas 2014 61

Gráfico 31 Grafico Medias Móviles 2011-2014 63


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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla N° 01 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Enero 2014 26

Tabla N° 02 - Grupos Registrados Enero 27

Tabla N° 01 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Febrero 2014 27

Tabla N° 04 - Grupos Registrados Febrero 28

Tabla N° 05 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Marzo 2014 29

Tabla N° 06 - Grupos Registrados Marzo 30

Tabla N° 07 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Abril 2014 31

Tabla N° 08 - Grupos Registrados Abril 32

Tabla N° 09 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Mayo 2014 32

Tabla N° 10 - Grupos Registrados Mayo 33

Tabla N° 11 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Junio 2014 34

Tabla N° 12 - Grupos Registrados Junio 35

Tabla N° 13 - Base De Datos Final 36

Tabla N° 14 - Estadísticas de la regresión 41

Tabla N° 15 - Análisis de Varianza 41

Tabla N° 16 - Parámetros de la Regresión 41

Tabla N° 17– Resultados de la estimación 42

Tabla N° 18 – Ingresos mensual 2005-2014 56

Tabla N° 19 – Costo promedio de cursos 2005-2014 60

Tabla N° 20 – Ingresos Características de cursos 2014 60

Tabla 21: Valores de predicción de Medias Móviles 62


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CAPÍTULO I: DEL ENTORNO DE LA INSTITUCIÓN

1.1. Objetivo de las Prácticas Pre - Profesionales

El Presente Informe tiene como objetivo principal plasmar la aplicación de las labores

realizadas en Escuela Nacional de Estadística e Informática mediante el apoyo

administrativo en la toma de decisiones.

Con la finalidad de ordenar y clasificar la información obtenida en el presente informe se ha

dividido en tres capítulos. El primer capítulo proporciona información relacionada con los

aspectos generales de la entidad. El segundo capítulo está referido al plan de trabajo

realizado durante el periodo de prácticas pre profesionales. El tercer capítulo muestra el

aporte realizado a la Institución como propuesta para mejorar los ingresos de la Escuela en

los próximos periodos.

La principal conclusión que se ha obtenido en el presente trabajo es que los ingresos

económicos de la Escuela de Informática depende mucho de una serie de factores como la

estacionalidad y el número de matriculados diariamente, aspectos que serán estudiados en

el modelo econométrico aplicado. La principal recomendación de este trabajo está

constituida por la realización de un modelo econométrico de regresión múltiple que pueda

ayudar a la escuela en la toma de decisiones respecto a los ingresos que se obtendrá en el

futuro para cumplir las expectativas de la ODEI Tacna y el INEI con sede en Lima.

1.2. Datos de la Institución

1.2.1. Denominación de la Institución

Instituto Nacional de Estadística e Informática

1.2.2. Actividad Principal

La ODEI Tacna es el órgano desconcentrado del INEI, responsable de promover,

orientar, desarrollar y coordinar las acciones de capacitación e investigación en

los campos de la estadística e informática y áreas afines en la Sede

Departamental de Tacna. Las funciones de la ODEI Tacna, son las

contempladas, en el Decreto Supremo Nº 043-2001-PCM Reglamento de

Organización y Funciones del Instituto Nacional de Estadística e Informática:


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Coordinar, orientar, supervisar y evaluar, la ejecución del Plan

Estadístico Departamental y Local y, Administrar el banco de Datos

Departamental.

Normar, dirigir, coordinar y supervisar las actividades estadísticas en el

ámbito departamental.

Apoyar a las autoridades departamentales con información estadística

oportuna, confiable y útil.

Centralizar, publicar y difundir las estadísticas Departamentales

oportunamente, de acuerdo a las normas técnicas emitidas por los

órganos de Línea del INEI.

El área donde se llevó a cabo las prácticas pre-profesionales se denomina

Escuela Nacional de Estadística e Informática (ENEI TACNA), la ENEI como

órgano desconcentrado, responsable de desarrollar y coordinar actividades

académicas de formación técnica y capacitación especializada en estadística e

informática y áreas afines. Tiene como actividad principal la capacitación al

público en los siguientes cursos:

a. Cursos Software Estadístico:

SPSS BÁSICO:

SPSS INTERMEDIO:

b. Cursos de Informática:

ESPECIALISTA EN OFIMÁTICA:

ESPECIALISTA EN EXCEL:

ESPECIALISTA EN DISEÑO GRAFICO:

ADMINISTRACIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS (MS PROJECT):

1.2.3. Localización

1.2.3.1. Ubicación Geográfica:

El Instituto Nacional de Estadística e Informática se encuentra ubicado

en la ciudad de Tacna, podemos encontrarlo en:

Av. San Martin Nº 520 (Cercado).

1.2.3.2. Área de Influencia

Región Tacna


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1.2.4. Número de Trabajadores

En la ciudad de Tacna cuenta con: 25 trabajadores de planta.

Proyectos y Censos : 30 trabajadores (temporales)

Total de Trabajadores 55

1.2.5. Capital Social

El Instituto Nacional de Estadística e Informática pertenece al sector público, es

un organismo dependiente de la Presidencia de Consejo de Ministros, por tanto,

el presupuesto que maneja depende directamente del gobierno. Para el presente

año se le asigno un presupuesto de 311,704 nuevos soles para la sede Tacna,

destinada para proyectos de estadísticas departamentales.

1.2.6. Organización y Funciones

1.2.6.1. Estructura Organizativa

FUENTE: WWW.INEI.GOB.PE

Gráfico 1 Estructura Organizativa del INEI


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1.2.6.2. Organización Funcional

- DIRECTOR NACIONAL ENEI:

Dirección, de todas las Escuelas a nivel nacional. Evaluación a los

coordinadores regionales, seguimiento a las estrategias y nuevos métodos

utilizados para el control de ingresos.

- DIRECTOR REGIONAL INEI:

El Director de la oficina departamental Tacna es el encargado de coordinar,

orientar, supervisar y evaluar, la ejecución del Plan

Estadístico Departamental y Local y, Administrar el banco de Datos

Departamental. Asimismo es el supervisor de las actividades que se

realizan en la Escuela Nacional de Estadística.

- COORDINADOR REGIONAL ENEI:

Es el encargado de la administración de la Escuela Nacional de

Estadística e Informática – Tacna. Se desempeña como coordinador

regional, programa los cursos de especialización, contabiliza las boletas y

facturas emitidas, cobra a los clientes, paga a los docentes, y brinda

soporte técnico informático a los equipos de la Institución.

- PRACTICANTES:

Los practicantes actúan como apoyo administrativo al coordinador de la

Escuela.

- DOCENTES:

Los docentes de la Escuela Nacional de Estadística e Informática son los

encargados de capacitar a los alumnos.


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F

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA

Director Nacional : Econ. FRANCISCO ACOSTA APONTE

Director ODEI Tacna: CPC BEQUER VEGA QUISPE

Coordinador ENEI : Bach. EMERSON CRISPÍN ESCOBAR

1.2.7. Evolución Histórica

Julio de 1825: El Consejo de Gobierno provisional presidido por Hipólito

Unanue. Dispuso el acopio de estadísticas vitales (nacimientos, matrimonios

y defunciones) a través de los prefectos de cada departamento.

29 de abril de 1848: Se establece el Consejo Central Directivo de

Estadística General, durante primer mandato del general Ramón Castilla

(1845-1851). Estuvo compuesto por siete Secciones de Estadística y por

representantes de distintos ministerios, por las denominadas Juntas

Departamentales de Información y las Juntas Provinciales de Estadística.

11 de noviembre de 1853: Creación de la Sección Estadística del Ministerio

del Gobierno. Sucedió durante la presidencia de José Rufino Echenique

(1851-1855). Tuvo facultades de contar con presencia en las capitales de

departamento.

Director Nacional

Econ. Francisco Acosta Aponte

Director ODEI TACNA

CPC. Bequer Vega Quispe

Practicantes Docentes

Coordinador

ENEI TACNA

Bach. Emerson Crispin Escobar

Gráfico 2 Estructura Organizativa del área


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25 de mayo de 1861: Promulgación la Ley del Registro Cívico y el Censo

General de la Población, durante el segundo gobierno del Mariscal Castilla

(1855-1862). Propuso su realización a nivel nacional, con una periodicidad

de cada 8 años.

1876 – 1940: La continuidad de la producción de datos oficiales se sustentó

en la Dirección de Estadística del Ministerio de Hacienda y Comercio, que

realizó los Censos Nacionales de 1876 y 1940.

24 de agosto de 1959: Promulgación de la Ley Nº 13248, Ley de Censos.

Establece una periodicidad de 10 años para los Censos Nacionales de

Población y Vivienda, y de 5 años para los Censos Económicos,

Agropecuarios, de Industria, Comercial y de Servicios.

19 de octubre de 1962: Decreto Ley Nº 14220. Creación del Sistema

Nacional de Planificación del Desarrollo Económico y Social del País. Se

incorpora a la Dirección Nacional de Estadísticas del Ministerio de Hacienda

dentro de la estructura orgánica del Instituto Nacional de Planificación (INP).

25 de marzo 1969: Por Decreto Ley Nº 17532,se organiza la Oficina

Nacional de Estadística y Censos - ONEC, dependiente del despacho del

Primer Ministro. Fue la encargada de conducir la realización de los Censos

Nacionales de 1972.

