| Revista: | Semestre Económico |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000491968 |
| ISSN: | 0120-6346 |
| Autores: | Morales Castro, Arturo1 Ramírez Reyes, Eliseo2 Rodríguez Albor, Gustavo3 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Contaduría y Administración, Ciudad de México. México 2Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México. México 3Universidad Autónoma del Caribe, Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables, Barranquilla, Atlántico. Colombia |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 52 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | El objetivo de esta investigación es pronosticar las ventas de las siguientes empresas: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala y Grupo Industrial Maseca del periodo 2006 al 2015, a través de modelos lineales (regresión lineal) y no lineales (redes neuronales artificiales, tablas de decisión, árbol de decisión y procesos gaussianos) para medir el desempeño de cada uno de estos modelos y seleccionar para cada empresa aquel modelo que presente un mayor ajuste a los datos históricos. Como resultado, en el periodo de 2006-2015 los modelos de regresión lineal múltiple presentaron un mejor desempeño en determinar las ventas de Bachoco, Bafar, Herdez, Lala y Maseca con más de 90 % de recuperación de los datos dentro de este periodo |
| Resumen en inglés | The goal of this research is to forecast the sales of the following companies: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala y Grupo Industrial Maseca in the period 2006-2015 through a linear model (linear regression) and a non-linear model (artificial neural networks, decision tables, decision tress and gaussian process) for measuring the performance of each of these models and selecting for each company the model which adjusts more precisely to the historical data. As a result, in the 2006-2015 period the multiple linear regression models show a better performance in determining the sales of Bachoco, Bafar, Herdez, Lala and Maseca with more than 90% of the data recovered within this period |
| Resumen en portugués | O objetivo desta pesquisa é predizer as vendas das seguintes empresas: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala e Grupo Industrial Maseca de 2006 a 2015, por meio de modelos lineares (regressão linear) e não lineares (redes neurais artificiais, tabelas de decisão, árvore de decisão e processos gaussianos) para medir o desempenho de cada um desses modelos e escolher, para cada empresa, o modelo que apresentar um maior ajuste aos dados históricos. Como resultado, no período 2006-2015, os modelos de regressão linear múltipla apresentam um melhor desempenho em determinar as vendas de Bachoco, Bafar, Herdez, Lala e Maseca com mais de 90 % de recuperação dos dados dentro desse período |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Condiciones económicas, Empresas, México, Pronóstico de ventas, Variables económico-financieras, Minería de datos, Regresión lineal, Empresas de alimentos |
| Keyword: | Economic conditions, Enterprises, Mexico, Sales forecast, Economic-financial variables, Data mining, Linear regression, Food companies |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
