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Title: Metodología basada en modelos econométricos para predicción de demanda en una industria cosmética
Advisor(s): Un Jan Liau Hing, Emilio Alberto
Issue Date: 2012
Institution: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: La estimación de demanda siempre ha sido una dificultad en toda empresa. Tal como lo menciona un famoso matemático de lntel "es el problema matemático más difícil de ser resuelto". Toda empresa, grande o pequeña que fabrica y/o comercializa productos, requiere un adecuado plan de demanda para competir en el mercado. Errores de exactitud en el pronóstico de demanda puede traer problemas tanto por exceso de inventario, así como demanda insatisfecha, luego es un problema importante que debe ser tratado con una base científica adecuada. Otro detalle importante al momento de predecir la demanda, si se observa que esta se encuentra influenciada por determinados factores, para aplicar estos en la predicción, se deberá garantizar su existencia a futuro, de lo contrario no podrán ser utilizados para la predicción. En este estudio, enfocado en una realidad particular, tan compleja como resulta una empresa de cosméticos de venta directa, con su principal medio y vitrina llamado catálogo luego de un análisis primario de datos y su correlación con variables brinda una posibilidad para el pronóstico de su demanda con un nivel de exactitud adecuado para garantizar un buen abastecimiento de la misma y así, una buena atención a sus clientes sin incurrir en costos de sobreabastecimiento para no dar pérdida. La metodología sienta las bases que toda empresa debe fijar antes de aplicar una técnica estadística, el principio fundamental a seguir será que el modelo a desarrollar siempre debe ser una representación fidedigna de la realidad y luego, una vez definido lo anterior, se podrá pensar en la técnica a utilizar que luego de ciertas adaptaciones, para nuestro caso particular, será la econometría. Adicionalmente se consideran otros aspectos, que trascienden la estadística tales como la elasticidad de demanda, también importantes para la fijación de precios.
Discipline: Maestría en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Unidad de Posgrado
Grade or title: Maestro en Ciencias con Mención en Ingeniería de Sistemas
Register date: 23-Jun-2017; 23-Jun-2017



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