30 de diciembre de 1975: Decreto Ley Nº 21372. Creación del Sistema

Estadístico Nacional, bajo el cual las actividades estadísticas a nivel nacional

están bajo la conducción del Instituto Nacional de Estadística –INE, como

ente rector. Se encuentra integrada por los distintos órganos del Sector

Público a diferentes niveles (central, regional y local).

5 de abril de 1990: Se amplían las responsabilidades del INE al crear una

Su jefatura de Informática dentro de su estructura interna, mediante Decreto

Ley Nº 563.

En mayo de 1990, por Decreto Legislativo Nº 604, se aprueba la “Ley de

Organización y Funciones del Instituto Nacional de Estadística e Informática”

precisando que el Instituto Nacional de Estadística e Informática es un

Organismo Público Descentralizado con personería jurídica de derecho público

interno, con autonomía técnica y de gestión, dependiente del Presidente del

Consejo de Ministros. Asimismo, en el inciso c), Artículo 2º, se establece que:

“Son objetivos de los Sistemas Nacionales de Estadística e Informática,

promover la capacitación, investigación y desarrollo de las actividades de

Estadística e Informática”.

http://www.inei.gob.pe/media/archivos/Ley_13248_Ley_de_Censos_1.pdf

http://www.inei.gob.pe/media/archivos/DecretoLey17532_LeyOrganicaDeLaPresidenciaDeLaRepublica_1.pdf

http://www.inei.gob.pe/media/archivos/DecretoLey21372_SEN_GobiernoMilitar_1.pdf


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Según Resolución Nº 1235 (12.05.2009) de la Secretaría General de la CAN, se

crea el Centro Andino de Formación y Capacitación Estadística (CAFCE), de

conformidad con lo establecido en el artículo 6 de la Decisión 648. Asimismo, se

establece que, de conformidad con la Primera Disposición Transitoria de la

Decisión 648, las funciones de coordinación del Centro Andino de Formación y

Capacitación Estadística serán asumidas en forma rotatoria cada 5 años por una

Oficina Nacional de Estadística (ONE), previa aprobación del CAE. El primer

periodo se inicia a partir de la publicación de la presente Resolución en la Gaceta

Oficial del Acuerdo de Cartagena.

Según Resolución Nº 1490, (10.08.2012), se establece adoptar y ejecutar el

segundo Programa Andino Trienal de Formación y Capacitación en Estadística

(PAT) 2013-2015, el cual se aplicará durante el período comprendido entre el 1

de enero de 2013 y el 31 de diciembre de 2015. Las bases conceptuales de

dicho programa se encuentran contenidas en tres anexos de la presente

Resolución.

1.2.8. Visión

Producir y difundir información estadística oficial que el país necesita con

calidad, oportunidad y cobertura requerida, con el propósito de contribuir al

diseño, monitoreo y evaluación de políticas públicas y al proceso de toma de

decisiones de los agentes socioeconómicos, el sector público y la comunidad en

general.

1.2.9. Misión

Somos un organismo líder a nivel nacional e internacional, que utiliza los más

altos estándares metodológicos y tecnológicos para la producción y difusión de

estadísticas oficiales que contribuyan eficazmente en el diseño de políticas

públicas para el desarrollo del país.

1.2.10. Valores Institucionales

Atención: Existen compromisos con los/las usuarios/as para promover

confianza y maximizar el valor público de la información estadística.


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Imparcialidad: El personal que trabaja en el INEI debe ser imparcial en el

desarrollo de sus actividades y debe llevar a cabo sus funciones de

manera objetiva, con base en criterios técnicos.

Independencia: El personal involucrado en la producción de estadísticas

oficiales se encuentra legalmente protegido de cualquier presión política

o administrativa que pudiera influenciar en la producción o presentación

de las estadísticas.

Calidad: Se promueve una cultura de mejora continua, que comparte las

mejores prácticas estadísticas y la evaluación, fomentando

sistemáticamente la gestión de la calidad estadística.

Capacidad: El personal asiste a cursos de capacitación y conferencias

internacionales, se relaciona con colegas especialistas en estadísticas a

nivel internacional para elevar sus conocimientos especializados.

1.2.11. Infraestructura

1.2.11.1. Distribución

La sede del Instituto Nacional de Estadística e Informática tiene varios

ambientes dividido en dos niveles:

Primer Nivel:

1 Oficina del Director Regional

1 Oficina de Secretaria

1 área de producción estadística

1 área de servicio al usuario

1 almacén de motos

1 almacén de equipos informáticos

1 área de comedor

1 área de administración de la ENEI

2 aulas para los cursos

1 área de servicios higiénicos

Segundo Nivel:

1 área de proyectos/censos

1 auditorio

1 oficina coordinador de proyectos


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1 almacén de equipos

1 área de servicios higiénicos

1.2.11.2. Número de Ambientes

La empresa posee 2niveles, todos utilizados.

1.3. Diagnostico Operativo

1.3.1. Objetivo General

El objetivo general de las prácticas pre-profesionales en el Instituto Nacional de

Estadística e Informática, Área de Administración de la Escuela Nacional de

Estadística e Informática: ayudar al coordinador con las actividades

administrativas, además participar de las reuniones en toma de decisiones para

analizar la situación de la escuela después de cada cierre de caja mensual, para

ello se aplicaron los conocimientos adquiridos en la etapa universitaria:

conocimientos en gestión pública y análisis de ingresos diarios en condiciones

reales de trabajo.

1.3.2. Descripción del área

Área Administración de la Escuela Nacional de Estadística e Informática,

encargado del proceso de apertura de cursos de especialización, colaboración en

la atención al cliente mediante la información y emisión de boletas/facturas,

asimismo la elaboración de documentos sobre el análisis de los ingresos

mensuales como también el control de caja chica y el seguimiento del sistema de

matriculados.

1.3.2.1. Denominación de la Oficina

Administración – Escuela Nacional de Estadística e Informática

1.3.2.2. Estudio de procedimientos anteriores

Inexistencia de metas económicas para el aumento de ingresos.

La empresa no realiza un análisis de la competencia.


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1.3.3. Análisis de los descrito

1.3.3.1. Análisis de problemas y/o necesidades

Inexistencia de metas económicas para el aumento de

ingresos.

La Escuela pertenece al sector público y recibe financiamiento

gubernamental, carece de un plan de metas económicas y los

ingresos mensuales son irregulares porque no existe un análisis

de ingresos diarios.

La institución no realiza un análisis de la competencia

La Institución tiene ventaja respecto a otras instituciones privadas

por la ubicación céntrica, visible para muchas personas por estar

ubicado en una zona muy transitada, sin embargo, el uso de

laboratorios/aulas es a medio tiempo durante el día. Los fines de

semana si tiene una ocupación a tiempo académico completo.

1.3.3.2. Alternativas de solución y/o sugerencias

Se procedió a organizar todos las estadísticas de la Escuela:

ingresos, costo de cursos, número de alumnos, cantidad de

boletas emitidas diariamente, número de matriculados por

especialidad. Después de la organización se generó una tabla de

datos para generar un modelo econométrico de regresión múltiple

para estimar los ingresos para los próximos meses.

Se ha propuesto un análisis de la competencia en el mercado

local, en coordinación con las compañeras practicantes de

Ingeniería Comercial, para el éxito del análisis, se realizó el trabajo

de campo. A partir de la investigación se elaboró un documento de

costos, horarios y cantidad de cursos dictados por la competencia,

dicho documento sirvió para programar los cursos de

especialización.


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CAPÍTULO II: PLAN DE TRABAJO

2.1. Parte Informativa

2.1.1. Denominación de la actividad

Plan General de Prácticas Pre-Profesionales correspondiente al X ciclo de la

Escuela Académico Profesional de Economía y Microfinanzas de la Facultad de

Ciencias Empresariales de la Universidad Privada de Tacna, efectuadas en el

Instituto Nacional de Estadística e Informática.

2.1.2. Localización

Las prácticas se realizaron en el Instituto Nacional de Estadística e Informática

ubicado en la Av. San Martin Nº 520, Cercado de Tacna.

2.1.3. Duración y fecha

Inicio : 03 de Enero del 2014.

Final : 03 de Julio del 2014.

Duración : 6 meses.

Horario : 1:00 p.m. a 5:00 p.m.

Horas Semanales : 20 horas.

2.1.4. Coordinación

En el centro de Prácticas:

Director INEI Tacna: CPC. BEQUER VEGA QUISPE

Coordinador ENEI Tacna: BACH. EMERSON CRISPÍN ESCOBAR

En la Universidad

Profesor Encargado de la oficina de Practicas pre-profesionales:

RICARDO LEONIDAS MENDOZA SALAS

Docente Asesor :

ECON. EDGARD RAMÍREZ FERNÁNDEZ


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Estudiante Practicante:

RUDDY CAHUANA ORDOÑO

2.2. Parte Descriptiva

2.2.1. Objetivos específicos

Aplicar los conocimientos aprendidos en la carrera de Economía y Microfinanzas

Aplicar modelos econométricos para el beneficio de la Escuela Nacional de

Estadística e Informática

Adquirir experiencia en administración y gestión pública.

2.2.2. Actividades a realizar

Análisis de ingresos generados:

Para la generación de ingresos se programa los cursos para su

apertura con dos semanas de anticipación, haciendo el seguimiento de

los grupos que están por terminar y los horarios disponibles.

Registro de datos personales, ingreso al sistema y emisión de boleta:

(Anexos 1 – 5)

Para el registro de datos personales del alumno, la ENEI, cuenta con

un moderno sistema informático para el control de alumnos, después

de llenar la ficha de datos personales, se debe registrar al alumno al

sistema para que finalmente se pueda emitir la boleta al usuario.

