Resumen

MORALES CASTRO, Arturo; RAMIREZ REYES, Eliseo  y  RODRIGUEZ ALBOR, Gustavo. PRONÓSTICO DE VENTAS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR ALIMENTOS: UNA APLICACIÓN DE REDES NEURONALES. Semest. Econ. [online]. 2019, vol.22, n.52, pp.161-177. ISSN 0120-6346.  https://doi.org/10.22395/seec.v22n52a7.

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.

CLASIFICACIÓN JEL: E31, C45, C55.

CONTENIDO: Introducción; 1. Integración del pronóstico dentro de las actividades administrativas; 2. Pronósticos con redes neuronales artificiales; 3. Metodología; 4. Resultados; 5. Conclusiones; Bibliografía.

Palabras clave : Pronóstico de ventas; variables económico-financieras; minería de datos; regresión lineal; empresas de alimentos.

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