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Pronóstico de ventas de las empresas del sector alimentos: una aplicación de redes neuronales
Author(s) -
Arturo Morales Castro,
Eliseo Ramírez Reyes,
Gustavo Rodríguez Albor
Publication year - 2019
Publication title -
semestre económico/semestre economico
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2248-4345
pISSN - 0120-6346
DOI - 10.22395/seec.v22n52a7
Subject(s) - humanities , political science , philosophy
El objetivo de esta investigación es pronosticar las ventas de las siguientes empresas: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala y Grupo Industrial Maseca del periodo 2006 al 2015, a través de modelos lineales (regresión lineal) y no lineales (redes neuronales artificiales, tablas de decisión, árbol de decisión y procesos gaussianos) para medir el desempeño de cada uno de estos modelos y seleccionar para cada empresa aquel modelo que presente un mayor ajuste a los datos históricos. Como resultado, en el periodo de 2006-2015 los modelos de regresión lineal múltiple presentaron un mejor desempeño en determinar las ventas de Bachoco, Bafar, Herdez, Lala y Maseca con más de 90 % de recuperación de los datos dentro de este periodo.

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