Para la matricula se emitirá una boleta con un valor mínimo de 100

soles y máximo de 250 soles, no es recomendable emitir boletas por

montos por debajo del mínimo porque perjudican la acumulación de

ingresos.

Actualización de la base de datos ingresos: (Anexo 6)

Una vez completado la matrícula de alumnos en un curso se procede

al análisis de los datos generados: valor económico generado por las

matrículas y la incidencia en la base de datos ingresos.


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Proyección de ingresos mensual: (Anexo 7)

Se procede con la proyección de ingresos a generar utilizando el

programa estadístico SPSS 19 y Eview7, la estimación de ingresos

nos permite saber cuánto se va a generar durante el mes, eso significa

que podemos saber con anticipación si un mes tendrá resultados

pobres. En una hipótesis de mes con ingresos bajos se debe tomar

decisiones inmediatas, la apertura de más especializaciones o se

procede a adelantar el pago que deben realizar los morosos, para eso,

se cuenta con un plan de contingencia que consiste en el bloqueo del

sistema para los alumnos con deudas.

Cierre de mes: (Anexos 8 – 10)

Una vez culminado el mes se procede a cerrar caja en el sistema

ENEI, se elaboran los libros de caja y auxiliares, dichos documentos

serán enviados a la ciudad de Lima, así como la totalidad de boletas

emitidas e ingresos generados, para tal efecto se debe realizar el

depósito en el Banco de la Nación.

Finalmente se realiza el análisis de datos: la proyección y los datos

finales obtenidos. El análisis se realiza junto al coordinador de la

Escuela, se discute los nuevos grupos a programar y de esta manera

iniciamos nuevamente todo el procedimiento para el siguiente mes.

2.2.2.1. Metas

Desempeñarme de manera eficiente y eficaz en la Institución,

adquiriendo experiencia para futuros trabajos.

Aplicar los conocimientos adquiridos en la universidad, con el

fin de aportar a la Institución.

Adquirir experiencia en administración y gestión pública.

2.2.2.2. Actividades Cotidianas o de Apoyo

Atención al cliente.

Emisión de boletas y Registro de alumnos en el sistema.

Apoyo en trabajos encomendados por el Director del Instituto

Nacional de Estadística e Informática.

Construcción de variables para el modelo econométrico bajo la

supervisión del coordinador de la Escuela Nacional de

Estadística e Informática.


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CAPÍTULO III: APORTES Y PROPUESTAS REALIZADAS EN LA EMPRESA

3.1. Aportes realizados a la empresa

MODELO ECONOMÉTRICO DE INGRESOS

El principal aporte técnico: la construcción de un modelo econométrico de ingresos

para la Escuela Nacional de Estadística e Informática – Tacna.

Para la construcción del modelo se analizaron una serie de variables

independientes que puedan explicar a la variable dependiente de ingresos. De

esta manera se desarrolló el modelo econométrico de regresión múltiple.

El objetivo fundamental del análisis de regresión múltiple se apoya en el concepto

matemático de función, en el que se tiene una variable dependiente (variable

explicada) y un conjunto de variables independientes (variables explicativas) con

el fin de estimar los coeficientes o parámetros de dicha función y efectuar

predicciones (encontrar el valor esperado de la variable dependiente cuando se

construyen escenarios reflejados en los valores que toman las variables

independientes). Asimismo, también se está considerado la elaboración a través

de la investigación de datos del sistema ENEI, un resumen general de cuadros

estadísticos de los ingresos y los cursos dictados en los años anteriores de la

Escuela Nacional de Estadística e Informática – Tacna, dicho resumen fue

utilizado para generar un segundo modelo econométrico de series de tiempo que

toma en cuenta el periodo mensual en el periodo 2011-2014, el modelo utilizado

es Medias móviles aplicado en el programa Microsoft Excel.

3.1.1. Definición de econometría:

La econometría es la rama más operativa de la Ciencia económica, trata de

representar numéricamente las relaciones económicas mediante una adecuada

combinación de la Teoría económica matemática y la Estadística.(García

Barbancho, 1962)

3.1.2. Definición de modelo econométrico:

Un modelo econométrico es una representación simplificada y en símbolos

matemáticos de cierto conjunto de relaciones económicas, es decir un modelo

matemático referido a relaciones económicas.(Sampedro Sáez , 1959)


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3.1.3. Fases para la elaboración de modelos econométricos

Las principales etapas que hay que cubrir en un modelo econométrico se pueden

resumir en las cuatro siguientes:(Medina Moral, 2002, págs. 5, 6)

a. Especificación: Esta etapa comprende tanto la determinación del tema objeto

de análisis como la definición de las variables explicativas que se incluirán en el

modelo.

- Selección del tema objeto de análisis. Este puede ser del campo de la

economía, la gestión de empresas e incluso temas sociales no estrictamente

económicos.

- Selección de las variables explicativas más importantes.

b. Estimación: consiste en el cálculo del valor de los parámetros a través de la

ayuda de un programa informático (Eviews). Para realizar esta fase es necesario

previamente haber realizado una búsqueda y depuración de datos. Es necesaria

la obtención de datos suficientes, homogéneos y actualizados.

FUENTE: EVA MEDINA (Introducción a la Econometría 2002)

Gráfico 3 Esquema de elaboración de un modelo econométrico


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c. Validación: a través de la interpretación de los resultados analizaremos la

bondad del modelo. De tal manera que si el modelo no es bueno para explicar a

la variable endógena deberé perfeccionarlo a través de:

Una re especificación de las variables explicativas, es decir, es posible

que haya olvidado incluir alguna variable importante por lo cual el modelo

me esté dando un grado de error elevado.

Una nueva búsqueda de los datos utilizados, ya que si no son los

correctos pueden estar añadiendo un componente errático a la

estimación.

Esta tarea puede repetirse en la práctica un número elevado de veces.

d. Utilización: para realizar:

Análisis estructural: cuantificar las relaciones entre las X y la Y.

Predicción: anticipar los valores a futuro de la Y

Simulación: efectos sobre Y de distintas estrategias de las X.

3.1.4. Concepto de modelo de regresión lineal múltiple:

El análisis de regresión múltiple nos permite establecerla relación que se produce

entre una variable dependiente “Y” y un conjunto de variables independientes (X1,

X2,...XK).(Medina Moral, 2002, pág. 1)

La expresión formal del modelo básico de regresión lineal, que es el modelo

básico en econometría queda formulada como se expresa a continuación:

Dónde:

Y: es la variable endógena o explicada cuyo comportamiento se quiere analizar

X: cada una de las variables exógenas o explicativas y que son consideradas

como las causas que crean transformaciones en la variable endógena.

B: son los parámetros cuyo valor desconozco y voy a estimar. A través de la

estimación de los parámetros obtengo una cuantificación de las relaciones

existentes entre la Y y cada una de las X.

U: perturbación aleatoria que recoge el efecto conjunto de otras variables no

directamente explicitadas en el modelo, cuyo efecto individual sobre la endógena

no resulta relevante.

Yi = β1 + β2X2i + … + βkXki + ui


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i: es el subíndice que hace referencia a las diversas observaciones para las

cuales se establece su validez. Según el tipo de valores con los que esté

trabajando, el subíndice hará referencia a distintos momentos del tiempo (series

temporales: las cotizaciones en bolsa diarias, los índices de predio al consumo

mensuales, los datos anuales del PIB de un país, etc.) o a distintas unidades

económicas (series de corte transversal: consumo de diferentes familias,

inversión de distintas empresas, paro en diferentes provincias, etc.).

3.1.5. Desarrollo del modelo de regresión lineal múltiple:

a. Variables utilizadas:

Variable Dependiente:

1. INGRESOS: refleja la cantidad de ingresos que se genera durante el día por

concepto de emisión de boletas al usuario (alumnos) en nuevos soles.

Variables Independientes:

2. MATRICULADOS: refleja la cantidad de alumnos nuevos que ingresan durante

el día, en el sistema administrativo de la escuela.

3. PAGOS REGISTRADOS: refleja la cantidad de boletas emitidas por día, a

diferencia del punto 02, aquí también se considera los pagos de alumnos que ya

están registrados en el sistema ósea la cantidad siempre será igual o mayor al

punto 02 porque considera el segundo pago o tercer pago de alumnos

matriculados en los meses anteriores.

4. ALUMNOS: refleja la cantidad de alumnos que están llevando por lo menos un

curso de capacitación (la actualización es diaria).

El objetivo de este modelo econométrico es predecir los ingresos de la escuela

tomando en cuenta el comportamiento de las variables independientes: cantidad

de matriculados, numero de pagos registrados y número de alumnos de la

escuela, toda la información ha sido recogida de los archivos propios de la

Escuela Nacional de Estadística e Informática, la veracidad de los datos esta

corroborado por los informes mensuales que se envían a la ciudad de Lima.

A continuación se procede a mostrar la síntesis de datos que se realizó después

de semanas de análisis para encontrar las variables que puedan explicar los

ingresos de la escuela, dichas variables están distribuidas desde el mes de enero

de 2014.


