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Pronósticos de ventas utilizando series temporales del producto Nutrileche de la empresa “Decar” S.A., localizada en la ciudad de Machala.

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dc.contributor.author Rodríguez Sisalima, Tatiana Carolina
dc.date.accessioned 2018-01-24T14:33:18Z
dc.date.available 2018-01-24T14:33:18Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.citation Rodríguez Sisalima, T.C. (2018) Pronósticos de ventas utilizando series temporales del producto Nutrileche de la empresa “Decar” S.A., localizada en la ciudad de Machala. (Examen Complexivo). Universidad Técnica de Machala, Machala, Ecuador. es_ES
dc.identifier.other ECUACE-2018-AE-CD00249
dc.identifier.uri http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/11971
dc.description Forecasts are a tool that provides a quantitative estimate of the likelihood of future events. The relevance of incorporating predictions for future sales, derived from their economic and social importance. This case study presents a company called DECAR SA, with a trend of sustained growth in the distribution of Nutrieche products and incorporates sales forecasting techniques using time series, in the volume of sales made monthly, in order to estimate the projection to anticipate the requirements for additional facilities, personnel and materials necessary for the next period. The methodology developed in the present work is of bibliographic research as scientific journals to strengthen and apply a statistical model model with quantitative techniques; for this, the investigation of the information field of the company is also carried out to measure the variation of the demand that the product has obtained. You can use the Simple Exponential Smoothing Forecast method, since it is recommended when the historical information collected has no trend or stationary factors that affect it. es_ES
dc.description.abstract Los pronósticos son una herramienta que proporciona un estimado cuantitativo de la probabilidad de eventos futuros. La relevancia de incorporar pronósticos para predecir las ventas futuras, deriva de su importancia económica y social. Este caso de estudio presenta una empresa llamada DECAR S.A., con tendencia de crecimiento dedicada a la distribución de productos Nutrileche e incorpora técnicas de pronósticos de ventas utilizando series de tiempo, en el volumen de las ventas realizadas mensualmente, con el fin de estimar la proyección para prever los requerimientos de instalaciones adicionales, personal y materiales necesarios para el siguiente periodo. Siendo su objetivo general determinar el pronóstico utilizando series de tiempo para la estimación de ventas del producto en la empresa. Para lo cual se requiere de información veraz y oportuna que haga factible la realización del mismo. La metodología que se desarrolla en el presente trabajo, es de investigación bibliográfica como revistas científicas para fortalecer y aplicar un apropiado modelo estadístico con técnicas cuantitativas; para ello, también se realiza la investigación de campo recopilando información de la Empresa para medir la variación de la demanda que ha obtenido el producto. Se utilizará el método de Pronóstico de Suavización Exponencial Simple, ya que es recomendado cuando la información histórica recopilada no tiene tendencia o factores estacionales que la afecten, además de ser la proyección que maximice mayormente las ventas y minimice la desviación estándar. es_ES
dc.format.extent 27 h. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.rights openAccess es_ES
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ es_ES
dc.subject PRONÓSTICO es_ES
dc.subject VENTAS es_ES
dc.subject PROYECCIÓN es_ES
dc.subject TOMA DE DECISIONES es_ES
dc.subject CRECIMIENTO es_ES
dc.title Pronósticos de ventas utilizando series temporales del producto Nutrileche de la empresa “Decar” S.A., localizada en la ciudad de Machala. es_ES
dc.type Examen Complexivo es_ES
dc.email trodriguez_est@utmachala.edu.ec es_ES
dc.cedula 0705684017 es_ES
dc.utmachtitulacion.titulacion Examen complexivo es_ES
dc.utmachbibliotecario.bibliotecario Cunalata Claudia
dc.utmachproceso.proceso PT-011017 (2017-2)


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