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.

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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”.

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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
Nº Pagos
Registrados
Nº Alumnos
Registrados
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
Nº Pagos
Registrados
Nº Alumnos
Registrados
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

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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
Nº Pagos
Registrados
Nº Alumnos
Registrados
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
Nº Pagos
Registrados
Nº Alumnos
Registrados
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
Nº Pagos
Registrados
Nº Alumnos
Registrados
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 Escuela
Nacional 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 Escuela
Nacional 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
* 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
MATRICULADOS
DIARIOS ENEI 2014
Lineal
(MATRICULADOS
DIARIOS 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
INGRESOS
DIARIOS ENEI
2014
Lineal (INGRESOS
DIARIOS ENEI
2014)
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
100
111
122
EVOLUCION DIARIA ALUMNOS
REGISTRADOS ENEI 2014
ALUMNOS
REGISTRADOS
DIARIOS 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 BOLETA
DIARIOS ENEI 2014
Lineal (PAGOS POR
BOLETA DIARIOS
ENEI 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
30.000,00 1,00
3,00
5,00
7,00
9,00
11,00
13,00
15,00
17,00
19,00
21,00
23,00
25,00
27,00
29,00
31,00
33,00
35,00
37,00
39,00
41,00
43,00
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

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

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