Modelos de series temporales para el pronóstico de ventas

Con el objetivo de estudiar una metodología estadística precisa para el pronóstico de las ventas totales y por sectores del mercado de grandes superficies en Colombia y analizar su aplicación para la elaboración de proyecciones de una empresa en particular, se realizó un análisis de series de tiempo a algunas series incluidas en el reporte trimestral- Grandes almacenes e hipermercados minoristas -GAHM- publicada por el Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE). Se realizó en primer lugar un análisis univariado través de la metodología Box-Jenkins obteniendo errores porcentuales absolutos promedio del 2.6%. Se realizan de igual manera como metodologías alternativas un análisis multivariado y un análisis a través del modelamiento ARIMAX obteniendo en el primero de los casos, errores porcentuales considerablemente bajos pero sensiblemente superiores a aquellos arrojados por los modelos ARIMA, y en el segundo caso una mejora significativa en cuanto a la precisión de los pronósticos de una serie en particular. Si bien los modelos estudiados ofrecen tanto beneficios como limitaciones diferentes, los resultados globales demuestran la precisión de éstos y en consecuencia la pertinencia de su aplicación práctica para la realización de pronósticos de venta debido a su aporte en la toma de decisiones con mayor conocimiento del mercado y significativos ahorros en el manejo de mercancías.

• Autores: Castro Martínez, Elvis Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/24410
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/24410
• Palabra clave: Pronóstico de ventas; Series (Matemáticas); Modelos matemáticos; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf