COMPARATIVO DE MODELOS DE PRONÓSTICO: CLÁSICOS, BAYESIANOS Y TÉCNICAS DE COMBINACIÓN

Autor:	Marisol Valencia Cárdenas, Juan Carlos Salazar Uribe, Victor Alfonso Osorno Vásquez
Rok vydání:	2017
Předmět:	Food industry business.industry Computer science Materials Science (miscellaneous) media_common.quotation_subject Statistical model Inventory planning Supply management Econometrics Production (economics) Quality (business) Bayesian linear regression business media_common
Zdroj:	Revista de la Facultad de Ciencias. 6:124-140
ISSN:	2357-5549 0121-747X
Popis:	En la industria de alimentos, los modelos de inventarios que contemplan una adecuada predicción de la demanda son de gran ayuda para la gestión óptima del abastecimiento, especialmente en los productos perecederos como los lácteos, debido a su corta vida útil y la importancia de su calidad relacionada con la salud. Sin embargo, algunas empresas pequeñas y medianas colombianas no cuentan con tecnología y capacidades para hacer pronósticos de sus productos, lo cual es muy importante para la planeación de producción e inventarios. En este trabajo se propone una comparación de la precisión de pronósticos de modelos estadísticos individuales y combinaciones entre éstos, usando un algoritmo multi-producto para las combinaciones aplicado a un caso de estudio de ventas del sector de lácteos. Se encuentra que un modelo individual de regresión Bayesiana con innovación es muy buena alternativa en el caso estudiado, así como dos de las técnicas de combinación usadas.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::06b0e13ec396f95e79512a9680c07174 https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v6n2.66085 Zobrazit plný text záznamu