Aplicación de un modelo estadístico para el pronostico de la demanda de productos de una empresa comercializadora de items de ferretería de la ciudad de guayaquil.

Abstract

La complejidad en la que está envuelto el mundo de los negocios ha aumentado con el tiempo generando que las organizaciones operen en una atmósfera de incertidumbre; a pesar de esto, deben tomar decisiones que conllevan a grandes riesgos y que terminan afectando su futuro. Un aspecto importante que ha destacado es la elaboración de pronósticos permitiendo a las organizaciones toma de decisiones más oportunas y confiables a diferencia de las estimaciones realizadas de manera subjetiva las cuales no suelen ser efectivas y seguras. Por tal motivo, el presente trabajo propone la aplicación de un Modelo Estadístico para el pronóstico de la demanda de productos de una empresa comercializadora de ítems de ferretería de la ciudad de Guayaquil, que permita la disminución del error al pronosticar y la optimización de recursos. La metodología empleada consiste en la aplicación y comparación del modelo no estacionario ARIMA, de Regresión Múltiple y Regresión con errores en una serie de datos históricos de ventas, mediante el software RStudio. Se seleccionará aquel modelo que describa de forma plausible el comportamiento de la demanda. Para la evaluación del desempeño, se realizaron pronósticos de períodos de prueba para compararlos con los datos reales y evaluar el error de estimación. Como resultado de la investigación se obtuvo que los modelos ARIMA y de Regresión con errores presentaron mejores ajustes del comportamiento de los datos a diferencia del modelo de Regresión Múltiple que no tuvo buenos resultados. Los modelos de Regresión con errores mostraron mayor precisión en los pronósticos.