DSpace logo
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/21912
Título : Análisis y pronóstico de las ventas para la optimización de tiempos de importación en la empresa IMPORGUIDSA mediante la aplicación del modelo de series de tiempos ARIMA.
Autor : Núñez Ordóñez, Daniel Roberto
metadata.dc.contributor.advisor: Carrera Buri, Félix Miguel
Palabras clave : BALANZA COMERCIAL;CONTROL INTERNO;LOGÍSTICA;GESTIÓN DE VENTAS;INTELIGENCIA EMPRESARIAL
Fecha de publicación : 4-sep-2023
Editorial : Universidad Católica de Santiago de Guayaquil
Resumen : In a business environment marked by increasing globalization and changing market dynamics, sales management optimization and efficient inventory management have become fundamental pillars for the success and competitiveness of organizations. This research work focuses precisely on addressing these challenges in the operational context of the importer IMPORGUIDSA through an analytical approach based on the ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) model. The main purpose of this research is to provide a solid methodology to analyze and project IMPORGUIDSA's sales, allowing an accurate anticipation of market demands. With the implementation of the ARIMA model, we seek not only to forecast future sales trends, but also to optimize import times and inventory management in line with current market needs. With the implementation of the ARIMA model, the aim is not only to forecast future sales trends, but also to optimize import times and inventory management in line with current market needs. To carry out this analysis, the R Studio tool was used, which offers an efficient and powerful environment for data manipulation and visualization. Through detailed analysis of the data obtained, this research seeks to provide an informed view of customer buying patterns, seasonal patterns and market fluctuations. The results obtained will provide IMPORGUIDSA with valuable information to make informed strategic decisions, adapting its import and inventory management approach to effectively meet changing consumer demands.
Descripción : En un entorno empresarial marcado por la creciente globalización y la dinámica cambiante de los mercados, la optimización de la gestión de ventas y la eficiente administración de inventario se han convertido en pilares fundamentales para el éxito y la competitividad de las organizaciones. Este trabajo de investigación se centra precisamente en abordar estos desafíos en el contexto operativo de la importadora IMPORGUIDSA a través de un enfoque analítico basado en el modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). El propósito principal de esta investigación es proporcionar una metodología sólida para analizar y proyectar las ventas de IMPORGUIDSA, permitiendo una anticipación precisa de las demandas del mercado. Con la implementación del modelo ARIMA, se busca no solo prever las tendencias futuras de ventas, sino también optimizar los tiempos de importación y la gestión del inventario en consonancia con las necesidades actuales del mercado. Para llevar a cabo este análisis, se ha empleado la herramienta R Studio, que ofrece un entorno eficiente y potente para la manipulación y visualización de datos. Mediante el análisis detallado de los datos obtenidos, esta investigación busca ofrecer una visión informada sobre las pautas de compra de los clientes, los patrones estacionales y las fluctuaciones del mercado. Los resultados obtenidos proporcionarán a IMPORGUIDSA información valiosa para tomar decisiones estratégicas informadas, adaptando su enfoque de importación y gestión de inventario para satisfacer de manera efectiva las demandas cambiantes de los consumidores.
URI : http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/21912
Aparece en las colecciones: Trabajos de Titulación - Carrera de Negocios Internacionales

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
T-UCSG-PRE-CEAE-CNI-91.pdf1,17 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons