Buscar en Google Scholar
Título: Análisis comparativo de modelos de pronóstico ARIMA y XGBoost aplicados a las series mensuales de ventas en una empresa certificadora
Asesor(es): Norabuena Figueroa, Roger Pedro
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: Para una conocida empresa en certificaciones a nivel nacional e internacional, es importante hacer un seguimiento de las ventas de las diferentes unidades de negocio, además, de contar con estimaciones para poder tomar decisiones en cuanto a la ejecución presupuestal, asimismo, permite tener una forma de medir el performance que va teniendo la empresa en ventas. En este trabajo se realiza una comparación del poder predictivo de modelos de series de tiempo aplicados en las ventas históricas de la empresa, utilizando como base teórica el enfoque de dominio de tiempo (Box y Jenkins) con el modelo ARIMA y el uso del algoritmo XBGoost, utilizando los indicadores de evaluación para seleccionar aquel modelo que permita obtener mejores pronósticos para tener una mejor previsualización de ventas en los próximos meses, y en base a esto, tomar las mejores decisiones en cuanto la asignación presupuestal, conocimiento de performance en ventas, etc.
Disciplina académico-profesional: Estadística
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística
Grado o título: Licenciado en Estadística
Jurado: Molina Quiñones, Helfer Joel; Rodríguez Orellana, Hugo Marino
Fecha de registro: 10-dic-2021



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons