En esta investigación se propone un nuevo modelo de regresión a la media, para variables independiente fraccionarias usando enlaces asimétricos, estas variables toman valores continuos en el intervalo abierto (0,1) e inclusive tomando los valores extremos 0 y 1, estas variables podrían ser proporciones, tasas, ratios, etc. Para el desarrollo de la tesis, tomamos como base la investigación desarrollada por (Bayes & Valdivieso, 2016), la cual ajusta el conjunto de ecuaciones para el rango (0,1) y los extremos 0 y 1 en un solo proceso de estimación a la media, por lo cual puede ser trabajado con funciones de enlace arbitrarios. Para este caso especial (Bayes & Valdivieso, 2016) por conveniencia usaron un enlace de tipo logístico g(y) = X'P, donde g es una funcion de enlace y x es un vector de covariables. Los enlaces propuestos son de tipo loglog y cloglog que se derivan de la distri...

Uno de los principales problemas y retos que enfrentan las empresas de consumo masivo es la falta y excedente de stock en los almacenes, centros de distribución y finalmente en los puntos de venta; esto se dan por varias causas relacionadas a una planificación de demanda no adecuada. El objetivo de la investigación es desarrollar un modelo de redes neuronales artificiales recurrentes, para que el pronóstico de demanda de stock sea más preciso que el modelo actualmente implementado en la empresa de consumo masivo. El método para usar será una técnica de redes neuronales artificiales recurrentes, en específico los métodos GRU y LSTM que ayudan a predecir mejor los casos con datos históricos. Existen investigaciones que han encontrado evidencia, donde el uso de estas técnicas tiene un mejor rendimiento en predicción. Se realizaron 3 experimentos para esta investigación, el pri...