Perspectiva multivariante dos prognósticos nas pmes industriais de Ibagué (Colombia)
Resumo
O objetivo do presente artigo de pesquisa é apresentar um sistema multidimensional de prognósticos para as PMEs industriais de Ibagué (Tolima, Colômbia) através da caracterização destas ferramentas em ditas empresas. Utilizou-se o método misto de pesquisa que compreendeu elementos qualitativos e quantitativos. A mostra foi de 42 empresas pequenas e médias selecionadas através da amostragem aleatória estratificada de uma população de 93 organizações. As técnicas de pesquisa utilizadas foram a observação direta, um questionário e entrevistas aos diretores destas PMEs. O resultado deste projeto de pesquisa foi a proposta de um sistema multidimensional de prognósticos para as PMEs de Ibagué, o que incluiu aspectos relacionados com a importância das predições na estratégia e o desempenho organizacional, capacitação e software de prognósticos, e exatidão e combinação dos prognósticos, todos eles como parte da dimensão “planejamento e estratégia de prognósticos”.Downloads
Referências
Adam, E., & Ebert, R. (1991). Administración de la producción y las operaciones. (4ª ed.). México: Prentice Hall.
Armstrong, J., Collopy, F., & Yokum, J. (2005). Decomposition by causal forces: a procedure for forecasting complex time series. International Journal of forecasting. 21 (1): 25-36. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2004.05.001
Bermúdez, J., Segura, J., & Verchera, E. (2006). Decision support system methodology for forecasting of time series based on soft computing. Computational Statistics & Data Analysis. Vol. 51, No. 1, p.177-191. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.02.010
Chase, R., Jacobs, F., & Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones. Producción y cadena de suministros. (12a ed.). México: McGraw Hill.
Chen, C. & Hsu, C. (2003). Regional load forecasting in Taiwan-applications of artificial neural networks. Energy Conversion and Management, 44: 1941-1949. https://doi.org/10.1016/S0196-8904(02)00225-X
Collier, D., & Evans, J. (2009). Administración de operaciones. (2ª ed.). México: Cengage Learning Editores S.A.
Corbetta, P. (2007). Metodología y técnicas de investigación social. Madrid: McGraw Hill.
De la Garza, J., Morales, B.N., & González, B.A. (2013). Análisis Estadístico Multivariante. México: McGraw Hill.
Deslauries, J. (2004). Investigación cualitativa: guía práctica. Pereira: Editorial Papiro.
Ferrán, M. (2001). SPSS para Windows-Análisis Estadístico. Madrid: McGraw Hill.
Gaither, N., & Frazier, G. (1999). Administración de producción y operaciones. (4ª ed.). México: Thomson Editores.
García, M.A. (2011). Análisis Causal con Ecuaciones Estructurales de la Satisfacción Ciudadana con los Servicios Municipales (Tesis de maestría). Universidad de Santiago de Compostela, Espa-a.
Ghauri, P., & Gronhaug. K. (2010). Research Methods in Business Studies. (4ª ed.). Essex, England: Pearson.
Gómez, M., Deslauries, J., & Alzate, M. (2010). Cómo hacer tesis de maestría y doctorado. Bogotá: Ecoe ediciones.
Greasley, A. (2009). Operations Management. (2ª ed) . EEUU: John Wiley & Sons Ltd.
Guisande, C., Vaamonde, A., & Barreiro, A. (2011). Tratamiento de datos con R, Statistica y SPSS. Madrid: Diaz de Santos.
Hair, J.F., Anderson., R.E., Tatham, R.l., & Black, W.C. (1999). Análisis Multivariante (5ª ed.). Madrid: Prentice Hall.
Heizer, J., & Render, B. (2009). Principios de administración de operaciones. (7ª ed.). México: Pearson Prentice Hall.
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2010). Metodología de la investigación. (5ª ed.). México: Mc Graw Hill.
Jérez, P. (2001). La Gestión de Recursos Humanos y el Aprendizaje Organizativo: incidencias e implicaciones. Tesis doctoral, Universidad de Almería. Espa-a.
Koontz, H., Weihrich, H., & Cannice, M. (2012). Administración: una perspectiva global y empresarial. (14ª ed.). México: Mc Graw Hill.
Krajewski, L., Ritzman, L., & Malhotra, M. (2008). Administración de operaciones. (8ª ed.). México: Pearson Prentice Hall.
Lafuente, C., Poza, C. (2012). Apuntes de Metodología y Técnicas de Investigación en Ciencias Empresariales ISBN: 978-84-615-7492-6. Madrid.
