Tesis profesional presentada por Agripino Solano Guinto

Licenciatura en Actuaría. Departamento de Actuaría. Escuela de Ciencias, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dr. Antonio Vicente González Fragoso
Vocal y Director: Mtro. Sergio Eliel Vargas Galindo
Secretario: Mtro. Mauro Rodríguez Marín

Cholula, Puebla, México a 11 de mayo de 2004.

Resumen

El objetivo de esta tesis fue estimar la demanda de vivienda del INFONAVIT en el periodo señalado, para lo cual se usaron dos métodos de series de tiempo: la suavización exponencial de Holt y el método Box-Jenkins. La hipótesis formulada enunció la posibilidad de pronosticar esta variable de demanda. Por ambos métodos se obtuvieron resultados distintos, sin embargo, se tomaron como criterio de comparación y complementación la medida MAPE y el horizonte de tiempo. La información con la que se contó fue bimestral de créditos ejercidos desde el 5° bimestre de 1995 hasta el 6° bimestre del 2003. Con el método de suavización exponencial de Holt se logró estimar una cifra muy cercana a la planeada por el instituto para el periodo del 2004. Sin embargo, los pronósticos definitivos sumaron una cantidad mayor a la planeada, por lo que se concluyó que la meta es perfectamente alcanzable y se comprobó la hipótesis.

Palabras Clave: Demanda de vivienda, Series de tiempo, Suavización exponencial de Holt, Método Box-Jenkins

Índice de contenido

Capítulo 1. Introducción (archivo pdf, 21 kb)

  • 1.1 Objetivo general
  • 1.2 Objetivos específicos
  • 1.3 Justificación e importancia del tema
  • 1.4 Delimitación del estudio
  • 1.5 Hipótesis
  • 1.6 Metodología
  • 1.7 Narrativa de los capítulos

Capítulo 2. Marco Teórico (archivo pdf, 160 kb)

  • 2.1 Antecedentes del INFONAVIT
  • 2.2 Situación actual de la vivienda en la República Mexicana
  • 2.3 Acerca de los datos
  • 2.4 Pronósticos
  • 2.5 Pronósticos de demanda

Capítulo 3. Metodología (archivo pdf, 61 kb)

  • 3.1 Series de tiempo
  • 3.2 Métodos causales o explicativos
  • 3.3 Tabla de los métodos cuantitativos más usuales
  • 3.4 Selección y justificación de los 2 métodos específicos

Capítulo 4. Desarrollo de la Investigación (archivo pdf, 301 kb)

  • 4.1 Metodología de la Doble Suavización Exponencial Lineal o de Holt
  • 4.2 Implementación del método a la serie de créditos ejercidos
  • 4.3 Metodología Box-Jenkins
  • 4.4 Implementación del método a la serie de créditos ejercidos

Capítulo 5. Resultados de la Investigación (archivo pdf, 20 kb)

  • 5.1 Por el método de Suavización Exponencial de Holt
  • 5.2 Por el método de Box-Jenkins

Capítulo 6. Análisis de los Resultados Obtenidos (archivo pdf, 19 kb)

  • 6.1 Por el método de suavización de Holt
  • 6.2 Por el método de Box-Jenkins
  • 6.3 Comparación entre ambos resultados

Capítulo 7. Conclusiones y Recomendaciones (archivo pdf, 9 kb)

Referencias (archivo pdf, 11 kb)

Apéndice A. Pasos para desestacionalizar una serie por medio del Método de Descomposición (archivo pdf, 30 kb)

Apéndice B. Ejemplos de gráficas de series de tiempo con distintas características (archivo pdf, 29 kb)

Apéndice C. Ejemplo de obtención manual de autocorrelaciones en una serie de tiempo (archivo pdf, 39 kb)

Apéndice D. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas para modelos AR(1) y MA(1) (archivo pdf, 32 kb)

Apéndice E. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas para modelos AR(2) (archivo pdf, 32 kb)

Apéndice F. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas para modelos MA(2) (archivo pdf, 31 kb)

Apéndice G. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas para los modelos ARMA(0,0) y ARMA(1,1) (archivo pdf, 22 kb)

Apéndice H. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas de las primeras diferencias para los modelos ARIMA más usuales (archivo pdf, 21 kb)

Apéndice I. Funciones de Autocorrelación y Autocorrelación Parcial Teóricas para modelos SAR y SMA de orden 1 (archivo pdf, 24 kb)

Apéndice J. Medias, varianzas, autocorrelaciones y autocorrelaciones parciales de seis modelos ARMA (archivo pdf, 27 kb)

Apéndice K. Propiedades de los operadores regulares y estacionales en modelos estacionales multiplicativos (archivo pdf, 22 kb)

Apéndice L. Percentiles de la distribución ji-cuadrada (archivo pdf, 8 kb)

Apéndice M. Funciones de pronóstico para distintos modelos (archivo pdf, 38 kb)

Solano Guinto, A. 2004. Estimación de la demanda de vivienda. Tesis Licenciatura. Actuaría. Departamento de Actuaría, Escuela de Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Mayo. Derechos Reservados © 2004.