Análisis de los Presupuestos Generales del estado con técnicas de Data Mining

Galán Gómez, Jorge (2019). Análisis de los Presupuestos Generales del estado con técnicas de Data Mining. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Análisis de los Presupuestos Generales del estado con técnicas de Data Mining
Author/s:
  • Galán Gómez, Jorge
Contributor/s:
  • Cara Cañas, Francisco Javier
  • Sánchez Naranjo, María Jesús
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeneiría en Tecnologías Industriales
Date: September 2019
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

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Abstract

El objetivo de este trabajo es realizar una análisis de los Presupuestos Generales del Estado (PGE). Antes de realizar el análisis será necesario importar los datos con los que se va a trabajar, los cuales se encuentran en formato PDF. Este hecho hará que se necesite desarrollar una herramienta propia para realizar dicho importado. Una vez se tengan todos los datos disponibles, en un formato que permita su uso, primero se realizará una primera aproximación a la distribución de los PGE, observando los valores más extremos, tanto inferiores como superiores y realizando una caracterización de los presupuestos mediante estadística descriptiva. Una vez se ha realizado la caracterización, el siguiente paso será realizar una comparación de diferentes partidas. Para ello se va a realizar una app con el portal ShinyApps. Mediante esta sencilla aplicación el objetivo será poder visualizar por pantalla y de manera interactiva la evolución de los partidas de Defensa, Educación, Fomento y Sanidad. Dicha comparación se realizará desde el año 2007 hasta el año 2017. Además de hacer una visualización rápida de la evolución de esas partidas será necesario realizar una serie de contrastes para comprobar si las diferencias entre partidas y años que se aprecian a simple vista son significativas. Dichos contrastes se van a realizar mediante un modelo de bloques aleatorizados. Además del análisis de los resultados arrojados por los contrastes habrá que realizar una diagnosis para los modelos planteados. Por último, se va a realizar una aproximación a los Presupuestos de los años 2018 y 2019. El hecho de que no se incluya el año 2018 en todo el análisis anterior es por el hecho de que al disponer de los datos de 2018 a la fecha de realización de la memoria existe la posibilidad de comprobar la bonanza de dicha predicción. Para la predicción se va a utilizar el método de Holt-Winters. Se ha elegido este método frente al modelo ARIMA ya que este último no se podría utilizar debido a la escasez de datos de los que se dispone.

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Item ID: 56782
DC Identifier: http://oa.upm.es/56782/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56782
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 09 Oct 2019 10:29
Last Modified: 09 Oct 2019 10:29
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