Ingeniería Industrial

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9167

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Browsing Ingeniería Industrial by Author "Acevedo Beltrán, Carlos Andrés"

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    Aplicación de cadenas de Márkov para el análisis y pronóstico de series de tiempo
    (Universidad Industrial de Santander, 2011) Acevedo Beltrán, Carlos Andrés; Diaz Bohórquez, Carlos Eduardo; Serrano Acevedo, Maria Eugenia
    Este proyecto busca analizar la factibilidad del uso de cadenas de Markov de primer orden y de orden superior para realizar pronósticos de series de tiempo específicamente tomando en cuenta una serie de precios, con lo cual se desea analizar la viabilidad de poder utilizar otro método alternativo a los conocidos hoy en día, todo esto con el fin de contar con mas herramientas al momento de realizar un pronóstico veraz y reducir el riesgo presente en la toma de decisiones ya sea de tipo empresarial o inversionista. Para el desarrollo de este proyecto se recolectaron los datos correspondientes a los precios del Café registrados desde Enero hasta Mayo del presente año. Con estos datos en primer lugar se analizaron los componentes estadísticos y el respectivo comportamiento de la serie, luego se clasificaron por rangos los cuales formaron los respectivos estados de la cadena de Markov y a continuación se aplicaron los modelos de primer orden y de orden superior de Markov para obtener los respectivos pronósticos, luego se halló la precisión de estos valores de pronóstico y se aplicaron las respectivas mediciones del error, simultáneamente se utilizaron los métodos de media móvil y de atenuación exponencial para hacer la respectiva comparación con los modelos de Markov para analizar la efectividad de estos modelos frente a otros modelos de pronóstico de uso común. Al final se puede observar que tanto el modelo de primer orden como el de orden superior presentan un buen comportamiento al hacer los respectivos pronósticos en el corto plazo frente a los otros modelos comparados, teniendo en cuenta que la serie de precios presentó un comportamiento tendencial.