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Seleción del modelo estadístico adecuado para el manejo de la fluctuación de la demanda en PYMES

Abstract:

Las empresas deben generar pronósticos de la demanda para estimar las ventas de un producto en un periodo futuro, por lo que la modelación estadística es una herramienta esencial para ello. Este ensayo ha tenido como objetivo principal generar un algoritmo que seleccione el modelo estadístico adecuado para el manejo de la fluctuación de la demanda basado en los datos históricos de las pequeñas y medianas empresas (PYMES), para servir como apoyo en la toma de decisiones. Se ha trabajado con métodos estadísticos causales como regresión lineal, exponencial y cuadrática, y con métodos de series de tiempo como promedios móviles y suavización exponencial. Se han usado datos históricos de una empresa comercial de la ciudad de Cuenca para analizarlos mediante los métodos propuestos a través de un paquete de software para ingeniería, cuyo objetivo fue reconocer la técnica estadística que menor error calculado presente, en conjunto con otros parámetros estadísticos que ayudaron a determinar la calidad de los valores analizados. Una vez que se han examinado los datos con todos los modelos se concluyó que el método más adecuado es aquel que demuestre el menor error en sus proyecciones, el cual se verá directamente influenciado por la normalidad y homocedasticidad de la serie de datos.