A propriedade em números. Previsões estatísticas para a formalização urbana em Piura

Abad, C. (2020). Modelación y pronóstico de las atenciones en el servicio de hospitalización en el Hospital de la Amistad Perú – Corea II-2 Santa Rosa aplicando modelos ARIMA. Piura. Perú 2020 – 2021 [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Piura].

Abramo, P. (2021). La ciudad informal en América Latina: desafíos y perspectivas. Editorial Universitaria.

Aguirre, J., & Mendoza, R. (2022). Dinámicas de ocupación informal y mercado de suelo urbano en la región Piura. Revista de Estudios Urbanos Regionales, 48(3), 45-68.

Albán, A. (2023). Pronóstico de los ingresos tributarios recaudados por SUNAT del departamento de Piura, utilizando el modelo Arima y Winters [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Piura].

Albaladejo, M. (1994). Derecho civil: Bienes y derechos reales. Bosch.

Alvarado, J., Fernández, M., & Torres, R. (2021). Pronósticos en la gestión pública: una revisión sistemática de la literatura. Revista de Administración Pública, 45(2), 112-135.

Amaya Paiva, F. A., & Farfan Morales, L. M. (2025). Pronóstico de títulos de propiedad entregados en la provincia de Piura, basados en el modelo Holt-Winters y la metodología de Box-Jenkins para el periodo 2024-2025 [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Piura].

Arechaga, D., & Bayona, G. (2022). Pronóstico de la producción de arroz en cáscara en el Perú mediante modelos SARIMA, año 2022-2023 [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Piura].

Armstrong, J. S. (2020). Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners. Springer.

Avendaño, M. (2005). Derecho de propiedad: conceptos y aplicaciones. Editorial Jurídica Peruana.

Baca, L. (2018). La importancia del formato APA en la investigación académica: Guía y aplicación. Editorial Académica.

Bernal, C. (2016). Metodología de la investigación. Editorial Delfín Ltda.

Blasetti, L. (2022). Modelos de pronósticos de series temporales aplicados a la gestión de operaciones [Tesis de máster, Universidad de las Illes Balears].

Box, G., Jenkins, G., & Reinsel, C. (2008). Time series analysis: Forecasting and control. Prentice Hall.

Box, G., Jenkins, G., Reinsel, G., & Ljung, G. (2015). Time series analysis: Forecasting and control. John Wiley & Sons.

Brockwell, P., & Davis, R. (2016). Introduction to time series and forecasting. Springer.

Bueno, R., González, M., & Sánchez, J. (2020). Modelos predictivos en la gestión pública local. Gestión y Política Pública, 29(3), 45-72.

Burnham, K., & Anderson, D. (2019). Model selection and multimodel inference: A practical information-theoretic approach. Springer.

Caïs, J., Cots, L., & Formoso, C. (2014). Investigación cualitativa longitudinal. Cuadernos Metodológicos.

Calderón-Cockburn, J. (2021). Informalidad y acceso al crédito en contextos urbanos. Journal of Urban Economics, 112(3), 67-89.

Caroll, S. (2019). Something deeply hidden: Quantum worlds and the emergence of spacetime. Dutton.

Carranza, M. (2019). Análisis estadístico de las exportaciones de bienes en la Comunidad Andina, enero 2010 – junio 2018 [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Trujillo].

Chai, T., & Draxler, R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? Geoscientific Model Development, 7(3), 1247-1250.

Chatfield, C. (2003). The analysis of time series: An introduction. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.4324/9780203491683

Chatfield, C. (2019). Time-series forecasting. Chapman & Hall.

Christou, V., & Fokianos, K. (2015). On count time series prediction. Journal of Statistical Computation and Simulation, 85(2), 357-373. https://doi.org/10.1080/00949655.2013.823612

Chugh, A. (2020). MAE, MSE, RMSE, Coefficient of Determination, Adjusted R Squared — Which Metric is Better? Analytics Vidhya, Medium. https://n9.cl/za7rjn

Clichevsky, N. (2019). Regularización de asentamientos informales en América Latina. Revista de Urbanismo, 40, 12-34.

Cuadros, A. (2019). La posesión como hecho y derecho: Un análisis sobre la seguridad en la propiedad. Editorial Jurídica.

De Soto, H. (2021). El misterio del capital: Por qué el capitalismo triunfa en Occidente y fracasa en el resto del mundo. Editorial Planeta.

Deininger, K., & Feder, G. (2021). Land registration, governance, and development. World Bank Research Observer, 36(2), 145-178.

Del Castillo, M., Rodríguez, P., & Torres, F. (2020). Formalización de la propiedad y desarrollo económico local. Latin American Journal of Economics, 57(1), 89-112.

Durand-Lasserve, A., & Selod, H. (2019). Urban land markets and informal settlements. World Bank Policy Research Working Paper, 45(3), 78-102.

Espinoza, R., & Ríos, M. (2022). Impacto de las políticas de formalización en la titulación de propiedades en Piura. Revista Peruana de Economía, 33(2), 67-89.

Federico, G. (2020). Titulación de tierras y desarrollo económico. Banco Mundial.

Fernandes, E. (2018). Regularización de asentamientos informales: experiencias comparadas. Ciudades, 21(2), 45-68.

Fernández, R., & Díaz, M. (2002). Métodos cuantitativos para la investigación: Teoría y aplicación. Editorial Académica.

Fildes, R., & Goodwin, P. (2021). Forecasting in public sector management. Journal of Forecasting, 40(4), 567-589.

Florencia, M. (2018). Exploración y análisis exhaustivo de los métodos estadísticos aplicados a las series de tiempo. FCE y UNL.

Flores, C., & Gómez, E. (2021). Transferencia metodológica en la gestión pública local. Revista de Administración, 34(2), 89-112.

Gambini, M., & López, J. (2018). Análisis de series de tiempo [Trabajo de fin de grado, ITBA].

Gardner, E. (2019). Exponential smoothing: The state of the art. Journal of Forecasting, 38(3), 245-267.

Gardner, E., & McKenzie, E. (2019). Forecasting trends in time series. International Journal of Forecasting, 35(2), 567-582.

Gilbert, A. (2012). La ciudad latinoamericana: urbanización, pobreza y políticas públicas. Editorial Universitaria.

Gledhill, J. (2010). El derecho a una vivienda. Revista de Antropología Social, 19, 103-129.

González, J. (2012). La propiedad: Componentes económicos, útiles y sociales. Editorial Jurídica.

González-Morales, A., Pérez, J., & Santana, R. (2021). Pronósticos en la asignación de recursos públicos. Gestión Pública, 28(2), 123-148.

Guerrero, M., & Medina, S. (2016). Modelos de series de tiempo. Science Direct, 398, 89-99.

Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill/Interamericana Editores.

Herrera, H., Barreto, M., Tavara, E., Domador, B., Peña, J., Villalobos, D., Yarleque, C., Navarro, Y., Pozo, L., Yacsahuanca, N., & Mendoza, G. (2022). Comparison of Arima and Holt-Winters forecasting models for time series of cereal production in Peru. AHFE International Conference. AHFE Open Access, 22. http://doi.org/10.54941/ahfe1001007

Herrera, J., & Zambrano, M. (2022). Pronósticos en servicios sociales: una revisión. Revista de Servicios Públicos, 19(2), 78-102.

Herrera, M., Pérez, R., & Gómez, L. (2022). Comparación de los modelos de pronóstico ARIMA y Holt-Winters para series de tiempo de producción de cereales en el Perú en el periodo 2000-2021. Revista Peruana de Agropecuaria, 28(1), 45-67.

Hyndman, R. (2020). Forecasting: Principles and practice. OTexts.

Hyndman, R., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and practice. OTexts.

Hyndman, R., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice. OTexts.

Hyndman, R., & Koehler, A. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688.

Ioris, R. (2021). Gobernanza urbana y gestión del suelo en América Latina. Urban Studies, 58(4), 789-812.

Jiménez, L., & González, M. (2019). Derecho de propiedad y su impacto en el mercado inmobiliario. Editorial Jurídica.

Kendall, M., & Ord, K. (2020). Time series analysis. Oxford University Press.

Liu, Y., Zhang, X., & Wang, H. (2022). Forecasting public service demand using time series models. Public Administration Review, 82(3), 456-472.

Ljung, G., & Box, G. (2018). On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika, 65(2), 297-303.

Maher, C., & Zhang, Y. (2020). Predictive analytics in public administration. Journal of Public Administration Research, 30(2), 234-251.

Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2020). The M4 Competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods. International Journal of Forecasting, 36(1), 54-74.

Martínez, R., & Ferrada, J. (2020). Brecha entre teoría y práctica en pronósticos públicos. Revista de Políticas Públicas, 24(2), 89-112.

McLeod, A., Yu, H., & Mahdi, E. (2019). Time series analysis with R. Journal of Statistical Software, 89(5), 1-34.

Mejía, A., & Paez, C. (2023). Modelos de pronóstico de producción de Rosa Freedom: Un enfoque predictivo para mejorar el cumplimiento y reducir el desperdicio en la finca María Bonita. Universidad de la Sabana, Colombia.

Morales, J. (2017). La ética en la investigación académica: Transparencia y autenticidad en el manejo de la información. Editorial Investigación.

Mugambi, G., Ochieng, J., & Wanjiru, M. (2022). Predictive models in local governance. African Journal of Public Administration, 39(1), 78-102.

Muñoz, J., & Valverde, A. (2022). Impacto de la titulación en el bienestar familiar. Revista de Economía Social, 28(3), 67-89.

Pathak, P. (2021). Time series forecasting — A complete guide. Medium Analytics Vidhya. https://n9.cl/8vjfpy

Patrick, S., Mirau, S., Mbalawata, I., & Leo, J. (2023). Time series and ensemble models to forecast banana crop yield in Tanzania, considering the effects of climate change. Resources, Environment and Sustainability, 14.