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A. BASE DE DATOS MODELO ECONOMÉTRICO DE INGRESOS:

Enero:

Tabla N° 01 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Enero 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos

Nº Pagos Registrados

Nº Alumnos Registrados

2 1 5,045 19 52 231

3 2 2350 14 21 231

4 3 1025 8 10 231

6 4 2445 20 27 231

7 5 100 2 2 231

8 6 1500 7 13 231

9 7 1175 8 12 231

10 8 1625 10 13 258

11 9 900 7 7 275

13 10 920 9 10 275

14 11 855 6 8 275

15 12 1920 14 16 275

16 13 250 2 2 275

17 14 2410 20 25 275

18 15 660 6 6 305

19 16 55 1 1 305

20 17 625 5 7 288

21 18 335 2 6 288

22 19 275 5 4 288

23 20 810 4 10 288

24 21 275 1 2 288

25 22 235 1 2 288

27 23 685 5 7 288

28 24 500 3 5 288

TOTAL 26975 179 268 268,29


Interpretación: Se puede observar que en el mes de enero se obtuvo la cantidad de 26975 nuevos

soles, se matricularon 179 nuevos alumnos, se emitieron 268 boletas, y se contabilizó el 02 de

enero, 231 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 04 nuevos

grupos la cantidad aumento a 288 alumnos al finalizar el mes.


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Tabla N° 02 - Grupos Registrados Enero

Cursos Duración N° alumnos

1 OFIMÁTICA 27 mes completo 27






7 OFIMÁTICA 33 a partir del 18 30

8 EXCEL 12 mes completo 28


10 EXCEL 14 a partir del 11 17

11 DISEÑO G. 11 mes completo 17

12 DISEÑO G. 12 a partir del 10 27

13 OFIMÁTICA NIÑOS 1 a partir del 20 10


Observaciones:

- El curso de OFIMÁTICA 27 termina a partir del 20 de enero.

- Los cursos que están resaltados se apertura en el presente mes.

Febrero:

Tabla N° 03 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Febrero 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos



1 1 3125 25 31 326

2 2 1355 7 13 326

3 3 1730 4 24 326

4 4 1305 2 17 326

5 5 845 2 8 326

6 6 460 1 5 326

7 7 575 4 5 331

8 8 1915 8 18 351

9 9 125 0 1 351

10 10 985 5 12 351

11 11 395 2 4 351

12 12 490 4 4 351

13 13 190 2 3 334

14 14 50 1 1 324


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15 15 500 3 5 307

16 16 225 1 2 307

17 17 950 6 8 351

18 18 100 1 1 351

19 19 320 3 3 351

20 20 200 2 2 351

21 21 1435 12 13 351

22 22 370 2 4 351

24 23 745 11 11 351

25 24 1040 6 11 340

26 25 335 1 3 369

27 26 755 8 8 369

28 27 200 2 2 341

TOTAL 20720 125 219 340,37


Interpretación: Se puede observar que en el mes de febrero se obtuvo la cantidad de 20720

nuevos soles, se matricularon 125 nuevos alumnos, se emitieron 219 boletas, y se contabilizó el 01

de febrero, 326 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 05

nuevos grupos y culminación de 04 grupos, la cantidad aumento a 341 alumnos al finalizar el mes.

Tabla N° 04 - Grupos Registrados Febrero


















17 OFIMÁTICA NIÑOS 1 mes completo 10

18 OFIMÁTICA NIÑOS 2 mes completo 11


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Observaciones:

- Los cursos OFIMÁTICA 28 termina a partir del 07 de febrero, EXCEL 12termina a partir del 28 de

febrero, DISEÑO GRAFICO 11 termina a partir del 13 de febrero y OFIMÁTICA NIÑOS 1 y 2

termina a partir del 14 y 25 de febrero respectivamente.


Marzo:

Tabla N° 05 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Marzo 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos



1 1 880 2 11 370

2 2 2505 2 23 370

3 3 875 2 9 370

4 4 500 1 5 370

5 5 1230 5 14 370

6 6 700 1 6 370

7 7 1170 3 10 370

8 8 1540 1 15 370

9 9 850 0 9 370

10 10 320 0 4 370

11 11 400 1 4 370

12 12 930 3 9 370

13 13 125 1 1 370

14 14 965 6 9 370

15 15 930 0 10 370

16 16 570 0 6 370

17 17 1145 7 11 370

18 18 725 3 9 370

19 19 1125 5 9 370

20 20 1450 9 11 370

21 21 2630 11 24 345

22 22 1255 1 13 345

23 23 220 0 4 315

24 24 2290 5 20 343

25 25 510 0 6 343

26 26 160 0 3 343

27 27 225 0 3 325


FACEM


28 28 555 1 6 325

29 29 250 0 5 325

TOTAL 27030 70 269 361,44


Interpretación: Se puede observar que en el mes de marzo se obtuvo la cantidad de 27030 nuevos


marzo, 370 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 02 nuevos

grupos y culminación de 05 grupos, la cantidad disminuyo a 325 alumnos al finalizar el mes.

Tabla N° 06 - Grupos Registrados Marzo

















16 PROJECT 03 mes completo 11

17 SPSS BÁSICO 07 mes completo 18


Observaciones:

- Los cursos OFIMÁTICA 29 termina a partir del 21 de marzo, OFIMÁTICA 30 termina a partir del

23 marzo, PROJECT 03 termina a partir del 30 de marzo y SPSS BÁSICO 07 termina a partir del

27 marzo.


Abril:


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Tabla N° 07 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Abril 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos



1 1 1520 3 13 317

3 2 705 4 7 317

4 3 800 4 6 317

5 4 575 1 7 317

6 5 200 0 2 317

7 6 225 2 2 317

8 7 355 1 5 317

9 8 245 2 3 317

10 9 375 2 2 297

11 10 655 2 7 297

12 11 1105 9 11 297

13 12 300 2 3 326

14 13 1715 15 20 326

15 14 1020 8 9 326

16 15 1865 7 17 356

19 16 165 1 2 356

20 17 45 0 1 356

21 18 1895 9 15 356

22 19 425 2 4 383

23 20 725 2 6 383

24 21 970 3 8 383

25 22 795 4 7 383

27 23 100 1 1 346

28 24 1395 4 12 346

29 25 600 3 5 346

TOTAL 18775 91 175 335.96


Interpretación: Se puede observar que en el mes de abril se obtuvo la cantidad de 18775 nuevos

soles, se matricularon 91 nuevos alumnos, se emitieron 175 boletas, y se contabilizó el 01 de abril,

317 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 03 nuevos grupos

y culminación de 03 grupos, la cantidad aumento a 346 alumnos al finalizar el mes.

Tabla N° 08 - Grupos Registrados Abril




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Observaciones:

- Los cursos OFIMÁTICA 31termina a partir del 10 abril, EXCEL 14y DISEÑO GRAFICO 13 termina

a partir del 26 de abril.


Mayo:

Tabla N° 09 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Mayo 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos



2 1 670 5 8 366

4 2 125 0 1 366

5 3 575 4 6 366

6 4 200 1 2 366

7 5 425 1 4 366

9 6 325 1 3 366

12 7 255 2 2 366

14 8 410 2 4 336

15 9 475 4 4 336

16 10 130 1 2 336

19 11 1935 8 24 306

20 12 650 3 8 306

21 13 1360 9 14 306


FACEM


22 14 1425 7 14 306

23 15 1195 8 11 306

24 16 1665 14 16 306

26 17 225 1 3 295

27 18 1195 5 12 295

28 19 375 3 3 324

TOTAL 13615 79 141 332.63


Interpretación: Se puede observar que en el mes de mayo se obtuvo la cantidad de 13615 nuevos


mayo, 366 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 03 nuevos

grupos y culminación de 04 grupos, la cantidad disminuyo a 324 alumnos al finalizar el mes.

Tabla N° 10 - Grupos Registrados Mayo
















15 SPSS INTERMEDIO 01 a partir del 25 18



Observaciones:

- Los cursos OFIMÁTICA 32 termina a partir del 14 de mayo, OFIMÁTICA 33termina a partir del 24

de mayo, EXCEL 13 termina a partir del 17 de mayo y EXCEL 16 termina a partir del 25 mayo.



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Junio:

Tabla N° 11 - Cuadro De Ingresos Diarios Generados En La ENEI Junio 2014

Día Del Mes

Código Eview

Ingreso Total

Nº Matriculados

Nuevos



1 1 2555 22 25 324

2 2 445 4 6 324

3 3 225 1 2 324

4 4 965 8 9 324

5 5 1425 10 10 324

6 6 3110 21 29 324

7 7 1525 13 16 380

8 8 825 0 7 380

9 9 715 2 7 380

10 10 400 4 4 380

11 11 470 3 5 380

12 12 530 5 5 380

13 13 1080 5 10 380

14 14 1460 10 14 408

15 15 125 0 1 381

16 16 625 6 8 381

17 17 680 7 8 399

18 18 525 3 5 370

19 19 350 4 4 370

20 20 575 4 5 370

21 21 705 4 5 370

22 22 440 2 4 428

23 23 50 0 1 428

24 24 965 3 8 428

25 25 335 2 4 428

26 26 750 3 7 428

27 27 1295 5 10 428

TOTAL 23150 151 219 378.56


Interpretación: Se puede observar que en el mes de junio se obtuvo la cantidad de 23150 nuevos


junio, 324 alumnos registrados en el sistema de la ENEI, pero debido a la apertura de 06 nuevos

grupos y culminación de 02 grupos, la cantidad aumento a 428 alumnos al finalizar el mes.


