dc.contributorAlvarado Valencia, Jorge Andrés
dc.creatorGarcía Buitrago, Javier Alexánder
dc.date2015-01-22T23:29:38Z
dc.date2016-01-13T21:02:09Z
dc.date2020-04-16T17:57:01Z
dc.date2023-05-11T19:20:44Z
dc.date2015-01-22T23:29:38Z
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dc.date2023-05-11T19:20:44Z
dc.date2012
dc.date.accessioned2023-08-24T11:28:19Z
dc.date.available2023-08-24T11:28:19Z
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12032/113583
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8419926
dc.descriptionLas organizaciones utilizan las técnicas de análisis de series de tiempo ormalmente con datos agregados o agrupados, de otro lado utilizan las metodologías de toma de decisiones multicriterio para problemas complejos, sin embargo estas dos técnicas habitualmente no se utilizan de manera conjunta para determinar un nivel adecuado de desagregación de la información utilizada para la toma de decisiones. La metodología de utilización conjunta de estos dos paradigmas se aplica para el análisis, desagregación y pronóstico de la información de costos de una compañía que presta servicios en Colombia.
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDesagregación de costos
dc.subjectPredictibilidad
dc.titleMetodología para la selección de la mejor desagregación de series de tiempo para pronóstico. Caso de aplicación : compañía de prestación de servicios en Colombia.


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