Análisis de planeación de la demanda para productos perecederos en una empresa de consumo masivo colombiana de 2017 a 2019

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dc.contributor.advisorSantana, Juan Camilo
dc.contributor.authorHurtado Diaz, Karen Yurani,
dc.contributor.authorOlaya Olaya, Luis Andrés;
dc.creator.emaillaolayao@libertadores.edu.co,kyhurtadod@libertadores.edu.cospa
dc.date.accessioned2020-03-19T20:28:18Z
dc.date.available2020-03-19T20:28:18Z
dc.date.created2019
dc.descriptionEl presente trabajo busca consolidar un modelo de pronóstico que permita realizar una mejor planeación de la demanda en una empresa del sector retail de Colombia, utilizando como variables exógenas la merma, stock y ventas, con el fin de disminuir el desperdicio y pérdida de productos perecederos en este sector sin incurrir en pérdidas de oportunidad de venta. Bajo series de tiempo, se realizan dos modelos de tipo Box Jenkins y econométrico, identificando que los mejores modelos para evaluar este objetivo son un ARIMAX (1,1,1) y un VAR (4), los cuales, superan las pruebas de validación de cada uno respectivamente. Sin embargo, se concluye que, si bien la merma es relevante para entender el comportamiento de las otras variables, no es suficiente para generar un pronóstico preciso y, es necesario en estudios futuros utilizar otro método de pronóstico o utilizar variables de otro tipo que convergan entre ellas para realizar un mejor pronóstico. (Apartes del texto)spa
dc.description.abstractThe present work seeks to consolidate a forecast model that allows a better planning of the demand in a company in the Colombian retail sector, using as exogenous variables the decrease, stock and sales, in order to reduce the waste and loss of perishable products in this sector without incurring losses of sales opportunity. Under time series, two Box Jenkins and econometric models are carried out, identifying that the best models to evaluate this objective are an ARIMAX (1,1,1) and a VAR (4), which pass the validation tests of each respectively. However, it is concluded that, although the decrease is relevant to understand the behavior of the other variables, it is not sufficient to generate an accurate forecast and, it is necessary in future studies to use another forecasting method or to use variables that converge between them to make a better forecast.spa
dc.description.sponsorshipFundación Universitaria los Libertadoresspa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/2801
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembEstadistica matematicaspa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.subject.lembEstadística - Procesamiento de datosspa
dc.subject.lembModelos de Box-Jenkinsspa
dc.subject.lembAnálisis económico - Colombia - Siglo XXIspa
dc.subject.lembProductos perecederos - Procesamiento de datos - Colombia - Siglo XXIspa
dc.subject.lembIndicadores económicos - Procesamiento de datos - Colombia - Siglo XXIspa
dc.subject.proposalAnálisis de variablesspa
dc.subject.proposalModelo Arimaspa
dc.subject.proposalModelo Arimaxspa
dc.subject.proposalModelo Varspa
dc.subject.proposalRetail Colombiaspa
dc.subject.proposalEstadística aplicadaspa
dc.subject.proposalComercio minorista en Colombiaspa
dc.titleAnálisis de planeación de la demanda para productos perecederos en una empresa de consumo masivo colombiana de 2017 a 2019spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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