Estimación de la elasticidad precio de la demanda en la industria de la moda mediante inferencia causal
25 páginas
- Autores:
-
Montoya Henao, Luis Miguel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/6066
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6066
- Palabra clave:
- Gestión de la cadena de suministro
Comportamiento del cliente
Elasticidad precio de la demanda
Inferencia causal
Double Machine Learning
Estacionalidad
Supply Chain Management
Customer Behavior
Price Elasticity of Demand
Causal Inference
Double Machine Learning
Seasonality
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023
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Méndez Mejía, SantiagoMontoya Henao, Luis Miguel2023-08-15T18:58:30Z2023-08-15T18:58:30Z2023https://repository.eia.edu.co/handle/11190/606625 páginasRESUMEN: este estudio aborda el desafío crítico en la gestión de la cadena de suministro de comprender profundamente el comportamiento del cliente y las variables que influyen en sus decisiones. En el contexto de la empresa de venta de ropa por catálogo Línea Directa S.A.S., se emplean métodos estadísticos avanzados y técnicas de Machine Learning para analizar la base de datos de ventas y determinar el efecto de diversas variables sobre la elasticidad precio de la demanda. La elasticidad, que mide el cambio porcentual de una variable económica en respuesta a cambios porcentuales en otra, es utilizada como una herramienta clave para inferir estas relaciones. En particular, se utiliza la inferencia causal y el enfoque de Double Machine Learning para estimar el efecto de variables como cambios porcentuales de precios en subgrupos de productos, en conjunto con factores temporales y efectos geográficos. Los hallazgos de este estudio ofrecen una visión valiosa para la estrategia de precios y la gestión de la cadena de suministro, contribuyendo a la maximización de las ganancias y la eficiencia operativa.ABSTRACT: this study addresses the critical challenge in supply chain management of gaining a profound understanding of customer behavior and the variables influencing their decisions. Within the context of the mail-order clothing company Línea Directa S.A.S., advanced statistical methods and machine learning techniques are employed to analyze the sales database and ascertain the effect of various variables on price elasticity of demand. Elasticity, which measures the percentage change of an economic variable in response to percentage changes in another, is employed as a key tool to infer these relationships. Causal inference and the Double Machine Learning approach are utilized to estimate the effect of variables such as percentage changes in prices on product subgroups, along with seasonality, and geographical effects. The findings of this study offer invaluable insight for pricing strategy and supply chain management, contributing to profit maximization and operational efficiency.PregradoOtroapplication/pdfUniversidad EIAOtroEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de la elasticidad precio de la demanda en la industria de la moda mediante inferencia causalTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Gestión de la cadena de suministroComportamiento del clienteElasticidad precio de la demandaInferencia causalDouble Machine LearningEstacionalidadSupply Chain ManagementCustomer BehaviorPrice Elasticity of DemandCausal InferenceDouble Machine LearningSeasonalityLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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