Gestión de cortes y repasos y su efecto en el modelo de proyección de morosidad en la U. U. N. N. Huancayo - Electrocentro S. A. - 2024

Abstract

El objetivo de esta investigación es modelar y establecer tendencias en gráficos de indicadores (incluyendo el porcentaje de morosidad) con base en el análisis de series de tiempo y programación estacional en la unidad de negocio de Huancayo de la empresa Electrocentro S. A. en el periodo 2020 - 2024. Esto con el fin de promover una mejora en la gestión de cortes y repasos y, en consecuencia, mejorar la eficiencia económica a través de la optimización financiera y la toma de decisiones estratégicas en planes de contingencia.

Para lograr estos objetivos se presenta un informe de indicadores económicos y de deuda pertenecientes al área de cobranzas de la unidad de negocios de Huancayo perteneciente a la empresa Electrocentro S. A. a partir de una fecha establecida para el análisis de series de tiempo, considerando factores estadísticos importantes y relevantes para la consolidación y aplicación de este modelo como son las pruebas de estacionalidad de los datos, métodos de estacionalización, pruebas de Dickey Fuller y prueba de ruido blanco para aplicar el modelo adecuado para, a continuación, compararlo con datos reales y evaluar la tendencia de estos datos, considerando además que la empresa actualmente presenta valores de morosidad anormales producto de la pandemia de covid-19. Además, la investigación propone un análisis histórico del comportamiento de la morosidad por parte de las 9 unidades de negocio que componen la empresa para poder evitar la morosidad en meses y periodos futuros. Esto permitirá comprender, analizar y establecer el comportamiento de la deuda y la morosidad para enfocar los esfuerzos en evaluar variables con mayor precisión bajo regímenes de tendencias temporales bien justificados. Para consolidar esta investigación se optó por un tipo de diseño de investigación cuantitativo y descriptivo que garantice el correcto análisis de los datos obtenidos, la relevancia y relación que tienen las variables entre sí. La población estuvo conformada por la empresa Electrocentro S. A. y se tomó como muestra la unidad empresarial Huancayo (unidad de negocio Huancayo).

Se concluye, mediante el análisis de los modelos predictivos de comportamiento de morosidad basados en el modelo Arima que la tendencia real versus la tendencia predicha se ajusta a los límites de confianza establecidos, razón por la cual existe un modelo predictivo preciso, donde se alcanza un nivel de morosidad y deuda normalizada que son los niveles prepandemia que había en cada una de las unidades de negocio y también a nivel de empresa, así mismo, el modelo predice la fecha del periodo en el que se normalizará la curva de morosidad típica antes de la pandemia y se obtiene como resultado una proyección a futuro del comportamiento de la morosidad y escatimar la cantidad de cortes y repasos que se harán,

xvi además, presenta un estudio que muestra una correlación estadística entre la morosidad y la cantidad de cortes y repasos que se aplican en el periodo de estudio.