Examinando por Materia "Time series"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Caracterización de la morbilidad basada en técnicas de análisis de datos para hospitales nivel III en el municipio de Medellín
    (Universidad EIA, 2019) Vélez, Juan Martín; Restrepo Montoya, Tomás; Sánchez, Jaime Alberto
    La logística hospitalaria moderna se torna cada día más compleja debido al incremento en el número de pacientes que requieren de atención especializada y las cambiantes problemáticas que presentan. Esto representa un gran desafío para lograr entender la demanda a la cual se enfrentan los prestadores de servicios de salud. A estas dificultades se suma el interés del gobierno por obtener una mayor cobertura de salud y su necesidad por mantener los costos de los IPS cada día más bajos. Hasta el momento la logística hospitalaria en Colombia no ha recibido la atención que requiere y además no cuenta con herramientas que sean capaces de caracterizar de forma eficaz la naturaleza dinámica de su demanda. Este estudio, tratará de proponer una metodología para la caracterización efectiva de la demanda o patrones identificables de la demanda, en los modelos de logística hospitalaria para hospitales nivel III en la ciudad de Medellín. Se efectuará el estudio mediante el trazo de series de tiempo, herramientas potentes que permiten identificar los aspectos claves de la demanda, utilizando los datos RIPS del Ministerio de Salud. La metodología utilizada es en gran parte de autoría propia, fundamentada con varias herramientas y técnicas aprendidas durante la carrera de Ingeniería Industrial en la EIA. Se espera obtener una caracterización de la morbilidad actual de los hospitales nivel III en la ciudad para entender las enfermedades que causan la mayor congestión en los centros de prestación de servicios de salud. Posteriormente, se espera una identificación de los procedimientos más costosos para Hospitales Nivel III y finalmente una caracterización por series de tiempo en el uso de estos procedimientos y sus respectivas enfermedades.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Complemento de Excel para ajuste paramétrico de series de tiempo
    (Universidad EIA, 2012) Santa Vélez, Camilo; Obando López, Jorge Mario
    This thesis is based on Fisher’s scoring algorithm to fit GARMA parametric series using an Excel® 2010 Add-in. Initially, a theoretical framwork is presented regarding time series and the paremetric models used in this thesis. The models used by the Add-in are ARMA, ARIMA and GARMA. In the case of GARMA models, the conditional distributions used are Normal, Binomial, Poisson and Gamma with canonical link function (With the Gamma conditional distribution, the identity link function is also available)
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    PublicaciónAcceso abierto
    Complemento en Excel® 2010 para el pronóstico no paramétrico de series de tiempo
    (Universidad EIA, 2011) Quintero Cataño, Jonathan; Jaramillo Betancur, Javier Vicente
    Today, it could be seen the need for people and companies to determinate the future environment that they have to face and with the goal to make decisions to take advantage over the rest, together with advances in technology that humanity has made and the massive use of Microsoft Excel ® which is a tool for data management, it is necessary to create an add-in in the program that allows forecasting of future observations of a time series under different methods that in the case of this project are in nonparametric forecasts. By the above, it was identified a mathematical and statistical algorithm that allows calculation of descriptive statistical measures and graphics, and also forecasting time series under non-parametric statistical methods in Visual Basic for Applications (VBA), it is included in Excel ® 2010.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Marco de implementación de modelos de pronóstico de ventas en empresas de e-commerce
    (Universidad EIA, 2023) Echeverri Castrillón, Simón; Salvit, Jordan
    RESUMEN: en este estudio se desarrollan y comparan tres modelos de diferentes naturalezas en el pronóstico de ventas de siete empresas que participan en E-Commerce: el Random Forest Regressor, ARIMA y un modelo diseñado en este trabajo, llamado Modelo de Promedio Lineal y Tasa de Tendencia, con el fin de permitirle a las empresas realizar un apropiado seguimiento de metas de ventas y tomar decisiones previendo escenarios futuros. Los modelos son desarrollados en Python utilizando librerías como Pandas, Scikit-Learn, y pmdarima. Las variables seleccionadas para predecir las ventas se basan en la fecha y los valores históricos de las ventas, por lo cual se adentra en el área de pronóstico de series temporales. Para implementar los modelos se dividen los datos de las siete empresas en datos de entrenamiento y prueba, siguiendo una división de 75% para entrenamiento y 25% para prueba. Para cada empresa, para cada uno de los