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Forecasting - Modelo Económico para Pronosticar la Demanda
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74 students

Forecasting - Modelo Económico para Pronosticar la Demanda

¡Pronostica las Ventas Futuras de tus Mercancías con Ecuaciones Diferenciales y Minitab!
Last updated 11/2022
Spanish
Spanish [Auto],

What you'll learn

  • El modelamiento matemático y estadístico que permite la creación, aplicación y optimización de modelos predictivos con base en históricos en el ámbito de ventas
  • Los principales factores que intervienen en los modelos de predicción de la demanda (nivel de oferta y escasez, variaciones de precio, horizonte de predicción)
  • Algunos modelos complementarios a la ecuación de predicción para la optimización numérica de los stocks (minimizar merma, costos y roturas de la demanda actual)
  • La noción estadística de la esperanza matemática E(t) y su importancia en las predicciones
  • La importancia de los intervalos de predicción en las estimaciones estadísticas de la demanda de un periodo futuro
  • Uso del software estadístico Minitab para el ajuste de los datos a las funciones obtenidas a través de la solución de las ecuaciones diferenciales modeladas
  • Casos prácticos de aplicación de la ecuación definitiva obtenida al final del curso y la validación de su efectividad respecto de históricos reales

Course content

3 sections8 lectures1h 25m total length
  • Relación Demanda-Precio-Tiempo y sus Interacciones14:54
  • Deducción del Modelo Matemático y la Función de Demanda en el Tiempo9:12
  • Solución del Modelo Matemático y Función Analítica de la Demanda en el Tiempo8:37

Requirements

  • Estadística Inferencial (Nivel e Intervalos de Confianza, Análisis de Regresión Simple, Pruebas de Normalidad de los Datos)
  • Cálculo Diferencial e Integral para la Solución de Ecuaciones Diferenciales y el Entendimiento de la Derivada como la Tasa de Cambio de un Fenómeno Respecto al Tiempo
  • Nociones Básicas de Economía (Ley de Oferta y Demanda, Costo Marginal)
  • Variable Compleja (La Identidad de Euler y El Número Imaginario i)

Description

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.

Who this course is for:

  • Personal del área de proyeccción de ventas interesado en la estimación de la demanda de mercancías críticas o de rotación cíclica
  • Personal del área de compras interesado en la realización de análisis para compras consolidadas de mercancías en función de las predicciones de incremento o reducción de los precios de mercancías, así como en las variaciones de la demanda de mercancías con un amplio historial de compra
  • Profesionistas interesados en las proyecciones de crecimiento del área de ventas enfocados en proyectos de inversión y/o ampliación
  • Académicos interesados en la implementación de modelos predictivos