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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorRoccatagliata, Pablo
dc.contributor.authorVillafañe, Sebastiánes_AR
dc.date.accessioned2024-06-28T18:13:56Z
dc.date.available2024-06-28T18:13:56Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12836
dc.description.abstractEste trabajo, propone un modelo predictivo para la gestión de inventario de suministros médicos, mediante un algoritmo realizado en el software estadístico y econométrico Eviews. En la solución presentada se utiliza el procedimiento embebido autoarma. Este procedimiento genera un pronóstico de la serie utilizando un modelo ARIMA, que fue evaluado y seleccionado previamente de entre otros modelos candidatos. En este documento se presenta también, la teoría que utiliza autoarma para analizar y procesar series temporales. El algoritmo entrega los pronósticos para todas las series trabajadas en menos de 15 minutos. Se recomienda trabajar con un sistema informático donde se registre la demanda de cada sector ya que actualmente se registra solo la oferta.es_AR
dc.format.extent41 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectInnovacion tecnológicaes_AR
dc.subjectTechnological innovationes_AR
dc.subjectCadena de Suministroses_AR
dc.subjectSupply chaines_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectTechnological Predictiones_AR
dc.titleSeries temporales: modelos predictivos para la gestión de inventario en suministros médicoses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_AR
thesis.degree.nameEMBA | Executive MBAen
dc.subject.keywordAlgoritmoes_AR
dc.subject.keywordEviewses_AR
dc.subject.keywordprocedimiento embebido autoarmaes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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