Diseño de una estrategia de logística para una empresa del transporte pesado

Diseño de la estrategia para la compañía L-B, que se dedica al transporte de combustibles pesados: Búnker, residuo eléctrico y residuo cementero desde los terminales de Shushufindi y Guayaquil. Los capítulos 1 y 2, analizan la compañía y su ambiente externo que es común para todas las empresas del sector en nuestro País. También se analiza el ambiente interno de la empresa, centrándose el análisis en todas las actividades que desarrolla la empresa para brindar su servicio a los clientes. En el capítulo 3, se diseña una filosofía institucional para la empresa, debido a que en la actualidad no se cuenta con una. Se define la visión y la misión de la empresa, así como sus valores corporativos, políticas y objetivos que finalmente permiten generar una estrategia que oriente los esfuerzos de la empresa en los próximos cinco años. Finalmente, se ha desarrollado un modelo de programación lineal que permite optimizar la distribución de las unidades de transporte en las diferentes rutas del país, con el fin de maximizar la utilidad de la compañía. El modelo planteado sirve de soporte a la estrategia global que se plantea para la compañía.

Gestión del riesgo de liquidez en una institución financiera utilizando un modelo híbrido entre la metodología ARIMA y Redes Neuronales Artificiales

En las instituciones financieras, una deficiente gestión del riesgo de liquidez puede ocasionar pérdidas financieras, ya sea por: intereses excesivos de créditos con otras instituciones, venta de activos con precios inferiores al valor del mercado, pérdida de oportunidades de negocios, pérdida de confianza con el depositante e incluso hasta la quiebra de la entidad. Es por esta razón, que el monitoreo de la liquidez se vuelve indispensable para el correcto funcionamiento de un banco, y se motiva al desarrollo de nuevas metodologías para su cuantificación. Si bien la gestión del riesgo de liquidez depende de cada institución bancaria y de su estructura en activos y pasivos, esta investigación se concentra en el análisis de la disminución del pasivo (depósitos) y/o el incremento del activo (cartera) y su afectación a los niveles de liquidez. Con este antecedente, para determinar la posición futura de liquidez de la institución investigada, se analiza las necesidades de fondos (obtenidas con la proyección de los depósitos) y la fuente de recursos (proyección de la cartera de créditos), permitiendo determinar superávits o déficits futuros de liquidez. En realidad el planteamiento es un monitoreo de la liquidez con un vista hacia el futuro, facilitando la toma de decisiones para mantener y controlar el nivel de liquidez requerido por la institución. Para cumplir con el objetivo de predicción, se pone a prueba una metodología alternativa para la proyección de series temporales, la cual combina los resultados de los modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales. Con el modelo ARIMA se estima la relación lineal entre los rezagos propios de la serie, mientras que con las Redes Neuronales Artificiales se estima el componente no lineal que la estimación ARIMA no pudo captar. Los resultados son comparados con los obtenidos por las dos metodologías por separado. Se concluye que el modelo híbrido propuesto tiene mayor exactitud al estimar ambas series temporales.