modelos, se utilizan los datos de entrenamiento para encontrar la configuración óptima del mismo, utilizando posteriormente los datos de prueba para evaluar su desempeño, a través de la métrica MAPE. Se encuentra que el modelo más acertado para predecir las ventas de las empresas es Modelo de Promedio Lineal y Tasa de Tendencia, con un MAPE promedio de 18.98%, seguido por el Random Forest Regressor, con un MAPE promedio de 19.27%. Se encuentra que los pronósticos de las ventas futuras de las empresas, a pesar de ser aceptables en el corto plazo, convergen a una serie de valores fijos rápidamente. Se recomienda para futuros trabajos incluir variables exógenas para el pronóstico de las ventas, con el fin de reducir el MAPE y mejorar la precisión de los pronósticos.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Optimización de portafolios de inversión con views obtenidos por modelación de volatilidad
    (Universidad EIA, 2022) Ossa Pérez, Jesús Andrés; Agudelo Ávila, David; Pérez Ramírez, Fredy Ocaris
    RESUMEN: Optimizar portafolios de inversión maximizando su rentabilidad esperada y minimizando el riesgo de los mismos, mediante la implementación de modelos tradicionales, puede afectar el rendimiento futuro de los inversionistas, debido a las limitaciones con las que cuenta cada uno de estos modelos. En el presente proyecto se plantea construir portafolios óptimos, diversificados y automatizados, con el objetivo de obtener resultados más aproximados a la realidad del entorno bursátil, disminuyendo los sesgos que podrían tener los analistas. Para su consecución, se obtendrán datos de los activos, modelos y demás requerimientos para el posterior desarrollo de los modelos de los portafolios de inversión. Posteriormente, se determinarán los inputs de los modelos a obtener por medio de modelación de volatilidad, se ejecutarán los modelos previstos con los inputs definidos previamente y se analizarán los resultados obtenidos por medio de la comparación del desempeño de los modelos. Finalmente, se compararán los resultados de los modelos con inputs obtenidos por modelación de volatilidad mediante la evaluación de los mismos a tiempo real. Se obtendrá un listado de los modelos y activos seleccionados con sus respectivas series de tiempo, una metodología de modelación, un listado de views de los activos seleccionados para los periodos de tiempo a trabajar y pronósticos de volatilidades y rentabilidades de los activos obtenidos por medio de la modelación de volatilidad. Adicionalmente, se generará un desarrollo teórico y práctico de los modelos de Markowitz y Black - Litterman, obteniendo resultados para diferentes ventanas de tiempo y distintas situaciones de mercado. Por último, se desarrollarán conclusiones derivadas de las técnicas de análisis y resultados de los modelos ejecutados, determinando la veracidad de los views y generando recomendaciones respecto a la utilización de los modelos y análisis de perdurabilidad en el tiempo de los inputs.
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    PublicaciónSólo datos
    Uso del Modelo de Holt-Winters como estrategia para la predicción de condiciones ambientales durante el proceso de almacenamiento del Cacao
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2022-06-01) Vesga Ferreira, Juan Carlos; Contreras Higuera, Martha Fabiola; Vesga Barrera, José Antonio
    El proyecto surge como respuesta al reto empresarial expuesto por la empresa Chocolate Girones ante el Comité Universidad - Empresa - Estado (CUUES) y la Oficina de Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI), el cual expresa la necesidad de contar con un sistema de base tecnológica con capacidad de monitorear y gestionar el proceso de trazabilidad del cacao durante el almacenamiento y fabricación del chocolate. En vista de lo anterior, el objetivo del presente artículo consiste en proponer el uso del modelo del Holt-Winters como estrategia para predecir el comportamiento de la temperatura, la humedad relativa y la temperatura de punto de rocío que podrían estar presentes en el proceso de almacenamiento del grano de cacao, incorporando el uso de técnicas de análisis soportadas en Series de tiempo, facilitando con ello un mejor control y monitoreo de la calidad del grano durante su estancia en bodega. Acorde a los resultados obtenidos, el modelo propuesto permitió predecir el comportamiento de variables tales como temperatura, humedad relativa y temperatura de rocío, las cuales juegan un papel fundamental en la calidad del grano, como estrategia para el control de hongos y moho que podrían llegar a surgir en el grano durante su almacenamiento, debido a que el cacao es un producto higroscópico. Adicionalmente, el modelo propuesto puede ser considerado como una herramienta de predicción muy importante durante el proceso de trazabilidad del cacao, alcanzando niveles de ajuste superiores a 0,8, acompañados de un muy bajo error estándar de estimación y con un nivel de confianza del 95%.