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Tabla N° 12 - Grupos Registrados Junio
















15 SPSS BÁSICO 08 a partir del 07 28

16 SPSS INTERMEDIO 01 mes completo 18

17 PROJECT 04 a partir del 17 18



Observaciones:

- Los cursos EXCEL 15 termina a partir del 15 junio y EXCEL 17 termina a partir del 18 junio.


B. BASE DE DATOS FINAL DEL MODELO ECONOMÉTRICO DE REGRESIÓNMÚLTIPLE:

Los datos de la siguiente tabla son acumulados, se tomo en cuenta lo que se genero a diario en los meses de enero-mayo. Se utilizan datos de tipo discreto de acuerdo a las tablas anteriores.

Tabla N° 13 - Base De Datos Final

V. Dependiente V. Independiente

Frecuencia diaria

2014 N°

EVIEW DÍAS 1. INGRESOS

2. MATRICULADOS

3. PAGOS REGISTRADOS

4. ALUMNOS

ENERO 1 2 5045 19 52 231


FACEM


2 3 7395 33 73 231

3 4 8420 41 83 231

4 6 10865 61 110 231

5 7 10965 63 112 231

6 8 12465 70 125 231

7 9 13640 78 137 231

8 10 15265 88 150 258

9 11 16165 95 157 275

10 13 17085 104 167 275

11 14 17940 110 175 275

12 15 19860 124 191 275

13 16 20110 126 193 275

14 17 22520 146 218 275

15 18 23180 152 224 305

16 19 23235 153 225 305

17 20 23860 158 232 288

18 21 24195 160 238 288

19 22 24470 165 242 288

20 23 25280 169 252 288

21 24 25555 170 254 288

22 25 25790 171 256 288

23 27 26475 176 263 288

24 28 26975 179 268 288

FEBRERO

25 1 30100 204 299 315

26 2 31455 211 312 315

27 3 33185 215 336 315

28 4 34490 217 353 315

29 5 35335 219 361 315

30 6 35795 220 366 315

31 7 36370 224 371 288

32 8 38285 232 389 308

33 9 38410 232 390 308

34 10 39395 237 402 308

35 11 39790 239 406 325

36 12 40280 243 410 325

37 13 40470 245 413 308

38 14 40520 246 414 308

39 15 41020 249 419 308

40 16 41245 250 421 308

41 17 42195 256 429 335

42 18 42295 257 430 335

43 19 42615 260 433 335


FACEM


44 20 42815 262 435 335

45 21 44250 274 448 335

46 22 44620 276 452 335

47 24 45365 287 463 335

48 25 46405 293 474 335

49 26 46740 294 477 364

50 27 47495 302 485 364

51 28 47695 304 487 336

MARZO

52 1 48575 306 498 370

53 2 51080 308 521 370

54 3 51955 310 530 370

55 4 52455 311 535 370

56 5 53685 316 549 370

57 6 54385 317 555 370

58 7 55555 320 565 370

59 8 57095 321 580 370

60 9 57945 321 589 370

61 10 58265 321 593 370

62 11 58665 322 597 370

63 12 59595 325 606 370

64 13 59720 326 607 370

65 14 60685 332 616 370

66 15 61615 332 626 370

67 16 62185 332 632 370

68 17 63330 339 643 370

69 18 64055 342 652 370

70 19 65180 347 661 370

71 20 66630 356 672 370

72 21 69260 367 696 345

73 22 70515 368 709 345

74 23 70735 368 713 315

75 24 73025 373 733 343

76 25 73535 373 739 343

77 26 73695 373 742 343

78 27 73920 373 745 325

79 28 74475 374 751 325

80 29 74725 374 756 325

ABRIL

81 1 76245 377 769 317

82 3 76950 381 776 317

83 4 77750 385 782 317

84 5 78325 386 789 317

85 6 78525 386 791 317

86 7 78750 388 793 317


FACEM


87 8 79105 389 798 317

88 9 79350 391 801 317

89 10 79725 393 803 297

90 11 80380 395 810 297

91 12 81485 404 821 297

92 13 81785 406 824 326

93 14 83500 421 844 326

94 15 84520 429 853 326

95 16 86385 436 870 356

96 19 86550 437 872 356

97 20 86595 437 873 356

98 21 88490 446 888 356

99 22 88915 448 892 383

100 23 89640 450 898 383

101 24 90610 453 906 383

102 25 91405 457 913 383

103 27 91505 458 914 346

104 28 92900 462 926 346

105 29 93500 465 931 346

MAYO

106 2 94170 470 939 366

107 4 94295 470 940 366

108 5 94870 474 946 366

109 6 95070 475 948 366

110 7 95495 476 952 366

111 9 95820 477 955 366

112 12 96075 479 957 366

113 14 96485 481 961 336

114 15 96960 485 965 336

115 16 97090 486 967 336

116 19 99025 494 991 306

117 20 99675 497 999 306

118 21 101035 506 1013 306

119 22 102460 513 1027 306

120 23 103655 521 1038 306

121 24 105320 535 1054 306

122 26 105545 536 1057 295

123 27 106740 541 1069 295

124 28 107115 544 1072 324



FACEM


3.1.6. Aplicación en el programa estadístico Excel:

En primer lugar se va a generar la regresión múltiple con la ayuda del programa

Excel para realizar un análisis estadístico, con la interpretación del caso.

a. Herramienta de datos

Se elige la opción datos de la barra de herramientas y seleccionar análisis de

datos.

FUENTE: SOFTWARE EXCEL

b. Selección de datos

Se elige la opción regresión en el cuadro análisis de datos.


Luego se procede a llenar las opciones en el cuadro de regresión.

Gráfico 4 Herramienta de datos

Gráfico 5 Análisis de datos


FACEM



c. Resultados obtenidos

Finalmente se obtiene los resultados las estadísticas de regresión, análisis de

varianza y los coeficientes obtenidos.

Tabla N° 14 - Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple 0.999859468

Coeficiente de determinación R^2 0.999718956

R^2 ajustado 0.99971193

Error típico 484.3449475

Observaciones 124


Tabla N° 15 - Análisis de Varianza

Grados de

libertad Suma de

cuadrados Promedio de los cuadrados F

Valor crítico de F

Regresión 3 1.00137E+11 33378979924 142286 7.4239E-

213

Residuos 120 28150803.38 234590.0282

Total 123 1.00165E+11


Gráfico 6 Selección de datos


FACEM



Interpretación: Ahora se comprobara si es el ajuste adecuado. Se sabe que

presenta un coeficiente de determinación de 99% lo cual indica el porcentaje de

variación de los ingresos aplicando la ecuación de regresión lineal.

1. PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS

H0= el modelo lineal no es significativo

H1= el modelo lineal es significativo

2. NIVEL DE SIGNIFICANCIA

0.05

3. ESTADÍSTICO

F=CMR/CME

4. DECISIÓN

Como el p-valor es menor a 0.05, se rechaza la hipótesis nula, ósea el modelo

lineal es significativo.

c. Pronóstico para el mes de Junio

Para el mes de junio, tomando en cuenta valores estimados, se aplico en la

ecuación de regresión lineal obtenido anteriormente, dicha estimación fue

elaborada el 01 de junio del 2014 para el 28 de junio del 2014, con el fin de poner

en práctica los parámetros obtenidos en la ecuación de regresión lineal.

Tabla N° 17– Resultados de la estimación

Valores de la ecuación

INTERCEPCIÓN MATRICULADOS PAGOS ALUMNOS

1721.9 -2.97 101.7 -6.6

Valores estimados para fin de mes

544 + 148 = 692 1072 + 240 = 1312 324 + 100 = 424

Tabla N° 16- Parámetros de la Regresión

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad

Intercepción 1721.90 421.93 4.08 0.00

2. MATRICULADOS -2.97 3.32 -0.90 0.37

3. PAGOS REGISTRADOS 101.68 1.44 70.54 0.00

4. ALUMNOS -6.60 1.73 -3.82 0.00


FACEM


Aplicación de la ecuación

2055.24 133430.4 2798.4

INGRESOS ESTIMADOS PARA

28 DE JUNIO 1721 - 2055.24 + 133430.4 - 2798.4 = 130 298.7


Interpretación: Los ingresos que se obtuvieron en el mes de junio se obtiene de la

diferencia entre el resultado de la tabla 17 (130 298.7) y el monto que se tenía al

finalizar el mes de mayo en la tabla de datos acumulados (107 115). Con esta

diferencia se obtiene ingresos por 23 183 en el mes de Junio, cifra cercana a lo

obtenido en realidad, ver la tabla 11 (23150). Sin embargo esta explicación

resulta ser más estadística, la aplicación bajo conceptos econométricos se dará a

continuación.

3.1.7. Aplicación en el programa econométrico Eviews:

Para desarrollar el modelo econométrico que se ajusta al presente informe de

prácticas, en relación a las variables Ingresos, Matriculados, pagos y alumnos. Se

procede a detallar los procesos sistemáticos para la generación del mismo, con la

ayuda del programa exclusivo para la econometría: Eviews 7.

a. Creación de un Fichero de Trabajo con Eviews:

Para comenzar a crear un fichero de trabajo debe iniciar por definir el tipo de

datos (que serán mensual, semental, etc…) que quedarán almacenados en el

tipo de fichero, seguidamente se tendrá que definir las variables a utilizar.

La ejecución de un nuevo fichero debe ejecutarse Como:

File/New/Workfile…


Gráfico 7 Creación de fichero Eview7


FACEM


Seguidamente tendremos que definir el periodo de tiempo, que esta la base de

datos esta puede ser:


Para fines prácticos, presentaremos una base de datos por números de fecha,

debido a la pérdida de datos diarios sea por feriados, fines de semana o porque

no se generó ningún ingreso.