Lawrence, M., Goodwin, P., Ơ Connor, M., & Önkal. D. (2006). Judgmental forecasting: A review of progress over the last 25 years. International Journal of Forecasting. 22 (3): 493-518. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.03.007
Makridakis, S., & Winkler, R. (1983). Averages of forecasts: some empirical results. Management Sciencie, 29 (9): 987-996. Recuperado el día 28 de octubre de 2013 de http://search.proquest.com/docview/205838421/fulltextPDF/14166134DC379BFB710/7?accountid=34925 https://doi.org/10.1287/mnsc.29.9.987
Makridakis, S., Michele & Moser, C. (1978). Accuracy of forecasting: An empirical investigation. Journal and the Royal Statistical Society. Series A. (General). 142 (2): 97-145. https://doi.org/10.2307/2345077
Marquina, P., Arellano, R., & Velasquez, I. (2014). A New Approach for Measuring Corporate Reputation. RAE, 54 (1): 53-66. https://doi.org/10.1590/S0034-759020140102
Martinich, J. (1997). Production and Operations Management. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Martín, Q., Cabero, M.T., & De Paz, Y. (2008). Tratamiento estadístico de datos con SPSS prácticas resueltas y comentadas. Madrid, Espa-a: Thomson.
Méndez, C. (1995). Metodología: guía para elaborar dise-os de investigación en ciencias económicas, contables y administrativas. Bogota: Mc Graw Hill.
Mentzer, J., & Cox, J. (1984). A model of the determinants of achieved forecast accuracy. Recuperado el día 28 de octubre de 2013 de http://web.ebscohost.com/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=27&sid=4344e700-ff8c-4636-bae4-954a78e356e8%40sessionmgr12&hid=1
Mentzer, J., & Schroeter, J. (1994). Integrating Logistics Forecasting Techniques, Systems, and Administration: the Multiple Forecasting System. Journal of Business Logistics, 15 (2): 205-225.
Meredith, J., & Shafer, S. (2010). Operations Management for MBAs. (4ª ed.). EEUU: John Wiley & Sons, Inc.
Morales, J. (2004). Aplicación e interpretación de técnicas de reducción de datos según escalamiento óptimo (Análisis de correspondencia múltiple y Análisis de componentes principales categóricos). (Tesis de Sociólogo), Universidad de Chile, Santiago de chile.
Nahmias, S. (2007). Análisis de la producción y las operaciones. (5ª ed.). México: Mc Graw Hill.
Nunally, J.C. (1978). Psychometric Theory. New York: McGraw Hill.
Pérez, C. (2009). Técnicas de análisis de datos con SPSS 15. Madrid: Prentice Hall.
Pérez, A., Martínez, P., & Rodríguez, I. (2013). The Development of a stakeholder-based scale for measuring corporate social responsibility in the banking industry. Service Business, 7 (3): 459-481. https://doi.org/10.1007/s11628-012-0171-9
Quesada, N. (2012). Estadística con SPSS 20. Lima: Empresa Editora Macro.
Reid, R., & Sanders, N. (2010). Operations Management: an integrated approach. (4ª ed.). EEUU: John Wiley & Sons, Inc.
Robbins, S., & Coulter, M. (2010). Administración. (10ª ed.). México: Pearson.
Rubio, G. (2005). Características y Perspectivas de los Sistemas Productivos de las Medianas y Grandes Empresas del Sector Manufacturero de la ciudad de Ibagué. Trabajo promoción a profesor asociado, Universidad del Tolima, Colombia.
Ruíz, C. (2002). Instrumentos de Investigación Educativa, Procedimientos para su Dise-o y Validación. Venezuela: CIDEG.
Russell, R., & Taylor III, B. (1995). Production and Operations Management. New Jersey: Prentice Hall.
Sanders, N. & Gramanb, G. (2009). Quantifying costs of forecast errors: A case study of the warehouse environment. Omega. Vol. 37, No. 1, p.116-125. https://doi.org/10.1016/j.omega.2006.10.004
Schroeder, R., Meyer, S., & Rungtusanatham, M. (2011). Administración de operaciones. (5ª ed.). México: Mc Graw Hill.
Stevenson, W. (2009). Operations Management. (10ª ed.). New York: Mc Graw Hill.
Tapia, J.E. (2007). El escalamiento óptimo con base en el análisis de componentes principales no lineales para la construcción de índices de condiciones de vida y socioeconómicos. Aplicación en el ámbito nacional. (Tesis de Ingeniero). Escuela Politécnica Nacional, Quito.
Vonderembse, M., & White, G. (2004). Core concepts of Operations Management: concepts, methods and strategies. EEUU: John Wiley & Sons, Inc.
Winklhofer, H., Diamantopoulus, A., & Witt, S. (1996). Forecasting practice: a review of the empirical literature and an agenda for future research. International Journal of Forecasting, 12: 193-221. https://doi.org/10.1016/0169-2070(95)00647-8