Petropoulos, F., Makridakis, S., & Assimakopoulos, V. (2019). Forecasting with temporal hierarchies. European Journal of Operational Research, 277(1), 123-139.

Petropoulos, F., Makridakis, S., & Assimakopoulos, V. (2022). The M5 competition: Forecasting with machine learning. International Journal of Forecasting, 38(3), 789-812.

Ponce, C., & Torres, J. (2020). Migración y ocupación informal en la provincia de Piura. Revista Peruana de Geografía, 22(2), 56-78.

Ríos, G., & Hurtado, C. (2008). Series de tiempo.

Rodríguez, J., & Pérez, L. (2021). Aplicación de pronósticos en gobiernos locales. Revista de Gestión Pública, 32(2), 89-115.

Rodríguez, M., & Vásquez, J. (2020). Zonas urbanas y demanda de titulación en Piura. Estudios Regionales, 18(1), 34-56.

Rojas, F., & Delgado, A. (2020). Planificación pública basada en pronósticos. Gestión Local, 25(3), 67-89.

Romero, R. (2021). Apuntes de macroeconométrica. Universidad de Costa Rica.

Roque, E. (2022). Predicción de la demanda de pasajeros a clústeres de estaciones del Metropolitano usando métodos de data mining, la metodología Box-Jenkins y SARIMA [Tesis de licenciatura, Universidad de Lima].

Rosas, R., & Morales, E. (2021). Programas de formalización en el Perú: una evaluación. Revista de Políticas Públicas, 29(3), 112-135.

Ruíz, F. (2024). Desarrollo de un modelo de pronóstico de viento de corto plazo para parques eólicos, basado en series temporales, técnicas estadísticas y machine learning. Escuela Politécnica Nacional, Quito.

Sánchez, A. (2020). Métricas de error en pronósticos. Editorial Técnica.

Sánchez, N. (2020). Estudio comparativo de modelos de predicción estocásticos y heurísticos aplicados a la estimación de la calidad del aire [Tesis de maestría, Universidad de Catalunya | Educación Virtual InclusivaInicio].

Sánchez, R., Gómez, F., & Medina, J. (2021). Delimitación territorial y análisis regional. Estudios Geográficos, 42(3), 89-112.

Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6(2), 461-464.

Shumway, R., & Stoffer, D. (2017). Time series analysis and its applications. Springer.

Smolka, M. (2020). Informalidad urbana y políticas de suelo. Revista de Urbanismo, 35(2), 78-102.

Soto, M., Gómez, P., & Fernández, L. (2020). Regularización de asentamientos en América Latina: lecciones aprendidas. Estudios Urbanos, 27(3), 89-112.

Subramanian, M., Cho, J., Veerappampalayam Easwaramoorthy, S., Murugesan, A., & Chinnasamy, R. (2023). Enhancing sustainable transportation: AI-driven bike demand forecasting in smart cities. Sustainability (Switzerland), 15(18). https://doi.org/10.3390/su151813840

Svetunkov, I., Kourentzes, N., & Ord, K. (2020). Optimal combination of exponential smoothing models. International Journal of Forecasting, 36(4), 1234-1251.

Tashman, L. (2020). Forecasting in government: Challenges and opportunities. Journal of Public Administration, 28(3), 145-168.

Taylor, J. (2020). Exponential smoothing with a damped multiplicative trend. International Journal of Forecasting, 36(2), 345-358.

Torero, M. (2021). Titulación de tierras y desarrollo rural. Instituto de Estudios Peruanos.

Villarreal, F. (2016). Introducción a los modelos de pronósticos. Universidad Nacional del Sur.

Villaverde, N. (2017). Holt Winters. https://rpubs.com/nanrosvil/283121

Wang, T., Li, Q., & Chen, Y. (2021). Forecasting public sector indicators: A comparative study. Journal of Forecasting, 40(5), 789-812.

Wei, W. (2006). Time series analysis: Univariate and multivariate methods. Pearson.

Wei, W. (2018). Time series analysis: Univariate and multivariate methods. Pearson.

Willmott, C., & Matsuura, K. (2019). On the use of dimensioned measures of error to evaluate the performance of spatial interpolators. International Journal of Geographical Information Science, 33(4), 789-812.

Winters, P. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324-342.

Zevallos, A., & Rojas, F. (2021). Dinámicas territoriales en la provincia de Piura. Revista Peruana de Desarrollo Regional, 34(2), 67-89.

Zhao, F., Yang, G., Yang, H., Long, H., Xu, W., Zhu, Y., Meng, Y., Han, S., & Liu, M. (2022). A method for prediction of winter wheat maturity date based on MODIS time series and accumulated temperature. Agriculture, 12(7). https://doi.org/10.3390/agriculture12070945

Zhao, J., Li, M., & Wang, Z. (2023). Model evaluation metrics in time series forecasting. Journal of Forecasting, 42(2), 234-251.