Resumen:
Se evaluaron las variables clave que influyen en la recaudación del ISAI y se
emiten ocho recomendaciones estratégicas para proponerlas que se incluyan en
el Plan Municipal de Desarrollo de Mazatlán, Sinaloa. El objetivo de la presente
investigación es comprobar que las variables que influyen positivamente en la
recaudación del ISAI son: claves catastrales, PIB per cápita municipal, población
y gasto en inversión pública. Por otro lado, se busca demostrar que la variable
homicidios tiene un impacto negativo en la recaudación del impuesto en cuestión,
por lo cual ésta variable influye en menores ingresos públicos locales.
La metodología empleada en la presente tesis es cuantitativa, a través de series
de tiempo, donde se implementa los métodos ARIMA y ARIMAX para realizar el
pronóstico de la recaudación del ISAI hasta el año 2024. Usando el método
ARIMA se encontró que la recaudación del citado impuesto presenta una
tendencia positiva, lo cual, era de esperarse puesto que el método ARIMA solo
permite la utilización de una variable. A su vez, se procedió a aplicar el método
ARIMAX. Los resultados obtenidos evidencian una diferencia contraria al método
ARIMA con una tendencia negativa, ya que en el método ARIMAX se incluye las
variables antes descritas y la recaudación del ISAI se ve influenciada por los
factores señalados.
Descripción:
The key variables that influence ISAI collection were evaluated and eihgt strategic
recommendations were issued as a proposal to be included in the Municipal
Development Plan of Mazatlán, Sinaloa. The objective of the present research is
to demonstrate that the variables which positively influence the collection of the
ISAI are: cadastral codes, municipal GDP per capita, population and public
investment spendings. On the other hand, it seeks to prove that the variable
homicides has a negative impact on the collection of the tax in question,
therefore, this variable influences lower local public revenues.
The methodology used in this thesis is quantitative through time periods, where
the ARIMA and ARIMAX methods are implemented to forecast the ISAI collection
until 2024. Using the ARIMA method, it was found that the collection of the
aforementioned tax presents a positive trend, which was to be expected since the
ARIMA method only allows the use of one variable. In turn, the ARIMAX method
was applied. The results obtained show a difference contrary to the ARIMA
method with a negative trend, since the ARIMAX method includes the variables
described above and ISAI collection is influenced by the factors indicated.