Modelo Probit en la Industria Farmacéutica Argentina

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Universidad Torcuato Di Tella

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El objetivo de esta tesis es modelar la probabilidad de compra de un producto específico dentro de una orden. Para lograr esto, es necesario comprender las variables a incluir en el Modelo Probit que se utiliza, el cual se emplea para predecir la probabilidad de demanda de algún producto. El proyecto se divide en dos etapas principales. En la primera etapa, se utiliza un modelo de k-means para agrupar las farmacias según sus características, lo cual genera una variable relevante para analizar la probabilidad de compra en la siguiente etapa. En la segunda etapa, se utiliza un Modelo Probit para predecir la probabilidad de demanda del producto. Uno de los aspectos relevantes de este proyecto es ilustrar el uso de técnicas de aprendizaje automático, en conjunto con el uso de modelos econométricos más tradicionales en la toma de decisiones, por ejemplo en temas relacionados con políticas de precios, ventas, promociones y marketing. Esta tesis muestra cómo puede llevarse a cabo dicho análisis en el contexto de la compra de un producto de consumo masivo que no requiere receta médica dentro de una plataforma electrónica utilizada por las farmacias.

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Oferta y demanda, Supply and demand, Predicción tecnológica, Technological prediction, Industria Farmacéutica, Pharmaceutical industry, Marketing, Modelo econométrico, Toma de Decisiones, Decision making, Análisis de datos, Data Analysis

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