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Importancia de los pronósticos en la toma de decisiones en las MIPYMES

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dc.contributor.authorPérez Paredes, Alfredospa
dc.contributor.authorCruz de los Ángeles, José Aureliospa
dc.contributor.authorGuatemala Villalobos, Araceli Maríaspa
dc.contributor.authorJuárez Fonseca, Verónicaspa
dc.date.accessioned2018-01-01 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-13T17:26:43Z
dc.date.available2018-01-01 00:00:00
dc.date.available2022-06-13T17:26:43Z
dc.date.issued2018-01-01
dc.description.abstractEl estudio de los pronósticos como elementos en la toma de decisiones en las empresas tienen mayores áreas de oportunidad al interior de las organizaciones  , esto se debe a que  los pronóstico ayudan a los tomadores de decisiones a realizar juicios más precisos acerca de los eventos futuros y en esta parte las matemáticas resultan tener un papel importante, tal y como lo mencionan (Wilson & Koerber, 1992) se ha demostrado que los métodos cuantitativos son útiles para hacer mejores pronósticos acerca del rumbo futuro de los eventos, por lo que se ha creado la necesidad que se desarrollen nuevos software que a través del uso de la computadora se generen más rápidamente estas predicciones, pero resulta fundamental comprender bien como se realizan los cálculos manualmente para utilizar posteriormente estas herramientas computacionales. Para los fines de conocimiento que el administrador requiere saber sobre los diferentes métodos de pronósticos y con ello seleccionar el que cumpla con los objetivos internos, el autor Farrera Gutiérrez (2012) los divide en: Métodos Cualitativos entre los cuales se encuentran: Métodos Delphi, Analogía Histórica e Investigación de Mercados.  Dentro de los Métodos Cuantitativos se encuentran: Promedio Móviles, Suavización Exponencial y Regresión Lineal. Es importante destacar que el conocer los diferentes métodos de pronósticos permite al tomador de decisiones al frente de una mipyme, acercarse lo más exacto a saber el comportamiento que tendrán los datos sobre los que se genera sus estimaciones a futuro.  spa
dc.description.abstractThe study of forecasts as elements in decision making in companies have greater areas of opportunity within organizations, this is because the forecasts help decision makers to make more precise judgments about future events and In this part, mathematics turns out to have an important role, as mentioned (Wilson & Koerber, 1992) it has been shown that quantitative methods are useful to make better predictions about the future course of events, so it has been created the need for new software to be developed through the use of the computer these predictions are generated more quickly, but it is fundamental to understand well how the calculations are made manually to later use these computational tools. For the purposes of knowledge that the administrator requires to know about the different methods of forecasts and thus select the one that complies with the internal objectives, the author Farrera Gutiérrez (2012) divides them into: Qualitative Methods among which are: Delphi Methods, Historical Analogy and Market Research. Within the Quantitative Methods are: Moving Average, Exponential Smoothing and Linear Regression. It is important to note that knowing the different forecasting methods allows the decision maker in front of a MSME, to get as accurate as possible about the behavior of the data on which their future estimates are generated.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.doi10.22579/23463910.17
dc.identifier.eissn2346-3910
dc.identifier.urihttps://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/1754
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.22579/23463910.17
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad de los Llanosspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistageon.unillanos.edu.co/index.php/geon/article/download/17/11
dc.relation.citationeditionNúm. 1 , Año 2018 : Revista Geon Vol 5 No 1 enero junio 2018spa
dc.relation.citationendpage114
dc.relation.citationissue1spa
dc.relation.citationstartpage97
dc.relation.citationvolume5spa
dc.relation.ispartofjournalRevista GEON (Gestión, Organizaciones y Negocios)spa
dc.relation.referencesCharles, G. (2003). Métoos Cuantitativos Para La Toma de Decisiones en Administración.México: McGraw Hill.\n\nFarrera Gutierrez, A. (2012). Manual de Pronósticos Para La Toma de Decisiones.México: Digital Tecnológico de Monterrey.\n\nFernanda, V. (Septiembre de 2016). Universidad Nacional del Sur Argentina.Recuperado el Mayo de 2018, de http://www.matematica.uns.edu.ar/uma2016/material/Introduccion_a_los_Modelos_de_Pronosticos.pdf\n\nJ, L. (2002). El Método Delphi. Una Técnica de Previsión del Futuro.España: Ariel.\n\nMendoza Ramírez, M. (2010). Pronósticos y Estadísticas Para la Administración.México: ITAM.\n\nNuño de León, P. d. (25 de abril de 2018). Bibliotecas Digitales.Obtenido de http://www.aliat.org.mx/BibliotecasDigitales/Hospitalidad/Administracion_de_pequenas_empresas.pdf\n\nWilson, J., & Koerber, D. (1992). Combining Subjective and Objective Forescasts Improves Results. Journal of Business Forecasting , 11(3), 12-16.spa
dc.rightsAlfredo Pérez Paredes, José Aurelio Cruz de los Ángeles, Araceli Ma. De Jesús Guatemala Villalobos, Verónica Juárez Fonseca - 2020spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.creativecommonsEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0spa
dc.sourcehttps://revistageon.unillanos.edu.co/index.php/geon/article/view/17spa
dc.subjecthuman managementeng
dc.subjectentrepreneurshipeng
dc.subjectmanagementeng
dc.subjectmarketingeng
dc.subjectaccountingeng
dc.subjectsustainable developmenteng
dc.subjecteconomyeng
dc.subjectgestión humanaspa
dc.subjectemprendimientospa
dc.subjectgestiónspa
dc.subjectmercadeospa
dc.subjectcontabilidadspa
dc.subjectdesarrollo sosteniblespa
dc.subjecteconomíaspa
dc.titleImportancia de los pronósticos en la toma de decisiones en las MIPYMESspa
dc.title.translatedImportance of Forecasts in decision making in MSMEseng
dc.typeArtículo de Investigaciónspa
dc.typeResearch Articleeng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.localSección Contenido - artículos de investigaciónspa
dc.type.localSección content - research articleseng
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication

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