Entonces la ventana debería quedar así.


b. Creación de variables y datos:

Para crear la base de datos hay que seguir la siguiente instrucción:

Quick/EmptyGroup (Edit Series)

Gráfico 8 Periodo de tiempo Eview7

Gráfico 9 Selección de tiempo Eview7


FACEM



Si queremos guardar la base en EViews, solo tenemos que seleccionar las

variables creadas con en Ctrl+Click, para luego con un Click derecho dirigirse a

Open/as Group.

FUENTE: SOFTWARE EVIEWS7

Gráfico 10 Apertura de grupo Eview7

Gráfico 11 Apertura de grupo completo Eview7


FACEM



Para la estimación utilizaremos el método de mínimos cuadrados, que es el más

conocido y usado en la econometría.



Gráfico 12 Visualizar el grupo de variables Eview7

Gráfico 13 Estimar ecuación Eview7

Gráfico 14 Resultados ecuación Eview7


FACEM


Como se observa en el gráfico anterior, se tiene los resultados de las variables

del modelo econométrico de regresión múltiple para la variable dependiente

ingresos y las variables independientes: matriculados, pago y alumnos.

En cuanto al grado de significancia se observa que la constante tiene un valor de

0.0001 que está por debajo de 0.05 a un nivel de confianza del 95%. Por tanto,

se concluye que la constante tiene un grado de significancia aceptable para el

modelo.

Asimismo la variable matriculados tiene un valor de 0.3719 que está por encima

de 0.05 a un nivel de confianza del 95%. Por tanto, se concluye que matriculados

no tiene un grado de significancia aceptable para el modelo.

La variable pagos tiene un valor de 0.0000 que está por debajo de 0.05 a un nivel

de confianza del 95%. Por tanto, se concluye que pagos tiene un grado de

significancia aceptable para el modelo.

Finalmente la variable alumnos tiene un valor de 0.0001 que está por debajo de

0.05 a un nivel de confianza del 95%. Por tanto, se concluye que alumnos tiene

un grado de significancia aceptable para el modelo.

Si bien es cierto que la variable matriculados tiene un resultado por encima de

0.05, se considera que debe ser utilizada para la inferencia que se realice en el

modelo econométrico, debido a la importancia que representa dicha variable para

la explicación de los ingresos generados.

En cuanto al coeficiente de correlación el resultado obtenido es de 99%, lo cual

indica que existe alta correlación positiva.


Los coeficientes estimados por MCO. Su interpretación depende de la naturaleza

de la variable del modelo. Para el presente caso los coeficientes representan la

Gráfico 15 Parámetros del modelo Eview7


FACEM


elasticidad. Si los matriculados (MATRIC) aumenta en una unidad, los ingresos

disminuirán en 2.97 manteniéndose constante las variables pago y alumnos, si

los pagos (PAG) aumenta en una unidad, los ingresos aumentaran en 101.6

nuevos soles y si los alumnos (ALUMN) aumenta en una unidad los ingresos

disminuirán en 6.5 los ingresos, por último la constante a “C (1)” se interpreta que

para valores nulos de MATRIC, PAG y ALUMN, la probabilidad que aumente los

ingresos es de 1721. Es decir, la regresión múltiple nos permite imitar lo que los

científicos hacen en los entornos (experimentales) controlados de laboratorio:

conservar fijos otros factores.

3.1.8. Incumplimiento de los supuestos del modelo:

El cumplimiento de los supuestos del modelo clásico de regresión garantiza que

los parámetros β obtenidos a través del método de mínimos cuadrados ordinarios

sean los mejores estimadores lineales insesgados. Cuando tales supuestos son

violados, se empiezan a generar problemas en los resultados de la regresión,

haciendo que los parámetros obtenidos no cumplan con algunas de las

propiedades deseables de un estimador (eficiencia y consistencia). A

continuación se describen de manera general los conceptos de multicolinealidad,

heteroscedasticidad, Autocorrelación, y no normalidad, la forma de detectar tales

problemas en el modelo estimado y las posibles soluciones a la violación de los

supuestos de mínimos cuadrados ordinarios relacionados con estos conceptos.

a. Test de normalidad:

Uno de los problemas más frecuentes al trabajar con variables es saber si tienen

distribución Normal. Pues no se puede aplicar los Test estadísticos si la muestra

no es normal, en ese caso se trabajaría con pruebas no paramétricas, o se puede

graficar las variables para tener una idea de la forma y de esta manera poder

hacer las transformaciones del caso, para que tengan una distribución normal.

Eviews tiene incorporado varias pruebas para analizar la normalidad.

Recordemos que para asumir normalidad del modelo solo basta que los errores

de este sean normales para asumir la normalidad de dicho modelo. (Antunez

Irgoin, 2011)

Test de Jarque – Bera

Prueba de Normalidad (Quantile - Quantile)

El Diagrama de Caja


FACEM


Para el presente caso práctico utilizaremos la Prueba de Normalidad (Quantile -

Quantile): Para que exista normalidad en los residuos los puntos deberán estar a

lo largo de la recta, pero si los puntos están muy dispersos y la mayoría está

fuera de la recta, entonces se concluye que no existe normalidad.


La instrucción en EViews es doble Click en Resid ir a View/ Graph… y en

especificación seleccionar Quantile - Quantile en opciones seleccionar

Theoretical.


Gráfico 16 Diseñar Quantile Eview7

Gráfico 17 Prueba Quantile Eview7


FACEM


Como se puede apreciar los puntos están sobre la recta entonces podemos decir

que la variable Resid (Error) tiene una distribución normal.

b. Test Estadísticos sobre los Coeficientes:

Eviews tiene cuatro pruebas sobre los coeficientes del modelo, en este caso

utilizaremos la prueba de:

Pruebas de Variables Redundantes: Prueba si la exclusión de una lista de

variable podría mejor el ajuste del modelo. En cuadro de la ecuación nos

dirigimos a View/CoefficientDiagnostics/RedundantVariables/Test-Likelihood

Ratio…

En el cuadro de dialogo se escriben las variables a omitir (caso: MATRIC)

Ho: La variable MATRIC es redundante

para el modelo.

H1: La variable MATRIC no es redundante

para el modelo


Con un probabilidad de 37%

mayor a 5% se acepta la

hipótesis nula, la variable

MATRIC si es redundante para

el modelo, sin embargo debido

a la importancia de la variable

para el modelo, no será

excluida.


c. Multicolinealidad:

Gráfico 18 Variable redundante Eview7

Gráfico 19 Ecuación de variable redundante Eview7


FACEM


El término multicolinealidad se atribuye a Ragnar Frisch. Originalmente,

designaba una relación lineal “perfecta” o exacta entre algunas o todas las

variables explicativas de un modelo de regresión. (Gujarati & Porter, 2010, pág.

321). Detección: Análisis de la matriz de correlaciones. Algunos autores

recomiendan correlaciones mayores 0.8 ó 0.85 indica la presencia de colinealidad

(pero estos valores son un poco cuestionados).

La multicolinealidad no quiere decir que se esté rompiendo alguno de los

supuestos. Pues no afecta la capacidad predictiva conjunta de las variables y, por

lo tanto la capacidad predictiva.

La multicolinealidad es un problema que no está bien definido. Por lo que no

existe un límite a partir del cual se le considere como multicolinealidad.

Para detectar la multicolinealidad utilizaremos Matriz de correlaciones:

Para ver la matriz de correlaciones en EViews, tenemos que situarnos en la

ventana de objeto ecuación par ir al menú Pros/MakeRegressorGroup en la

nueva ventana de objeto de grupo donde aparecen todas las variables debemos

ir: View/Principal Components… en la nueva ventana ir a Calculation y en Type

seleccionar: Correlation por el method: Ordinary luego Aceptar.


Gráfico 20 Detectar correlación Eview7


FACEM


En el objeto correlación utilizamos Freeze para congelar la imagen y en la nueva

ventana hacemos Click en name para guardarla con el nombre de correlation.

En el área de comando tipiamos: Group datos2 ingres matric pag alumn Intro.

Symmcorrel=@cor(datos2) y Intro.

Podemos apreciar una alta correlación lineal entre: INGRESO-MATRICULADOS

e INGRESO-PAGOS


d. Autocorrelación:

Es un caso particular de Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG) que se

produce cuando los errores del modelo presentan correlaciones entre ellas (esto

puede deberse a efectos inerciales del pasado como la inflación, una crisis

mundial, rezagos de política, especulación, etc…). Este problema y la

heteroscedasticidad originan que las perturbaciones no sean esféricas. Por lo

que la matriz de varianzas y covarianzas de las perturbaciones sean distintas a

cero. Violación del supuesto: E (εt; εs)= 0 t ≠ s

Sus efectos son: la los estimadores por MCO de β son insesgados por

ineficientes (varianza no es la mínima) e inconsistentes reduciendo la

probabilidad de hacer pruebas de hipótesis. Para detectar la Autocorrelación

procedemos a utilizar la prueba de Breusch-Godfrey:

Ho: ausencia de Autocorrelación

H1: AR (r) o MA (r)

En la ventana de la ecuacion obtenida ir al menu View/Residual

Diagnostics/Serial Correlation LM test. Digitar 2 rezagos (Lags). Si la probabilidad

resulta menor a 5% se rechaza la hipotesis nula.

