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Tecnicas de proyeccion

Martìn TuñònEnsayo20 de Noviembre de 2018

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CAPÍTULO III

Este capítulo de la investigación está orientado fundamentalmente a la proyección de la cuenta de cartera de crédito del Sistema Bancario Nacional para los años 2018 al 2022 a través de métodos estadísticos para pronósticos y la elección del modelo que mejor explica el comportamiento de la variable.

Tenemos en primer orden el análisis a través de las series de tiempo, que es una medida estadística que se basa en el comportamiento histórico de la variable que se analiza.

Procedemos con dos análisis de regresión y correlación simple, comparando la cuenta de cartera de crédito del Sistema Bancario Nacional, con los activos circulantes y los activos totales del Sistema Bancario Nacional, pero cada una por separado.

Se procede a realizar el análisis de regresión y correlación múltiple, en el que combinamos dos variables independientes una de otra como lo son la cuenta de cartera de crédito del Sistema Bancario Nacional, con los activos circulantes y los activos totales del Sistema Bancario Nacional, para establecer si a través de los coeficientes de determinación, guardan relación o no entre sí.

Finalmente se presentan todos los pronósticos, y la elección del mejor modelo de investigación a aplicar para los próximos cinco años.

  1. Análisis de serie de tiempo            

Este modelo define el comportamiento de la cuenta de cartera crediticia del Sistema Bancario Nacional, a través de patrones que determinan cambios o comportamiento de la información estudio para realizar su explicación a lo largo del tiempo.

  1. Definición

Es un conjunto de datos registrados durante un periodo, por lo general semanas, meses, trimestres o años. Se hace el uso del análisis historial de la cuenta de c artera de crédito del Sistema Bancario Nacional, para tomar decisiones en la actualidad y realizar la planeación y proyecciones para el futuro

  1. Ecuación de la tendencia lineal

La gráfica que la tendencia a lo largo del periodo objeto de pronóstico, con frecuencia se aproxima a una línea recta, por lo tanto tenemos la ecuación general:

Y’ = a +bt

Donde:

Y’=        Es el valor proyectado de la variable Y para un valor seleccionado de t.

a=        Es la intercepción de Y. Es el valor estimado de Y cuando t= 0.

b=        Es la pendiente de la recta o el cambio promedio en o el cambio promedio en Y' por cada cambio promedio unitario.

t=        Es cualquier valor del tiempo seleccionado.

  1. Cálculo de la tendencia lineal a través del método de los mínimos cuadrados

Para formular la ecuación de una recta que grafica la información que nos interesa, se tienen que resolver las dos ecuaciones que aparecen a continuación:

        La pendiente:                [pic 1]

La intercepción:         [pic 2]

Para realizar el cálculo de los componentes de la ecuación de la tendencia, se tiene que confeccionar el siguiente cuadro:

Cuadro 4. CÁLCULO DE LOS COMPONENTES DE LA ECUACIÓN DE TENDENCIA LINEAL PARA LA CARTERA DE CRÉDITO

DEL SISTEMA BANCARIO NACIONAL

AÑOS: 2007-2017

Años

Cartera Crediticia Y (Millones de Balboas)

t

tY

t2

Y2

2007

35,224

1

35,224

1

1,240,730,176

2008

38,700

2

77,400

4

1,497,690,000

2009

37,835

3

113,505

9

1,431,487,225

2010

42,334

4

169,336

16

1,792,167,556

2011

46,953

5

234,765

25

2,204,584,209

2012

53,300

6

319,800

36

2,840,890,000

2013

58,490

7

409,430

49

3,421,080,100

2014

65,318

8

522,544

64

4,266,441,124

2015

72,985

9

656,865

81

5,326,810,225

2016

76,710

10

767,100

100

5,884,424,100

2017

78,132

11

859,452

121

6,104,609,424

Sumatoria

605,981

66

4,165,421

506

36,010,914,139

Ya haciendo el cálculo de las variables que aparecen el cuadro, entonces procedemos a reemplazar los datos en la fórmula. Tenemos que:

                                        [pic 3][pic 4]

                                [pic 5][pic 6]

                                [pic 7][pic 8]

                                                [pic 9][pic 10]

                                                [pic 11][pic 12]

Ya habiendo resuelto los componentes de la ecuación lineal de la tendencia, tenemos entonces la ecuación de serie de tiempo:

        Y’=        26,205.45 + 4,813.95t

Habiendo obtenido la ecuación de la recta se procede a aplicar el análisis de regresión y correlación en función al tiempo, a fin de comprobar si la variable tiene un coeficiente de determinación aceptable o no.

El coeficiente de determinación se representa con R2 y tiene significancia aceptable cuando su valor está lo más cercano del número 1, lo cual en términos porcentuales representaría una cercanía próxima al 100%.

A continuación se muestra la fórmula y cálculo de esta ecuación en función al tiempo:

        [pic 13]

        [pic 14]

        [pic 15]

        [pic 16]

        [pic 17]

        [pic 18]

Gráfica 4. COEFICIENTES DE LA ECUACIÓN DE TENDENCIA LINEAL PARA LA CARTERA DE CRÉDITO DEL SISTEMA

BANCARIO NACIONAL.

AÑOS: 2007-2017

[pic 19]

Tal como se mencionó en la gráfica 1 del capítulo anterior a fin de interpretar la gráfica y las que se presentarán más adelante, los valores que se reflejan en el eje vertical “Y”, éstos representan millones de balboas; mientras que los del eje horizontal “X” son los diferentes años.

  1. Cálculo de la tendencia lineal a través de la ecuación de tendencia lineal

Reemplazando los datos de la ecuación de tendencia lineal para cada uno de los años objeto del análisis, mostramos el cuadro que a continuación representa dicho comportamiento de la cuenta de la cartera de crédito, cuando se aplica la ecuación de la recta observamos que las cifras varían levemente en relación a las cifras reales del análisis.

Cuadro 5. SERIE DE TIEMPO DE LA CARTERA CREDITICIA DEL

SISTEMA BANCARIO NACIONAL.

AÑOS: 2007-2017

Años

t

Cartera Crediticia Y (Millones de Balboas)

Y'= 26,205.45 + 4,813.95t

2007

1

35,224

31,019

2008

2

38,700

35,833

2009

3

37,835

40,647

2010

4

42,334

45,461

2011

5

46,953

50,275

2012

6

53,300

55,089

2013

7

58,490

59,903

2014

8

65,318

64,717

2015

9

72,985

69,531

2016

10

76,710

74,345

2017

11

78,132

79,159

Sumatoria

 

605,981

605,981

Aquí apreciamos los resultados que han obtenido a partir del reemplazo de los valores de t para cada uno de los años del análisis y vemos que son cifras muy cercanas a las reales.

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