Pronóstico del IVA de grandes contribuyentes mediante un modelo estacionario lineal (Tema Central)

In Ecuador, VAT incurred tax collection exceeds 50 % of total tax collection, with large taxpayers make up the majority of tax collection by economic sector, so that modeling and forecasting the evolution of the tax variable is relevant for the formulation of public policies and state budget plannin...

Ամբողջական նկարագրություն

Պահպանված է:
Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակ: Galarza Molina, Erick (author)
Այլ հեղինակներ: Baculima Cuesta, Patricio Miguel (author), Loja Villalta, Alfredo Alexander (author), Sigüenza García, Karla (author)
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Լեզու:spa
Հրապարակվել է: 2026
Խորագրեր:
Առցանց հասանելիություն:http://hdl.handle.net/10644/10895
Ցուցիչներ: Ավելացրեք ցուցիչ
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description In Ecuador, VAT incurred tax collection exceeds 50 % of total tax collection, with large taxpayers make up the majority of tax collection by economic sector, so that modeling and forecasting the evolution of the tax variable is relevant for the formulation of public policies and state budget planning. This research aims to model the VAT incurred tax collection of large taxpayers in the period 2011-2023 through linear stationary models, such as the ARIMA and SARIMA processes, using the Box-Jenkins methodology and informational criteria for the estimation and validation of the model; in addition, to forecast the evolution of this tax variable towards 2024. Once the appropriate model with a practically perfect fit has been identified —this being a SARIMA (1,1,1) X (1,0,1)12—, the forecast for 2024 indicates that collection will increase by 4.73 % with respect to 2023 in December, considering some possible causes of this behavior. In 2024, a sort of collection cycle is maintained with peaks in the last month, while in the others the activity slows down, even in June. A limitation of this research is the non-consideration of GARCH effects and control variables within the estimation, so it is recommended that future research consider these guidelines.
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spelling Pronóstico del IVA de grandes contribuyentes mediante un modelo estacionario lineal (Tema Central)Galarza Molina, ErickBaculima Cuesta, Patricio MiguelLoja Villalta, Alfredo AlexanderSigüenza García, KarlaIMPUESTO AL VALOR AGREGADORECAUDACIÓN DE IMPUESTOSMODELOS MATEMÁTICOSPREVISIÓN ECONÓMICAPOLÍTICA FISCALIn Ecuador, VAT incurred tax collection exceeds 50 % of total tax collection, with large taxpayers make up the majority of tax collection by economic sector, so that modeling and forecasting the evolution of the tax variable is relevant for the formulation of public policies and state budget planning. This research aims to model the VAT incurred tax collection of large taxpayers in the period 2011-2023 through linear stationary models, such as the ARIMA and SARIMA processes, using the Box-Jenkins methodology and informational criteria for the estimation and validation of the model; in addition, to forecast the evolution of this tax variable towards 2024. Once the appropriate model with a practically perfect fit has been identified —this being a SARIMA (1,1,1) X (1,0,1)12—, the forecast for 2024 indicates that collection will increase by 4.73 % with respect to 2023 in December, considering some possible causes of this behavior. In 2024, a sort of collection cycle is maintained with peaks in the last month, while in the others the activity slows down, even in June. A limitation of this research is the non-consideration of GARCH effects and control variables within the estimation, so it is recommended that future research consider these guidelines.En Ecuador, la recaudación tributaria del IVA causado supera el 50 % del total de recaudación tributaria, siendo a su vez los grandes contribuyentes quienes conforman la parte mayoritaria de la recaudación tributaria por sectores, por lo que la modelación y pronóstico de la evolución de la variable impositiva resulta relevante para la planificación presupuestaria estatal. La presente investigación pretende modelar la recaudación tributaria del IVA causado de los grandes contribuyentes en el período 2011-2023 mediante modelos estacionarios lineales, como los procesos ARIMA y SARIMA, utilizando la metodología de Box-Jenkins y los criterios informacionales para la estimación y validación del modelo; además, pronosticar la evolución de la variable tributaria hacia 2024. Una vez identificado el modelo adecuado con un ajuste prácticamente perfecto —siendo este un SARIMA (1,1,1) X (1,0,1)12— el pronóstico para 2024 indica que la recaudación aumentará en un 4,73 % con respecto a 2023 en diciembre, planteándose algunas posibles causantes de este comportamiento. En 2024 se mantiene una especie de ciclo recaudatorio con puntos máximos en el último mes, mientras que en los demás la actividad se ralentiza. Una limitante de esta investigación es la no consideración de efectos GARCH y de variables de control dentro de la estimación, por lo que se recomienda a futuras investigaciones considerar estas pautas.Quito, EC: Universidad Andina Simón Bolívar / Corporación Editora Nacional2026-01-28T22:11:54Z2026-01-28T22:11:54Z2026info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlepp. 51-73application/pdfGalarza Molina, Erick, Baculima Cuesta, Patricio, Loja Villalta, Alfredo y Sigüenza García, Karla. "Pronóstico del IVA de grandes contribuyentes mediante un modelo estacionario lineal". Estudios de la Gestión: revista internacional de administración. 19 (I Semestre, 2026): 51-73.2550-66412661-6513http://hdl.handle.net/10644/10895spaEstudios de la Gestión: revista internacional de administración;No. 19ECUADOR2011 - 2023Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Andina Simón Bolivarinstname:Universidad Andina Simón Bolivarinstacron:UASB2026-01-28T22:11:59Zoai:repositorio.uasb.edu.ec:10644/10895Institucionalhttps://repositorio.uasb.edu.ec/Institución privadahttps://www.uasb.edu.ec/https://repositorio.uasb.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17692026-01-28T22:11:59Repositorio Universidad Andina Simón Bolivar - Universidad Andina Simón Bolivarfalse
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