Previsión de los presupuestos públicos: Métodos y aplicaciones

Previsión de los presupuestos públicos: Métodos y aplicaciones (Aman Khan)

Título original:

Forecasting Government Budgets: Methods and Applications

Contenido del libro:

La previsión es parte integrante de todas las actividades gubernamentales, especialmente de las presupuestarias.

Sin unas previsiones buenas y precisas, una Administración no sólo tendrá dificultades para llevar a cabo sus operaciones cotidianas, sino también para hacer frente al entorno cada vez más complejo en el que tiene que desenvolverse. Este libro presenta, de forma sencilla y fácil de entender, algunos de los métodos más utilizados en la previsión presupuestaria, tanto sencillos como avanzados.

El libro se divide en tres partes: Comienza con una visión general de los antecedentes de la previsión, el proceso de previsión y los métodos de previsión, seguido de una discusión detallada de los métodos reales en las Partes I, II y III. En la Parte I se analiza una combinación de modelos básicos de series temporales, como la media porcentual, la media móvil simple, la media móvil doble, la media móvil exponencial, tanto doble como triple, la línea de tendencia simple, las series temporales con variación cíclica y la regresión de series temporales, con variables independientes únicas y múltiples. En la Parte II se analizan algunos de los modelos de series temporales más avanzados, pero de uso más frecuente, como ARIMA, regular y estacional, autorregresión vectorial (VAR) y corrección vectorial de errores (VEC).

La Parte III ofrece una visión general de tres de los avances más recientes en los modelos de series temporales, a saber, la previsión por conjuntos, la previsión por espacio de estados y las redes neuronales. El libro concluye con un breve análisis de algunos aspectos prácticos de la previsión presupuestaria.

Otros datos del libro:

ISBN:9781793613103
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa dura
Año de publicación:2022
Número de páginas:268

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)