Diseño e implementación de un sistema de pronóstico de ventas en Whirlpool Argentina

La nueva situación competitiva de Whirlpool Argentina exige el uso de herramientas de gestión que faciliten un conocimiento acabado de los mercados y permitan la toma de decisiones con la menor incertidumbre posible. Entre estas herramientas de gestión están las técnicas de pronóstico. En este artículo se describe el proceso de pronóstico que se aplica en Whirlpool Argentina. Se hace referencia al sistema de planificación -usuario inmediato de los pronósticos- y se explican aspectos de la implementación de estos métodos en la empresa. Se presentan las etapas recorridas en Whirlpool para la conformación de un sistema de pronóstico, a saber: (a) estudio del problema de pronóstico, (b) benchmarking, (c) prueba de enfoques alternativos, (d) diseño del proceso de pronóstico y planificación, y (e) implementación. Se describen las características operativas del sistema y, finalmente, se incluye una evaluación de los resultados y una auditoría del sistema de pronóstico. El Apéndice es un resumen de la teoría de los procesos ARIMA, utilizados en la actividad de pronóstico, con un ejemplo completo del desarrollo de un modelo.

Reabsorción radicular de incisivos por impactación de caninos

Objetivo: Determinar la prevalencia de reabsorción radicular de incisivos por impactación de caninos. Materiales y Métodos: Estudio transversal, descriptivo y comparativo; que incluyó expedientes de pacientes que acudieron a tratamiento ortodóntico a las clínicas de especialidades de la UAEM y UADY (enero 2012-junio 2015). Se tomaron las variables: grupo, género, edad, reabsorción radicular, lesión periapical, tratamiento, diente impactado, diente afectado y pronóstico. El análisis de datos se realizó mediante T Student, Chi cuadrada y ANOVA. Resultados: Se analizaron 205 caninos impactados; 72 de pacientes masculinos y 133 de femeninos, con promedio de edad de 12.02 años. El OD 13 prevaleció como diente impactado. En la mayoría de los casos no hubo afectación dental contigua, seguido del OD 22 (19.5%). Respecto al pronóstico de Power y Short, Warford y cols. del diente impactado, dominó el valor regular. Existen diferencias significativas entre el diente adyacente afectado con la reabsorción radicular del diente impactado (p=0.000) y con el pronóstico de Lindauer y cols. (p=0.011). No existen diferencias significativas entre el diente impactado con el pronóstico del mismo, ni con la lesión periapical en el diente adyacente, reabsorción radicular y tratamiento del diente afectado. Conclusiones: El diente impactado que prevaleció fue el OD 13; el OD 22 fue el más afectado; la reabsorción radicular y pronóstico del diente impactado mostraron diferencias significativas respecto al sexo y diente adyacente afectado

Pronóstico de la inflación en Colombia utilizando la metodología Long Short-Term Memory

A través de dos enfoques utilizamos redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM), una técnica de aprendizaje profundo, para pronosticar la inflación en Colombia con un horizonte de doce meses. El primer enfoque emplea solo información de la variable objetivo, la inflación, mientras que el segundo incorpora información adicional proveniente de algunas variables relevantes. Utilizamos rolling sample dentro del proceso tradicional de construcción de las redes neuronales, seleccionando los hiperparámetros con criterios de minimización del error de pronóstico. Nuestros resultados muestran una mejor capacidad de pronóstico de la red bajo el segundo enfoque, superando al primer enfoque y a modelos ARIMA optimizados para pronóstico (con y sin variables explicativas). Esta mejora en la capacidad de pronóstico es más pronunciada en horizontes más largos, específicamente entre el séptimo y doceavo mes.We use Long Short Term Memory (LSTM) neural networks, a deep learning technique, to forecast Colombian headline inflation one year ahead through two approaches. The first one uses only information from the target variable, while the second one incorporates additional information from some relevant variables. We employ sample rolling to the traditional neuronal network construction process, selecting the hyperparameters with criteria for minimizing the forecast error. Our results show a better forecasting capacity of the network with information from additional variables, surpassing both the other LSTM application and ARIMA models optimized for forecasting (with and without explanatory variables). This improvement in forecasting accuracy is most pronounced over longer time horizons, specifically from the seventh month onwards.Pronóstico de la inflación en Colombia utilizando la metodología Long Short-Term Memory Enfoque Se utilizan redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM) para el pronóstico de la inflación en Colombia. Esta es una metodología de aprendizaje profundo que ha demostrado alta capacidad de pronóstico en diversos tipos de aplicaciones. En este trabajo utilizamos dos enfoques, uno que solo incorpora información de la variable objetivo, la inflación, otro que emplea información adicional proveniente de algunas variables potencialmente relevantes. Se aplica rolling sample dentro del proceso tradicional de construcción de las redes neuronales, incorporando el método de optimización bayesiano y seleccionando los hiperparámetros con criterios de minimización del error de pronóstico. Utilizamos modelos tipo ARIMA optimizados para pronóstico (con y sin variables explicativas) para comparar los resultados de las redes LSTM. Contribución Este documento aporta a la literatura existente sobre la aplicación de métodos de aprendizaje profundo para pronosticar el comportamiento de series macroeconómicas como la inflación, tarea relevante para los bancos centrales y organizaciones internacionales relacionadas. El documento presenta una descripción detallada de la aplicación y de los resultados obtenidos con la metodología LSTM. Asimismo, representa una herramienta adicional en la batería de modelos utilizados por el Banco de la República para el pronóstico de la inflación en Colombia. Resultados Esta aplicación sobre la inflación en Colombia encuentra que los modelos LSTM superan en capacidad de pronóstico a modelos tipo ARIMA, en especial para horizontes más largos (de siete a 12 meses). Además, los resultados muestran que es útil incluir variables adicionales (auxiliares o explicativas) como insumo de los modelos de redes neuronales LSTM ya que al hacerlo mejora notablemente su capacidad de predicción (de nuevo, con mayor ganancia en horizontes más largos). Adicionalmente sugiere que para series con características similares a la modelada (relativamente corta y con comportamiento poco complejo en el contexto del aprendizaje profundo) no se requiere una arquitectura compleja del modelo LSTM ya que ello no necesariamente conduce a mejores resultados en términos de capacidad de pronóstico. Frase destacada: Modelos de redes neuronales LSTM tienen mejor capacidad de pronóstico de la inflación en Colombia que modelos tipo ARIMA, especialmente para horizontes más largos y cuando se incluye información de variables adicionales

