Predicción de un índice de medición de la concentración de un mercado colombiano
Debido al constante cambio en las estrategias de negocio de las organizaciones, se busca a través de este estudio, mostrar los datos que han sido proporcionados durante la pasantía que he realizado, donde se pretende revisar los métodos de predicción y a su vez la selección de las herramientas aprop...
- Autores:
-
Prieto Suárez, Jesús Enrique
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39863
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/39863
- Palabra clave:
- Índices de concentración
Modelo ARIMA
Modelo ARMA
Redes neuronales
Ingeniería Eléctrica por Ciclos Propedéuticos -- Tesis y disertaciones académicas
Índices de concentración de mercado
Predicción de mercados
Método ARIMA
Redes Neuronales (Neural Network)
Análisis de series temporales
Error cuadrático medio
Toma de decisiones en telecomunicaciones
Herramientas de análisis en MATLAB
Análisis de datos de mercado
Index of concentration
ARIMA Model
ARMA Model
Neural Networks
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Summary: | Debido al constante cambio en las estrategias de negocio de las organizaciones, se busca a través de este estudio, mostrar los datos que han sido proporcionados durante la pasantía que he realizado, donde se pretende revisar los métodos de predicción y a su vez la selección de las herramientas apropiadas para realizar un análisis de índices de concentración. Con base en esto, se trabajó con el método ARIMA y Redes Neuronales (Neural Network) a través del programa MATLAB, con el fin de aprovechar la capacidad que este ofrece y la flexibilidad necesaria para capturar relaciones complejas en los datos. Se pretende establecer a través de los datos sobre el mercado de telefonía, el análisis de resultados por el error cuadrático medio, obteniendo así las series temporales que permitan mejorar los índices competitivos y apuntar a una mejora en la toma de decisiones a nivel de grandes compañías de telecomunicaciones. |
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