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Title:	Propuesta de modelo de pronostico de recaudos para el presupuesto de flujo de caja de una compañía farmacéutica
Authors:	Ruiz Martínez, Miguel, Director Espinoza Menéndez, Shirley Katherine
Keywords:	Pronóstico Recaudo Compañía farmacéutica ARIMA
Issue Date:	2023
Publisher:	ESPOL.FCSH
Citation:	Espinoza Menéndez, S. K. (2023). Propuesta de modelo de pronostico de recaudos para el presupuesto de flujo de caja de una compañía farmacéutica. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCSH .
Description:	Este trabajo desarrolla un modelo estadístico para pronosticar los recaudos mensuales de cartera, con el fin de mejorar la proyección mensual del flujo de caja de una compañía farmacéutica en Ecuador, filial de una multinacional farmacéutica. El objetivo general fue establecer un método preciso para pronosticar los ingresos basado en datos históricos, con el fin de mejorar la toma de decisiones financieras y estratégicas. La metodología empleada se basó en la metodología Box-Jenkins, utilizando un enfoque de series de tiempo SARIMA (2,1,9) (1,0,1)3 para modelar los patrones de recaudación. Los principales hallazgos revelaron que la serie de recaudos era estacionaria en su primera diferencia, lo que implicó la necesidad de aplicar una diferenciación corta para lograr estabilidad. Los coeficientes significativos AR, MA y SARIMA confirmaron la relevancia de estos términos en el modelo, que fue validado mediante pruebas de raíces unitarias y análisis de residuos. Los pronósticos realizados por el modelo para los meses futuros demostraron un nivel aceptable de precisión, y los valores reales de recaudación se encontraron dentro de los intervalos de confianza. Palabras claves: Pronóstico, Recaudos, ARIMA, Compañía farmacéutica
metadata.dc.description.abstractenglish:	This study develops a statistical model to forecast monthly collection of accounts receivable, aiming to enhance the monthly cash flow projection of a pharmaceutical company in Ecuador, a subsidiary of a multinational pharmaceutical firm. The overarching objective was to establish a precise method for forecasting revenues based on historical data, with the aim of refining financial and strategic decision-making. The employed methodology was rooted in the BoxJenkins approach, utilizing a SARIMA (2,1,9) (1,0,1)3 time series framework to model collection patterns. The key findings revealed that the revenue series was stationary in its first difference, necessitating a short differencing to attain stability. The significant coefficients of AR, MA, and SARIMA affirmed the significance of these terms in the model, which was validated through unit root tests and residue analysis. Forecasts generated by the model for the upcoming months exhibited an acceptable level of precision, with actual collection values falling within confidence intervals. Keywords: Forecasting, Collections, ARIMA, Pharmaceutical company
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60487
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	FCSH-POSTG038
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Finanzas

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