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Title: Uso de redes neuronales para pronosticar los impuestos tributarios mensuales de la Municipalidad Provincial de Morropón, año 2022-2023
Advisor(s): Abanto Cerna, Lemin
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Nacional de Piura
Abstract: Esta presente investigación tuvo la finalidad de pronosticar los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas para el periodo 2022-2023, utilizando una data histórica mensual desde enero del 2012 hasta diciembre del 2021, teniendo una cantidad de 120 observaciones expresadas en miles de soles, usando la aplicación de Redes Neuronales (RNA). Los datos de los impuestos de la Municipalidad Provincial de Morropón fueron obtenidos de la oficina de Rentas, el procesamiento de los datos se realizó en el software estadístico R Studio versión R 4.1.3 de licencia libre. La serie de tiempo de los Impuestos de Administración Tributaria mensuales tuvo un comportamiento ascendente en los meses de diciembre respectivamente de cada año, presentó estacionariedad confirmándola a través de la prueba de Dickey-Fuller. Se realizó un pre procesamiento de los valores observados mediante el escalonamiento de datos, convirtiéndolos en valores entre 0 y 1 para obtener una mayor precisión a la hora del ajuste del pronóstico. Se obtuvo el modelo NNAR(8,1,5)[12] mediante redes neuronales con parámetros de 8 neuronas de entrada, una capa oculta con 5 nodos y una neurona de salida; alcanzando un R2 de 0.9651 y un Error cuadrático medio (RMSE) de 18.0415, resultando así un buen ajuste del pronóstico de los Impuestos de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Morropón – Chulucanas.
Discipline: Estadística
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ciencias
Grade or title: Licenciado en Estadística
Juror: Haro Díaz, César Leonardo; Mauricio Santa Cruz, José Elías; Panta Ipanaqué, Juan Manuel
Register date: 15-Aug-2022



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