Modelo de pronóstico para la cantidad por paquete y las ventas en soles de gaseosas de la empresa Rubio SAC

Descripción del Articulo

The prognosis models are by their same definition tools to quantify phenomena to develop methodologies for the decision making. Taking into account this situation the following problem considered: What is the forecast model and the quantity per package in domestic sales of the company Rubio SAC?_x00...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Sisniegas Langle, Rosa Elena
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2011
Institución:Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio:UNITRU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/11432
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14414/11432
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelos de Pronósticos
ARIMA
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description The prognosis models are by their same definition tools to quantify phenomena to develop methodologies for the decision making. Taking into account this situation the following problem considered: What is the forecast model and the quantity per package in domestic sales of the company Rubio SAC?_x000D_ By means of the prognosis models we can put financial and commercial phenomena in statistical terms, which allow to see the things us from the suitable perspective and low terms directly applied to the case, finally to make a decision that allows so much the economic efficiency as technical in the companies. Specifically, Models ARIMA will be the objective of this investigation. One says that models ARIMA reflect the behavior of a phenomenon through a certain period._x000D_ Coming to determine the forecasting model estimated for the series of the quantity per package sold by the company Rubio SAC is the ARIMA (0,1,2), the estimated forecasting model for the historical series in domestic sales Rubio SAC by the company, is the ARIMA (0,1,1). And the forecast estimates for the series of the quantity per package sold by the company Rubio SAC, according to the ARIMA (0,1,2) for the next 3 weeks are: 1 ° 1524.34, 1513.24 and 2nd with 3º to 1513.24, the forecast estimates for the time series of sales of the company Rubio soles SAC, according to the ARIMA (0,1,1) for the next 3 weeks are: 1 ° with 19025.7, 19025.7 and 2 ° and 3º with 19025.7
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spelling Chu Campos, Rosa AdrianaSisniegas Langle, Rosa Elena2/12/2019 13:102/12/2019 13:102011https://hdl.handle.net/20.500.14414/11432The prognosis models are by their same definition tools to quantify phenomena to develop methodologies for the decision making. Taking into account this situation the following problem considered: What is the forecast model and the quantity per package in domestic sales of the company Rubio SAC?_x000D_ By means of the prognosis models we can put financial and commercial phenomena in statistical terms, which allow to see the things us from the suitable perspective and low terms directly applied to the case, finally to make a decision that allows so much the economic efficiency as technical in the companies. Specifically, Models ARIMA will be the objective of this investigation. One says that models ARIMA reflect the behavior of a phenomenon through a certain period._x000D_ Coming to determine the forecasting model estimated for the series of the quantity per package sold by the company Rubio SAC is the ARIMA (0,1,2), the estimated forecasting model for the historical series in domestic sales Rubio SAC by the company, is the ARIMA (0,1,1). And the forecast estimates for the series of the quantity per package sold by the company Rubio SAC, according to the ARIMA (0,1,2) for the next 3 weeks are: 1 ° 1524.34, 1513.24 and 2nd with 3º to 1513.24, the forecast estimates for the time series of sales of the company Rubio soles SAC, according to the ARIMA (0,1,1) for the next 3 weeks are: 1 ° with 19025.7, 19025.7 and 2 ° and 3º with 19025.7Los modelos de pronóstico son por su misma definición herramientas para cuantificar fenómenos para desarrollar metodologías para la toma de decisiones. Tomando en cuenta esta situación se planteó el siguiente problema: ¿Cuál es el modelo de pronóstico de la cantidad por paquete y las ventas en soles de la empresa Rubio SAC?_x000D_ Por medio de los modelos de pronóstico podemos describir fenómenos financieros y comerciales en términos estadísticos, los cuales nos permiten ver las cosas desde las perspectivas adecuadas y bajos términos directamente aplicados al caso, para finalmente tomar una decisión que permita tanto la eficiencia económica como técnica en las empresas. Específicamente, los Modelos ARIMA son el objetivo de esta investigación. Se dice que los modelos ARIMA reflejan el comportamiento de un fenómeno a través de un cierto periodo._x000D_ Se llegó a determinar que el modelo de pronóstico estimado para la serie histórica de la cantidad por paquete vendido por la empresa Rubio SAC, es el modelo ARIMA (0,1,2), El modelo de pronóstico estimado para la serie histórica de las ventas en soles por la empresa Rubio SAC, es el modelo ARIMA (0,1,1) . Y los pronósticos estimados para la serie histórica de la cantidad por paquete vendido por la empresa Rubio SAC, según el modelo ARIMA (0,1,2) para las 3 semanas siguientes, son: 1° con 1524.34, 2° con 1513.24 y 3º con 1513.24, los pronósticos estimados para la serie histórica de las ventas en soles de la empresa Rubio SAC, según el modelo ARIMA (0,1,1) para las 3 semanas siguientes, son: 1° con 19025.7, 2° con 19025.7 y 3º con 19025.7TesisspaUniversidad Nacional de Trujilloinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Universidad Nacional de TrujilloRepositorio institucional - UNITRUreponame:UNITRU-Tesisinstname:Universidad Nacional de Trujilloinstacron:UNITRUModelos de PronósticosARIMAIPCModelo de pronóstico para la cantidad por paquete y las ventas en soles de gaseosas de la empresa Rubio SACinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUTítulo ProfesionalIngeniero EstadísticoEstadísticaUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y MatemáticasORIGINALSISNIEGAS LANGLE, Rosa Elena.pdfSISNIEGAS LANGLE, Rosa Elena.pdfapplication/pdf1212358https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/7fae7f93-4406-45ab-9323-7cbfec020b83/download7f24e4611a64e2e59ee53ff9afb23ed4MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.unitru.edu.pe/bitstreams/02eae42c-5811-46b8-9c55-e3da331b4c1f/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.14414/11432oai:dspace.unitru.edu.pe:20.500.14414/114322024-04-21 11:41:15.909http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://dspace.unitru.edu.peRepositorio Institucional - UNITRUrepositorios@unitru.edu.peTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=
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