Gráfico 21 Matriz de correlación Eview7


FACEM



Mediante la prueba de Breusch – Godfrey se ha comprobado que el modelo

presenta autocorrelación de 2 orden AR(2).Porque la probabilidad p=0% es

menor a 5%. Entonces se procede a corregir dicha autocorrelacion mediante la

siguiente accion: Introducir el componente autorregresivo al modelo estimado.

Comando: LS log(M1) c log(gdp) RS AR(1) AR(2)


Gráfico 23 Autoregresivo Eview7

Gráfico 22 Ecuación Prueba de Breusch Eview7


FACEM


Entonces, se incorporo una variable autorregresiva de 1er orden y otra variable

autorregresiva de 2do orden, estas variables ayudaron a perfeccionar el modelo

dando solución al problema de autocorrelación de los errores en el modelo,

considerando de que el error está en función del mismo error pero rezagado

hasta el segundo periodo.


Mediante la prueba de Breusch - Godfrey se ha comprobado que el modelo no

presenta autocorrelación, porque la probabilidad p=0% es mayor a 5%.

e. Heteroscedasticidad:

La heteroscedasticidad significa que la varianza de las perturbaciones no es

constante a lo largo de las observaciones, violando un supuesto básico del

modelo ( ).Consecuencia: Una pérdida de eficiencia de los estimadores

mínimos cuadrados.

Para detectar la heteroscedasticidad utilizaremos la Prueba de White: Este

contraste es el más general porque no especifica concretamente la

heteroscedasticidad.

No existe Heteroscedasticidad

22 )( iE

01

22

0

:

:

HverificasenoH

H i

Gráfico 24 Ecuación Prueba de Breusch 2 Eview7


FACEM


White sin termino cruzado (no crossterms)

Esta prueba es similar a MCG que considera los residuos del cuadrado como

variable dependiente.

White con termino cruzado (crossterms)

La varianza toma forma general en función de regresores al cuadrado y de su

producto cruzado.

Aplicando la heteroscedasticidad pulsamos en la ecuación View/residual

test/Specification White (no crossTerms).


Resultado: Con una probabilidad mayor que 5%, se acepta la hipotesis nula, No

existe Heteroscedasticidad.

3.1.9 Elaboración de Tablas históricas:

2

2

2* kRTLM

Gráfico 25 Ecuación Prueba White Eview7


FACEM


Ingreso mensual histórico 2005-2014:

Tabla N° 18– Ingresos mensual 2005-2014

Ingresos histórico de la Escuela Nacional de Estadística-Tacna

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Enero 0,00 7.115,00 7.175,00 5.000,00 3.270,00 2.050,00 13.785,00 8.120,00 7.460,00 26.975,00

Febrero 1.345,00 5.643,00 4.430,00 2.900,00 2.650,00 1.700,00 8.560,00 4.435,00 3.770,00 20.720,00

Marzo 4.280,00 5.025,00 0,00 2.655,00 2.200,00 1.700,00 11.140,00 7.850,00 2.980,00 27.030,00

Abril 9.115,00 6.515,00 4.860,00 2.400,00 1.860,00 1.570,00 9.470,00 3.545,00 12.860,00 18.775,00

Mayo 5.765,00 8.830,00 4.215,00 2.540,00 2.090,00 1.700,00 9.615,00 5.565,00 4.465,00 13.615,00

Junio 9.830,00 7.010,00 3.000,00 2.200,00 2.370,00 1.110,00 8.380,00 7.265,00 7.320,00 23.150,00

Julio 8.690,00 6.155,00 3.145,00 3.050,00 2.200,00 1.150,00 5.600,00 7.910,00 12.175,00 20.385,00

Agosto 7.750,00 3.560,00 2.245,00 2.490,00 2.050,00 1.500,00 5.760,00 6.034,00 16.435,00

Septiembre 8.040,00 5.088,00 3.005,00 2.370,00 2.550,00 800,00 8.645,00 5.105,00 14.505,00

Octubre 6.025,00 4.102,00 2.740,00 2.060,00 2.030,00 1.000,00 5.785,00 3.735,00 16.705,00

Noviembre 6.620,00 4.090,00 2.710,00 2.240,00 2.040,00 860,00 2.150,00 3.256,00 20.430,00

Diciembre 5.470,00 2.215,00 2.310,00 2.290,00 1.070,00 400,00 4.615,00 1.000,00 8.245,00

TOTAL 72.930,00 65.348,00 39.835,00 32.195,00 26.380,00 15.540,00 93.505,00 63.820,00 127.350,00 130.265,00

Promedio Anual 6.077,50 5.445,67 3.319,58 2.682,92 2.198,33 1.295,00 7.792,08 5.318,33 10.612,50 21.710,83



FACEM


Grafico Ingreso anual histórico 2005-2014:


0,00

20.000,00

40.000,00

60.000,00

80.000,00

100.000,00

120.000,00

140.000,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ingresos histórico de la Escuela Nacional de Estadística-Tacna

Ingresos histórico de la EscuelaNacional de Estadística-Tacna

Gráfico 26 Grafico de ingresos 2005-2014


FACEM


Grafico Ingreso mensual histórico 2011-2014:


0,00

5.000,00

10.000,00

15.000,00

20.000,00

25.000,00

30.000,00

2011 2012 2013 2014

Ingresos histórico 2011-2014

Ingresos histórico de la EscuelaNacional de Estadística-Tacna

Gráfico 27 Grafico lineal de ingresos 2011-2014


FACEM


FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA

0,00

5.000,00

10.000,00

15.000,00

20.000,00

25.000,00

30.000,00

2011

2012

2013

2014

Ingresos; 2011; 93505;

23%

Ingresos; 2012; 63820;

15%

Ingresos; 2013;

127350; 31%

Ingresos; 2014;

130265; 31%

Ingresos ENEI TACNA

Gráfico 28 Grafico lineal múltiple de ingresos 2011-2014 Gráfico 29 Grafico circular de ingresos 2011-2014


FACEM


Costo promedio de los cursos anual 2005-2014:

Tabla N° 19 – Costo promedio de cursos 2005-2014

Costo de los cursos de la Escuela Nacional de Estadística-Tacna

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

PROMEDIO COSTO DE LOS CURSOS MENSUAL (S/.) 50,00 50,00 50,00 50,00 50,00 50,00 50,00 250,00 250,00 250,00

Matricula (S/.) 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 0,00 0,00 0,00


*En los años 2005-2011 se tomaba en cuenta también el costo por matricula que ascendía a 5 soles por curso, a partir de Junio del 2012 se dejo de cobrar por matricula, y se agruparon los cursos de ofimática, Excel. La forma de cobro promedio en la actualidad es de 250 soles por cursos como ofimática y Excel, y el pago se hace en dos partes.

Características de los cursos 2014:

Tabla N° 20 – Ingresos Características de cursos 2014

Costo Duración ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO Total

ESPECIALISTA EN OFIMÁTICA 250 5 meses 10900,00 6905,00 11870,00 9415,00 5565,00 11150,00 55805,00

ESPECIALISTA EN DISEÑO GRÁFICO 250 4 meses 3440,00 2650,00 1270,00 3120,00 1550,00 330,00 12360,00

ESPECIALISTA EN EXCEL 170 3 meses 11835,00 8835,00 13265,00 6020,00 4600,00 8400,00 52955,00

SPSS BÁSICO 150 1.5 meses 150,00 1330,00 150,00 70,00 415,00 1800,00 3915,00

MS PROJECT 100 1 mes 0,00 600,00 475,00 50,00 0,00 1220,00 2345,00

SPSS INTERMEDIO 100 1 mes 0,00 0,00 0,00 100,00 1485,00 250,00 1835,00

TOTAL 26325,00 20320,00 27030,00 18775,00 13615,00 23150,00 129215,00

FUENTE: ELABORACIÓN PROPIA * Ingresados generados hasta el 28 de junio del 2014. En este cuadro se observa la importancia de los cursos de Ofimatica y Excel, son los que mas aportan para los ingresos.

Gráficos de variables econométricas en la ENEI 2014:


FACEM



y = 3.602x + 92.15 R² = 0.977

0

100

200

300

400

500

600

1

11 21 31 41 51 61 71 81 91

101

111

121

EVOLUCION DIARIA MATRICULADOS ENEI 2014

MATRICULADOSDIARIOS ENEI 2014

Lineal(MATRICULADOSDIARIOS ENEI 2014)

y = 792,57x + 9671,9 R² = 0,9964

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

1

13 25 37 49 61 73 85 97

109

121

EVOLUCION DIARIA INGRESOS ENEI 2014

INGRESOSDIARIOS ENEI2014

Lineal (INGRESOSDIARIOS ENEI2014)

y = 0.583x + 288.4 R² = 0.298

y = -0.020x2 + 3.134x + 234.9 R² = 0.673

200

250

300

350

400

1

12 23 34 45 56 67 78 89

10

0

11

1

12

2

EVOLUCION DIARIA ALUMNOS REGISTRADOS ENEI 2014

ALUMNOSREGISTRADOSDIARIOS ENEI 2014

y = 7,9351x + 99,785 R² = 0,9956

0

200

400

600

800

1000

1200

1

11 21 31 41 51 61 71 81 91

101

111

121

PAGOS POR BOLETA DIARIOS ENEI 2014

PAGOS POR BOLETADIARIOS ENEI 2014

Lineal (PAGOS PORBOLETA DIARIOSENEI 2014)

