MODELO DE SERIE TEMPORAL PARA EL PRONÓSTICO DE VENTAS EN UNA CADENA DE RESTAURANTES PARA LA CORRECTA TOMA DE DECISIONES OPERATIVAS Y ESTRATÉGIC

Resumen

El objetivo de este trabajo es establecer un modelo predictivo de ventas para una cadena de restaurantes de la ciudad de Guatemala, aplicando métodos clásicos de predicción y selección del modelo que mejor se ajuste al comportamiento de los datos, con el objetivo de tomar decisiones más estratégicas. El método que presenta el menor error de estimación es el Aditivo de Holt-Winter, con el cual se optimizan sus parámetros y se proyectan las ventas para el 2019 y 2020. Los índices estacionales muestran que los meses de octubre, noviembre, diciembre y julio se encuentran por arriba de la tendencia estimada; el mes con menor valor porcentual por debajo de la tendencia es febrero. Los resultados aportan a la empresa oportunidades de previsión en el área de ventas para los restaurantes para adaptarse a las demandas que exige el mercado.