Maestría en Ingeniería Industrial

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Browsing Maestría en Ingeniería Industrial by browse.metadata.evaluator "Garcés Bautista, José Luis"

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    Generación de valor del cacao santandereano mediante el desarrollo de productos nutraceúticos orientados a población diagnosticada con diabetes y obesidad
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-11-04) Albarracín Gutiérrez, Nathaly; Pedraza Avella, Aura Cecilia; López Giraldo, Luis Javier; Contreras Pacheco, Orlando Enrique; Garcés Bautista, José Luis
    La investigación explora la cadena de valor del cacao en Santander, Colombia, con el propósito de desarrollar productos nutracéuticos dirigidos a personas con diabetes y obesidad, aprovechando los beneficios bioactivos del cacao. Apoyada por el Sistema General de Regalías en la Universidad Industrial de Santander, esta tesis propone un marco para incrementar la competitividad de la agroindustria cacaotera santandereana. La metodología incluye una revisión de literatura y patentes para identificar factores clave de valor en la manufactura de nutracéuticos, un análisis de la estructura y dinámica de la cadena cacaotera de Santander, y la creación de un marco práctico que guíe a los actores de la industria en la generación de valor. Los hallazgos destacan oportunidades en marketing e innovación, además de la necesidad de integración logística en la cadena productiva. Este marco representa una guía útil para fomentar la competitividad del cacao en mercados especializados, promoviendo el desarrollo de productos nutracéuticos de alto valor en Santander. La investigación establece un enfoque práctico para que el cacao santandereano contribuya al desarrollo regional a través de innovaciones nutracéuticas.
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    Predictibilidad de la rentabilidad observada en el mercado accionario colombiano, basado en análisis de series de tiempo
    (Universidad Industrial de Santander, 2025-04-09) Ruiz Cañas, Tatiana Andrea; Vecino Arenas, Carlos Enrique; Lamos Díaz, Henry; Garcés Bautista, José Luis; Serrano Díaz, Jorge Raúl
    En este trabajo de investigación, se presenta el estudio del comportamiento estadístico de las series de tiempo de los índices IGBC (Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia) y COLCAP (Índice de capitalización que refleja las variaciones de los precios de las acciones más líquidas de la Bolsa de Valores de Colombia) del 2001 al 2018 mediante el análisis de series de tiempo, con el fin de ajustarlas al modelo ARIMA (Modelo autorregresivo integrado de media móvil), redes neuronales artificiales y un modelo híbrido exploratorio basado en los anteriores para identificar cuál de ellos pronostica mejor los rendimientos. Se observó que las series históricas del índice bursátil son asimétricas negativas, leptocúrticas y no son estacionarias, con un mayor apuntamiento en la distribución de frecuencias de la serie del IGBC. Además, se realizó la Prueba de Rachas a las series de tiempo estudiadas, encontrándose que estas son dependientes. Por otra parte, el IGBC, el COLCAP y la unión de las anteriormente mencionadas se ajustaron a modelos sencillos como MA(1), AR(1), MA(2), AR(2), ARMA(1,1), ARCH(1,1), GARCH(1,1). Además, se determinó que las series del IGBC y COLCAP presentan un mayor ajuste a los modelos de redes neuronales con un solo rezago. Para el IGBC, la red neuronal con menor error es una Red multinivel hacia adelante (MLF), con dos capas ocultas y un nodo en la primera capa, dos nodos en la segunda capa y cuatro rezagos. Para el COLCAP, el mayor ajuste se da con una capa oculta, diez nodos y un solo rezago. Para el ajuste del modelo híbrido ARIMA-Red neuronal artificial se obtuvo un RMSE (Error de raíz cuadrada media) igual a 0,02. Finalmente, se validan las hipótesis demostrando que las redes neuronales artificiales son más precisas en pronosticar los rendimientos, capturando el comportamiento y las relaciones que existen entre los mismos datos de las series. Adicionalmente, se incluye una métrica de predictibilidad instantánea en las series, lo que constituye una estrategia práctica para evaluar la idoneidad de métodos de pronóstico.