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Aplicación de modelos de di...

Aplicación de modelos de difusión y de series temporales para pronóstico de demanda agregada

2022

The wide range of quantitative methods used for demand forecasting constitute invaluable technical tools that allow predicting the occurrence of future events and providing support to the decision-making process in the context of planning and coordinating internal business processes. Therefore, it follows that the task of projecting the demand for goods and services offered by strategic business units is an inexorable necessity. In the present investigation, three quantitative models are brought up to forecast aggregate demand in the industrial context of Cartagena in Colombia, namely, the Brownian geometric model, the ARFIMA model and a state-space model resolved via the Kalman Filter. The results obtained indicate that the predictive efficiency of the state space model is significantly higher than that of the other models brought up. It is concluded, therefore, that this proposed modeling approach appropriately reproduces the historical behavior of the characteristic of interest analyzed, that is, the demand

El amplio abanico de métodos cuantitativos utilizados para el pronóstico de demanda, constituyen herramientas técnicas invaluables que permiten vaticinar la ocurrencia de eventos futuros y brindar soporte al proceso de toma de decisiones en el contexto de la planificación y coordinación de procesos empresariales internos. Por tanto, se colige que la labor de proyectar la demanda de los bienes y servicios ofertados por unidades estratégicas de negocios sea una necesidad inexorable. En la presente investigación se traen a colación tres modelos de corte cuantitativo para pronosticar la demanda agregada en el contexto industrial cartagenero en Colombia, a saber, el modelo geométrico Browniano, el modelo ARFIMA y un modelo de espacio-estado resuelto via Filtro de Kalman. Los resultados arrojados indican que la eficiencia predictiva del modelo espacio de estado es significativamente superior a la de los demás modelos traídos a colación. Se concluye por tanto, que éste enfoque de modelado propuesto reproduce apropiadamente el comportamiento histórico de la característica de interés analizada, como es, la demanda

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analitica Rebiun31209772 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun31209772 220831s2022 xx o 000 0 spa d https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8526448 (Revista) ISSN 1315-9518 S9M oai:dialnet.unirioja.es:ART0001540905 https://dialnet.unirioja.es/oai/OAIHandler 19 DGCNT S9M S9M dc Aplicación de modelos de difusión y de series temporales para pronóstico de demanda agregada electronic resource] 2022 application/pdf Open access content. Open access content star The wide range of quantitative methods used for demand forecasting constitute invaluable technical tools that allow predicting the occurrence of future events and providing support to the decision-making process in the context of planning and coordinating internal business processes. Therefore, it follows that the task of projecting the demand for goods and services offered by strategic business units is an inexorable necessity. In the present investigation, three quantitative models are brought up to forecast aggregate demand in the industrial context of Cartagena in Colombia, namely, the Brownian geometric model, the ARFIMA model and a state-space model resolved via the Kalman Filter. The results obtained indicate that the predictive efficiency of the state space model is significantly higher than that of the other models brought up. It is concluded, therefore, that this proposed modeling approach appropriately reproduces the historical behavior of the characteristic of interest analyzed, that is, the demand El amplio abanico de métodos cuantitativos utilizados para el pronóstico de demanda, constituyen herramientas técnicas invaluables que permiten vaticinar la ocurrencia de eventos futuros y brindar soporte al proceso de toma de decisiones en el contexto de la planificación y coordinación de procesos empresariales internos. Por tanto, se colige que la labor de proyectar la demanda de los bienes y servicios ofertados por unidades estratégicas de negocios sea una necesidad inexorable. En la presente investigación se traen a colación tres modelos de corte cuantitativo para pronosticar la demanda agregada en el contexto industrial cartagenero en Colombia, a saber, el modelo geométrico Browniano, el modelo ARFIMA y un modelo de espacio-estado resuelto via Filtro de Kalman. Los resultados arrojados indican que la eficiencia predictiva del modelo espacio de estado es significativamente superior a la de los demás modelos traídos a colación. Se concluye por tanto, que éste enfoque de modelado propuesto reproduce apropiadamente el comportamiento histórico de la característica de interés analizada, como es, la demanda LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI Spanish Modelos de difusión modelo de espacio-estado proceso de Wiener pronóstico de demanda demanda agregada Difussion model state-space model Wiener process demand forecast aggregate demand text (article) Rahmer, Bruno de Jesús. cre Garzón Saénz, Hernando. cre Solana Garzón, José. cre Revista de ciencias sociales, ISSN 1315-9518, Nº. 3, 2022, pags. 142-159 Revista de ciencias sociales, ISSN 1315-9518, Nº. 3, 2022, pags. 142-159 Revista de ciencias sociales, ISSN 1315-9518, Nº. 3, 2022, pags. 142-159

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