Gráfico 30 Gráficos variables econométricas 2014

3.1.10 Elaboración de Modelo Series de tiempo 2011-2014:

MEDIAS MÓVILES (Series de tiempo mensual):

Tabla 21: Valores de predicción de Medias Móviles

periodo ingresos m3t m6t m3wt m3,3t

2011

Enero 1,00 13.785,00

Febrero 2,00 8.560,00

Marzo 3,00 11.140,00 11161,7 10720,8

Abril 4,00 9.470,00 9723,3 9875,0

Mayo 5,00 9.615,00 10075,0 9820,8 10320,0

Junio 6,00 8.380,00 9155,0 10158,3 8973,3 9651,1

Julio 7,00 5.600,00 7865,0 8794,2 7195,8 9031,7

Agosto 8,00 5.760,00 6580,0 8327,5 6143,3 7866,7

Septiembre 9,00 8.645,00 6668,3 7911,7 7175,8 7037,8

Octubre 10,00 5.785,00 6730,0 7297,5 6734,2 6659,4

Noviembre 11,00 2.150,00 5526,7 6053,3 4444,2 6308,3

Diciembre 12,00 4.615,00 4183,3 5425,8 3988,3 5480,0

2012

Enero 13,00 8.120,00 4961,7 5845,8 5956,7 4890,6

Febrero 14,00 4.435,00 5723,3 5625,0 5693,3 4956,1

Marzo 15,00 7.850,00 6801,7 5492,5 6756,7 5828,9

Abril 16,00 3.545,00 5276,7 5119,2 5128,3 5933,9

Mayo 17,00 5.565,00 5653,3 5688,3 5272,5 5910,6

Junio 18,00 7.265,00 5458,3 6130,0 6078,3 5462,8

Julio 19,00 7.910,00 6913,3 6095,0 7304,2 6008,3

Agosto 20,00 6.034,00 7069,7 6361,5 6864,5 6480,4

Septiembre 21,00 5.105,00 6349,7 5904,0 5882,2 6777,6

Octubre 22,00 3.735,00 4958,0 5935,7 4574,8 6125,8

Noviembre 23,00 3.256,00 4032,0 5550,8 3723,8 5113,2

Diciembre 24,00 1.000,00 2663,7 4506,7 2207,8 3884,6

2013

Enero 25,00 7.460,00 3905,3 4431,7 4606,0 3533,7

Febrero 26,00 3.770,00 4076,7 4054,3 4538,3 3548,6

Marzo 27,00 2.980,00 4736,7 3700,2 3990,0 4239,6

Abril 28,00 12.860,00 6536,7 5221,0 8051,7 5116,7

Mayo 29,00 4.465,00 6768,3 5422,5 7015,8 6013,9

Junio 30,00 7.320,00 8215,0 6475,8 7291,7 7173,3

Julio 31,00 12.175,00 7986,7 7261,7 9271,7 7656,7

Agosto 32,00 16.435,00 11976,7 9372,5 13495,8 9392,8

Septiembre 33,00 14.505,00 14371,7 11293,3 14760,0 11445,0

Octubre 34,00 16.705,00 15881,7 11934,2 15926,7 14076,7

Noviembre 35,00 20.430,00 17213,3 14595,0 18200,8 15822,2

Diciembre 36,00 8.245,00 15126,7 14749,2 13716,7 16073,9

2014

Enero 37,00 26.975,00 18550,0 17215,8 19640,8 16963,3

Febrero 38,00 20.720,00 18646,7 17930,0 20725,8 17441,1

Marzo 39,00 27.030,00 24908,3 20017,5 24917,5 20701,7

Abril 40,00 18.775,00 22175,0 20362,5 21850,8 21910,0

Mayo 41,00 13.615,00 19806,7 19226,7 17570,8 22296,7

Junio 42,00 23.150,00 18513,3 21710,8 19242,5 20165,0

PREDICCIÓN Julio 43,00 18513,3 21710,8 19242,5 19495,0

PREDICCIÓN Agosto 44,00 18426,1 20833,5 19607,1 20936,7


FACEM



MEDIAS MÓVILES (Grafico):


Interpretación: Tomando en cuenta el modelo de series de tiempo se puede observar

una estimación de los ingresos muy cercano a lo que se obtuvo en el mes de Julio y

Agosto, la columna (m6tmedias móviles asimétricas de seis términos), tiene

mayor representación en el modelo actual de medias móviles, aquí se tomo en cuenta

los datos con frecuencia mensual en el periodo 2011-2014, a diferencia del modelo de

regresión múltiple explicado en el punto (3.1.7) donde la frecuencia es diaria (enero-

mayo).

El modelo de medias móviles se trata de una técnica que utiliza información

estadística pasada, y es considerada como técnica naïve (ingenuo, básico) y de

alisado.

0,00

5.000,00

10.000,00

15.000,00

20.000,00

25.000,00

30.000,001,

00

3,00

5,00

7,00

9,00

11,0

0

13,0

0

15,0

0

17,0

0

19,0

0

21,0

0

23,0

0

25,0

0

27,0

0

29,0

0

31,0

0

33,0

0

35,0

0

37,0

0

39,0

0

41,0

0

43,0

0

ingresos

m3t

m6t

m3wt

m3,3t

Gráfico 31 Grafico Medias Móviles 2011-2014


FACEM


3.2. Conclusiones

Las actividades desarrolladas en la Escuela Nacional de Estadística e

Informática (ENEI TACNA), están muy relacionadas con diferentes

campos de estudio, el coordinador y equipo de trabajo (practicantes)

desarrollan un amplio conocimiento en administración, marketing,

desarrollo de sistemas, contabilidad y sobretodo en el campo de la

economía (estrategias económicas) para la generación de ingresos.

El modelo econométrico de ingresos ayuda a predecir los ingresos que

se van a generar en la ENEI en los próximos meses. La variable que

más influye en la generación de ingresos es pagos que se generan

durante el día, en la actualidad el promedio es de 700 soles diarios.

En el análisis de datos histórico se observa un cambio importante a partir

del año 2011, debido a diversos factores, entre los más importantes: la

disponibilidad de modernos equipos informáticos, la apertura de cursos

de especialización, asimismo un reajuste de precios a partir del 2012.

A nivel académico se tiene que mencionar la diferencia entre estadística

y econometría, en el primer escenario de Excel se observa un análisis de

enfoque estadístico que puede hacer estimaciones bajo términos puros

estadísticos, la econometría es diferente porque estudia las variables

tomando en cuenta escenarios económicos, obviamente las variables

independientes juegan un rol importante para explicar a la variable

dependiente de ingresos, dicho escenario se estudia en el modelo

econométrico aplicado en Eview con los respectivos supuestos del

modelo.

El modelo se series de tiempo medias móviles ayuda a predecir los

ingresos mensuales, construye una nueva serie a partir de la media de

un número determinado de datos, en la que se va añadiendo

sucesivamente un dato nuevo y quitando, al mismo tiempo, el más

antiguo de los datos incluidos en la media anterior. La técnica se aplica

óptimamente en series sin tendencia ni estacionalidad.


FACEM


3.3. Sugerencias

Asignar un presupuesto para la promoción de los cursos en medios

masivos de comunicación, ejemplo: TV y Radio. Para que los ingresos de

la Escuela sigan aumentando, se recomienda estudiar el análisis de la

competencia (documento) y aplicar un modelo econométrico para estimar

ingresos.

Ordenar las estadísticas de la Escuela, debido a que las actividades

desarrolladas en la Institución fueron limitadas debido a la ausencia de

datos ordenados. Para la construcción del modelo econométrico se tuvo

que optar por la utilización de datos diarios debido a la ausencia de

información 2012-2013, por tal razón, se elabora un cuadro resumen de

los ingresos, cursos y costo de estos desde el año 2005 a partir de la

investigación en archivos de la Escuela, dicho cuadro de ingresos histórico

ya fue presentado al coordinador de la ENEI-Tacna para fines

convenientes.

Asimismo se recomienda contratar un especialista en administración y

finanzas, para que pueda trabajar en forma conjunta con el asistente

técnico informático.


FACEM


3.4. Bibliografía

3.4.1. Bibliografía Complementaria

Antunez Irgoin, C. (2011). Modelo Lineal General con EViews. Lima: Econobitacora.

García Barbancho, A. (1962). Fundamentos y posibilidades de la econometría.

Barcelona: Ariel.

Gujarati, D., & Porter, D. (2010). Econometria. Mexico DF: Mcgrawill/Interamericana

Editores, S.A.

Medina Moral, E. (08 de Febrero de 2002). Universidad Autonoma de Madrid.

Recuperado el 23 de Julio de 2014, de

http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/modelos.pdf

Sampedro Sáez , J. (1959). Realidad económica y análisis estructural. Madrid: Aguilar.

3.4.2. Bibliografía Web

DATOS GENERALES INEI:

http://www.inei.gob.pe

http://www.inei.gob.pe/


FACEM


ANEXOS

Anexo 1: Ficha de datos personales


FACEM


Anexo 2: Registro nuevo alumno en el sistema

Anexo 3: Visualizar cursosen el sistema


FACEM


Anexo 4: Visualizar grupos en el sistema

Anexo 5: Boleta de Venta INEI


FACEM


Anexo 6: Base de datos ingresos

Anexo 7: Estado de pagos del alumno en el sistema


FACEM


Anexo 8: Depósitos en el Banco de la Nación

Anexo 9: Libro de Caja


FACEM


Anexo 10: Programación de Grupos

Modelo Econometrico de Ingresos

Economy & Finance

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