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Industria de la Energía en Datos: Modelos de estimación para la planificación del negocio
dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
dc.contributor.advisor | Celani, Marcelo | |
dc.contributor.author | Serrano, Emiliano | es_AR |
dc.date.accessioned | 2023-06-06T18:19:06Z | |
dc.date.available | 2023-06-06T18:19:06Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11873 | |
dc.description.abstract | Hoy en día es imperioso para cualquier Compañía que provee materiales o servicios entender el comportamiento de las variables que pueden tener un impacto en la industria en la cual opera. Este comportamiento lo definen efectos endógenos como también exógenos, que terminan influyendo en el contexto y panorama final del mercado. Las variables que sufren estas fluctuaciones deben estar correctamente definidas para que sea posible estudiar su comportamiento y de esta manera definir estrategias en base a niveles estimados y escenarios futuros. Al estudiar la variabilidad a lo largo del tiempo y entendiendo como eso impacta en los resultados del negocio es posible plantear, basándose en la historia y en fundamentos estadísticos, modelos que tomen valores futuros de dichas variables explicativas para estimar resultados de negocio. Por este motivo, el principal objetivo de este trabajo es analizar los valores históricos de las principales variables de la industria del gas y petróleo para cruzarlos con indicadores pasados de actividad de Tenaris logrando así encontrar modelos que permitan estimar, con cierto intervalo de confianza, una proporción de actividad futura. De esta manera, con dicha estimación, desarrollar estrategias de negocio a mediano/largo plazo para distintas áreas de la Compañía que permitan planificar acciones tales como inversiones, contrataciones, previsiones, acopio de materia prima, etc. permitiendo así cumplir con dicho horizonte estimado de la manera más eficiente posible y maximizando resultados. | es_AR |
dc.format.extent | 57 p. | es_AR |
dc.format.medium | application/pdf | es_AR |
dc.language | spa | es_AR |
dc.publisher | Universidad Torcuato Di Tella | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dc.subject | Petróleo | es_AR |
dc.subject | Variables Exógenas | es_AR |
dc.subject | Variables Endógenas | es_AR |
dc.subject | Eficiencia tecnica | es_AR |
dc.subject | Estrategia comercial | es_AR |
dc.subject | Inversiones | es_AR |
dc.subject | Análisis de datos | es_AR |
dc.title | Industria de la Energía en Datos: Modelos de estimación para la planificación del negocio | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_AR |
dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis de maestría | |
thesis.degree.name | Master in Management + Analytics | |
dc.subject.person | Tenaris | es_AR |
dc.subject.keyword | Acopio de Materia Prima | es_AR |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |
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