Incidencia de la aplicación de la sección tres presentación de Estados Financieros de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) para las Pymes en la Ferretería “Blandón Moreno” durante el periodo 2013

Para la realización de la presente investigación se realizó una serie de procedimientos entre los cuales se encuentran, la recopilación de los trabajos investigativos relacionados con el tema de NIIF para las Pymes, de igual manera se realiza un planteamiento del problema existente en la ferretería objeto de estudio a través de la evaluación de los síntomas, causas, pronóstico y control de pronóstico, así mismo con el propósito de desarrollar el tema investigativo se confeccionan objetivos tanto general como específico los cuales son fundamentales para la obtención de resultados

Pronóstico difuso del examen general de egreso de licenciatura para ingeniería en computación de la Universidad Autónoma del Estado de México

Pronóstico difuso del examen general de egreso de licenciatura para ingeniería en computación de la Universidad Autónoma del Estado de MéxicoEste artículo tiene como finalidad dar a conocer un mecanismo computacional, que permite generar un pronóstico utilizando lógica difusa, para los pasantes de la carrera de Ingeniería en Computación de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM), a través de la opción de titulación por el Examen General de Egreso de Licenciatura (EGEL) aplicado por el Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior (CENEVAL)

Técnicas de lógica difusa en la predicción de índices de mercados de valores: una revisión de literatura.

El pronóstico de índices de mercados de valores es una tarea importante en ingeniería financiera, porque es una información necesaria para la toma de decisiones. Este estudio tiene como objetivo evaluar el estado del arte en el progreso del pronóstico del mercado de valores, usando metodologías basadas en sistemas de inferencia borrosa y redes neuronales neuro-difusas, enfatizando el caso del Índice General de la Bolsa de Colombia (IGBC). Se empleó la revisión sistemática de literatura para responder cuatro preguntas de investigación. Existe una tendencia importante sobre el uso de las metodologías basadas en inferencia difusa para predecir los índices de los mercados de valores, explicada por la precisión del pronóstico en comparación con otras metodologías tradicionales. La mayoría de las investigaciones se enfocan en metodologías de “series de tiempo difusas” y ANFIS, pero, hay otras aproximaciones prometedoras que no han sido evaluadas aún. Existe un vacío de investigación en el caso del mercado accionario colombiano

Un análisis de la dinámica de largo plazo de la UVR

Los modelos de Box y Jenkins han sido ampliamente usados para la modelación y el pronóstico de muchas variables económicas y financieras. En este artículo se explora la utilización de dicha metodología como una alternativa para el análisis de la dinámica de largo plazo del UVR. El modelo SARIMA resultante fue aceptado después de aplicarle una serie de pruebas estándar de diagnóstico; lo cual dio como resultado que el modelo se ajusta de manera adecuada a los datos, y que la precisión del pronóstico extrapolativo se ajusta estadísticamente bien al representar los patrones ciclos y de largo plazo

Pronóstico con interacción de variables categóricas

Departament de Psicologia Evolutiva, Social i Metodologia. Assignatura: PS104

Trauma craneal II : tratamiento y pronóstico

El tratamiento específico del trauma craneal comprende el mantenimiento de la oxigenación y la perfusión cerebral. La monitorización regular es imprescindible para su éxito, permitiendo identificar de manera precoz el deterioro fisiológico o neurológico del paciente. A pesar de su complejidad, el tratamiento conlleva un alto grado de éxito en la mayoría de los casos.