Aplicación de métodos matemáticos en el control de gestión por indicadores

Autores
Illescas, Roberto Gustavo
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Sánchez Segura, María Isabel
Canziani, Graciela Ana
Descripción
Esta tesis doctoral es un trabajo de investigación con aportes científicos en el campo de la mejora de la gestión por indicadores, en organizaciones conscientes de la importancia de tomar decisiones estratégicas a partir de la evolución de los indicadores que marcan el rumbo y el estado de salud de la organización. Las dificultades en la toma de decisiones se manifiestan frecuentemente debido a que no se cuenta con mecanismos robustos que permitan obtener indicadores predictivos utilizando como base los datos del pasado, lo que ha motivado nuestra investigación. El trabajo se ha planificado en función al enunciado de cuatro hipótesis con sus respectivos objetivos particulares y actividades a realizar, desarrolladas en función a casos de estudios de diferentes contextos. Los principales aportes de esta tesis doctoral se pueden resumir como una propuesta de solución integral a la metodología de gestión por indicadores compuesta por el marco metodológico, el marco tecnológico, el ciclo de vida y los procedimientos que se desarrollan en cada uno de estos aspectos. De esta manera hemos posibilitado la integración de diferentes métodos matemáticos para la clasificación y pronóstico de indicadores, como lo son: cuartiles, mínimos cuadrados, suavizado exponencial, Bayes y Markov.
Fil: Illescas, Roberto Gustavo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Sánchez Segura, María Isabel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Canziani, Graciela Ana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Materia
Indicadores de mejora
Tecnología de la información
Ingeniería del software
Sistema informático
Cuartiles
Mínimos cuadrados
Suavizado exponencial
Bayes y Markov
Tesis de doctorado
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
RIDAA (UNICEN)
Institución
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
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