Estimación de tarifas de fletes a través del uso del método de la regresión cuantílica

• Autores: Martin, Javier
• Año de publicación: 2015
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Tisera, Germán
• Materia: Fletes; Estimación de costos
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Agradecimientos - Índice de Ilustraciones - Índice de Tablas - A. Presentación del Proyecto - 1. Resumen - 2. Marco teórico - 3. Metodología - 4 . Objetivos del trabajo - 5. Límites o alcance del trabajo - 6. Organización del trabajo- B. Desarrollo del Proyecto - 1. Análisis de regresión lineal - 1.1. El modelo de regresión lineal - 1.2. Supuestos del modelo de regresión lineal - 2. Método de los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) - 3. Coeficiente de Determinación - 4. Coeficiente de Correlación - 5. Regresión Cuantílica - 5.1. Introducción a la Regresión Cuantílica - 5.2. Definición de cuantil - 5.3. Estimación cuantílica - 6. Comparación entre métodos - 7. La importancia del transporte terrestre y la estimación de la tarifa de fletes en la cadena de suministros - 8. Trabajo de Aplicación - 8.1. Base de Datos - 8.2. Costo por Carga como una función de la distancia - 8.3. Análisis en R - 8.3.1. Organización de datos y mapeo - 8.3.2. Análisis generales sobre los datos - 8.3.3. Regresión por el método de los MCO - 8.3.4. Coeficientes de correlación y determinación - 8.3.5. Regresión Cuantílica - 8.3.6. Estimación de la tarifa de fletes - 8.3.7. Animación para apreciar todas las rectas de regresión obtenidas a través de la Regresión Cuantílica - 8.3.8. Comparación entre la regresión por el método de los MCO y la Regresión Cuantílica - C. Cierre del Proyecto - 1. Sobre ambos métodos de regresión - 2. Metodología estándar de trabajo - 3. Palabras finales - D. Fuentes - Bibliografía - Sitios Web Software - Apéndices - Apéndice 1: Deducción con cálculo infinitesimal de las fórmulas de cuadrados mínimos - Apéndice 2: Código para diagramas de caja de errores relativos - Índice de Palabras
Fil: Martin, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
El presente trabajo se articula como Trabajo Final de Aplicación correspondiente a la Maestría en Dirección de Negocios de la Escuela de Graduados de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Córdoba. El mismo, tiene por objeto estimar tarifas de fletes a través del uso del método de la Regresión Cuantílica, utilizando información correspondiente a Estados Unidos de América. Es importante resaltar que durante la realización del trabajo no fue posible acceder a fuentes confiables de la República Argentina en materia de transporte, que fueran capaces de proveer una base de datos con el nivel de detalle requerido. Es por este motivo que se utilizó como ambiente de prueba la base de datos correspondiente a los Estados Unidos de América. El método de regresión de los Mínimos Cuadrados Ordinarios, MCO de ahora en adelante, es uno de los métodos más utilizados debido a la sencillez de las hipótesis que lo sustentan y su facilidad de cálculo. A pesar de ello, las hipótesis de partida necesarias para su aplicación suelen incumplirse, especialmente cuando se trabajan con grandes bases de datos procedentes de encuestas. La presencia de heterocedasticidad, cambio estructural o datos atípicos son algunas de las circunstancias que dan a lugar tales incumplimientos. La Regresión Cuantílica representa una solución a estos problemas a través de un método de estimación basado en la minimización de desviaciones absolutas ponderadas con pesos asimétricos, las cuales no se ven afectadas por datos extremos. En el presente trabajo se desarrollarán modelos de estimación de tarifas del Costo por Carga para movimientos de camiones, donde el Costo por Carga es una función de la ciudad de origen, la ciudad de destino, la distancia a recorrer, el volumen a transportar, el tipo de carga y la geografía. Una vez obtenidas las estimaciones a través de los dos métodos de regresión antes mencionados, se comparará y contrastará la calidad de los diferentes acercamientos, en pos de poder ofrecer una metodología de trabajo para futuros estudios.
Fil: Martin, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.