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    Marco de trabajo para la gestión de inventarios de repuestos en una empresa de montacargas basado en técnicas de aprendizaje automático, simulación y optimización
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-11-02) Cuya Nizama, Eduardo Andre; Carbajal López, Eduardo
    Los inventario de partes de repuestos se caracterizan por albergar un gran volumen de productos con características distintas y poseer una demanda intermitente y altamente variable, lo cual hace que la tarea de realizar un planeamiento adecuado a través de métodos tradicionales sea imposible. Se propone un marco de trabajo basado en técnicas de clasificación, pronostico, simulación y optimización como propuesta para encontrar la política óptima para la gestión cada producto y de esa manera reducir los costos derivados de esta. Este documento estudia la situación actual de una empresa de venta y alquiler de montacargas peruana que atraviesa por esta problemática y detalla el procedimiento y técnicas de modelamiento matemática que se deben aplicar en cada etapa para poder implementar el marco de trabajo. Para la etapa de clasificación, se sustenta el uso de un nuevo sistema de clasificación alfa-omega de 5 categorías. En la etapa de pronóstico, se propone el uso de métodos basados en Inferencia Bayesiana. En la etapa de simulación, se hace uso del método de Montecarlo para recrear las diversas políticas posibles para cada producto. En la etapa de optimización, se hace uso de Optimización Bayesiana para encontrar los parámetros de dichas políticas tales que maximizan la utilidad. Para finalizar, se evalúan los requisitos y beneficios económicos que conlleva la implementación de este marco de trabajo. Se concluye que el marco de trabajo propuesto puede llegar a generar ahorros significativos para la empresa; sin embargo, para lograr el éxito en su implementación es necesario de una cultura organizacional que permita la sinergia entre las áreas involucradas.
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    Evolution of the monetary policy in Peru: an empirical application using a mixture innovation TVP-VAR-SV Model
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-28) Portilla Goicochea, Jhonatan Josue; Rodríguez Briones, Gabriel Hender
    This paper investigates the evolution of the monetary policy in Peru between 1996Q1 and 2016Q4 using a mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive model with stochastic volatility (TVP-VAR-SV)model proposed by Koopetal.(2009).The main empirical results are:(i)VARcoe¢cients and volatilities change more gradually than covariance errors overtime;(ii)the volatility of monetary policy shocks is higher during pre-In ation Targeting (IT) regime;(iii)a surprise increase in the interest rate produces GDP growth falls and reduces in ation in the longrun;(iv)the interest rate reacts more quickly against aggregate supply shocks than aggregate demand shocks;(v)monetary policy shocks explain a high percentage of domestic variables during pre-IT regime and then,their contribution decrease during IT-regime.