Análisis y proyecciones de los gastos corrientes y de capital de la Dirección Regional de Salud de Loreto periodo 2016-2020

Abstract

This research was carried out to determine which are the best models to forecast the main public spending indicators of DIRESA Loreto, which are current and capital expenses. To this end, the most appropriate econometric techniques of time series reflected in the Box-Jenkins methodology were used, from which it was possible to corroborate that the model that best fits the data of current expenses is ARIMA (1,1,1) and for capital expenses is ARIMA (0,1,1), since this is the one that generates the lowest value of the Schwarz Information Criterion; however, these models are not the ones that perform the best job in terms of forecasting since the values that are generated when calculating the Root Mean Square Error (RECM) for all models, are not the lowest. For this reason, the models that have the best level of efficiency in terms of projections are ARIMA (1,1,2) for current expenses and ARIMA (1,1,1) for capital expenses. Likewise, these models forecast growth for both current and capital expenses.

La presente investigación se llevó a cabo para determinar cuáles son los mejores modelos para pronosticar los principales indicadores de gasto público de la DIRESA de Loreto, los cuales son los gastos corrientes y de capital. Para ello, se empleó las técnicas econométricas de series de tiempo más adecuadas reflejadas en la metodología de Box – Jenkins, de lo cual se pudo corroborar que, el modelo que realiza un mejor ajuste a los datos de los gastos corrientes es el ARIMA (1,1,1) y para los gastos de capital es el ARIMA(0,1,1), puesto que este es el genera el menor valor del criterio de información de Schwarz; sin embargo, estos modelos no son los que realizan la mejor labor en cuanto a la ejecución de pronósticos ya que los valores que arroja cuando se calcula la Raíz del Error Cuadrático Medio (RECM) para todos los modelos, no son los más bajos. Por tal motivo, los modelos que cuentan con el mejor nivel de eficiencia en cuanto a proyecciones son el ARIMA(1,1,2) para los gastos corrientes y el ARIMA(1,1,1) para los gastos de capital. Asimismo, esos modelos pronostican un crecimiento tanto para los gastos corrientes como para los gastos de capital.