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Forecasting - Modelo Económico para Pronosticar la Demanda

¡Pronostica las Ventas Futuras de tus Mercancías con Ecuaciones Diferenciales y Minitab!

Forecasting - Modelo Económico para Pronosticar la Demanda
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Descripción del curso

En este curso se hace uso de modelos basados en ecuaciones diferenciales ordinarias para estimar los valores de la demanda de mercancías para venta, con base en las principales variables (factores) que intervienen en ella y a través de los históricos de venta de cada una, seccionados según su ubicación y estacionalidad.

Para realizar el ajuste de los datos históricos con el modelo resultado de la ecuación diferencial se utilizarán algoritmos de regresión no lineal simple con la ayuda del software Minitab, obteniendo con ello la ecuación y los coeficientes que minimizan el error de las predicciones respecto de los valores verdaderos de demanda.

Además, una vez obtenida la ecuación predictora se llevará a cabo la comprobación del método con los históricos y comparar con ello la efectividad del pronóstico realizado por el modelo ajustado, considerando también algunos criterios económicos sobre el comportamiento de las variables, tales como la Ley de Oferta y Demanda, Mercado en Escasez, Variaciones de Precio, Inflación en el Tiempo, Cantidad Económica de Pedido (según el pronóstico y la existencia en inventario), Valor de Demanda Esperado, entre otros que permitirán al modelo ajustarse lo mejor posible a la realidad del mercado.

Con lo anterior, se espera que el estudiante integre todos los conocimientos en un marco común de comprensión que le permita llevarlo a la práctica de la manera más efectiva posible y con la efectividad esperada.

Contenido del curso

Nociones Básicas Sobre la Demanda y las Relaciones Causales

32:46
  • Relación Demanda-Precio-Tiempo y sus Interacciones14:55
  • Deducción del Modelo Matemático y la Función de Demanda en el Tiempo09:13
  • Solución del Modelo Matemático y Función Analítica de la Demanda en el Tiempo08:38

Ajuste de los Datos a la Función de Demanda en el Tiempo

24:53
  • Modelo de Regresión No Lineal Simple y Función de Demanda en el Tiempo09:52
  • Variación de los Valores Iniciales en el Modelo de Regresión y Análisis de Datos15:01

Mejora de los Pronósticos y Ajuste de la Función de Demanda A Través de Series

28:11
  • Aproximación Numérica al Modelo de Series de Fourier07:59
  • Análisis de los Pronósticos A Través del Modelo de Series Infinitas11:30
  • Variación del Tamaño de la Muestra y Análisis de las Predicciones08:42

Valoraciones

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