Aplicación de modelos de difusión y de series temporales para pronóstico de demanda agregada

Abstract

El amplio abanico de métodos cuantitativos utilizados para el pronóstico de demanda, constituyen herramientas técnicas invaluables que permiten vaticinar la ocurrencia de eventos futuros y brindar soporte al proceso de toma de decisiones en el contexto de la planificación y coordinación de procesos empresariales internos. Por tanto, se colige que la labor de proyectar la demanda de los bienes y servicios ofertados por unidades estratégicas de negocios sea una necesidad inexorable. En la presente investigación se traen a colación tres modelos de corte cuantitativo para pronosticar la demanda agregada en el contexto industrial cartagenero en Colombia, a saber, el modelo geométrico Browniano, el modelo ARFIMA y un modelo de espacio-estado resuelto via Filtro de Kalman. Los resultados arrojados indican que la eficiencia predictiva del modelo espacio de estado es significativamente superior a la de los demás modelos traídos a colación. Se concluye por tanto, que éste enfoque de modelado propuesto reproduce apropiadamente el comportamiento histórico de la característica de interés analizada, como es, la demanda.

Keywords

• modelos de difusión
• modelo de espacio-estado
• proceso de wiener
• pronóstico de demanda
• demanda agregada