936 resultados para forecasting.
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Thermodynamic parameters of the atmosphere form part of the input to numerical forecasting models. Usually these parameters are evaluated from a thermodynamic diagram. Here, a technique is developed to evaluate these parameters quickly and accurately using a Fortran program. This technique is tested with four sets of randomly selected data and the results are in agreement with the results from the conventional method. This technique is superior to the conventional method in three respects: more accuracy, less computation time, and evaluation of additional parameters. The computation time for all the parameters on a PC AT 286 machine is II sec. This software, with appropriate modifications, can be used, for verifying various lines on a thermodynamic diagram
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Severe local storms, including tornadoes, damaging hail and wind gusts, frequently occur over the eastern and northeastern states of India during the pre-monsoon season (March-May). Forecasting thunderstorms is one of the most difficult tasks in weather prediction, due to their rather small spatial and temporal extension and the inherent non-linearity of their dynamics and physics. In this paper, sensitivity experiments are conducted with the WRF-NMM model to test the impact of convective parameterization schemes on simulating severe thunderstorms that occurred over Kolkata on 20 May 2006 and 21 May 2007 and validated the model results with observation. In addition, a simulation without convective parameterization scheme was performed for each case to determine if the model could simulate the convection explicitly. A statistical analysis based on mean absolute error, root mean square error and correlation coefficient is performed for comparisons between the simulated and observed data with different convective schemes. This study shows that the prediction of thunderstorm affected parameters is sensitive to convective schemes. The Grell-Devenyi cloud ensemble convective scheme is well simulated the thunderstorm activities in terms of time, intensity and the region of occurrence of the events as compared to other convective schemes and also explicit scheme
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Short term load forecasting is one of the key inputs to optimize the management of power system. Almost 60-65% of revenue expenditure of a distribution company is against power purchase. Cost of power depends on source of power. Hence any optimization strategy involves optimization in scheduling power from various sources. As the scheduling involves many technical and commercial considerations and constraints, the efficiency in scheduling depends on the accuracy of load forecast. Load forecasting is a topic much visited in research world and a number of papers using different techniques are already presented. The accuracy of forecast for the purpose of merit order dispatch decisions depends on the extent of the permissible variation in generation limits. For a system with low load factor, the peak and the off peak trough are prominent and the forecast should be able to identify these points to more accuracy rather than minimizing the error in the energy content. In this paper an attempt is made to apply Artificial Neural Network (ANN) with supervised learning based approach to make short term load forecasting for a power system with comparatively low load factor. Such power systems are usual in tropical areas with concentrated rainy season for a considerable period of the year
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Unternehmen konkurrieren in einem globalen Wettbewerb um den Transfer neuer Technologien in erfolgreiche Geschäftsmodelle. Aus diesem Grund stehen sie zunehmend der Herausforderung gegenüber, technologische Potenziale frühzeitig zu identifizieren, zu bewerten und Strategien für das Erschließen dieser Potenziale zu entwickeln. Dies ist zentraler Gegenstand der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. In der vorliegenden Arbeit wird gemeinsam mit vier Unternehmen ein Leitfaden für die Strategiefindung, Entwicklung und Kommerzialisierung neu aufkommender Technologien entwickelt und angewendet. Den Ausgangspunkt der Arbeit bildet eine systematische Aufarbeitung des Forschungsstandes der Vorausschau und Planung neuer Technologien. Anschließend wird ein Beschreibungsmodell der Entstehung neuer Technologiepfade in technologiebasierten Innovationssystemen entwickelt. Auf Basis dieses Modells werden unterschiedliche Kategorien von Einflussfaktoren definiert, die als Analyserahmen für die neu entstehende Technologie dienen. Auf Basis der in der Literatur dokumentierten Abläufe, Teamstrukturen und Methoden (z.B. Roadmaps, Szenarien, Datenbankanalysen) wird ein sechsstufiger Ansatz für die Durchführung der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade konzipiert. Dieser Ansatz wird in vier Firmen für die Vorausschau und Planung neuer Technologien angewendet. Die untersuchten Technologien lassen sich den Feldern Biotechnologie, Nanotechnologie, Umwelttechnologie und Sensorik zuordnen. Zentrales Ergebnis der Arbeit ist ein entsprechend der Erfahrungen in den Unternehmen angepasster Ansatz für die Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. Dieser Ansatz ist in Abhängigkeit von Unternehmens- und Technologiecharakteristika für die weitere Anwendung konkretisiert. Dabei finden die zu beteiligenden Organisationseinheiten, zu betrachtende Einflussfaktoren sowie anwendbare Methoden besondere Berücksichtigung. Die Arbeit richtet sich an Personen in Führungspositionen im Bereich des strategischen Technologiemanagements sowie der Forschung und Entwicklung in Unternehmen, die Strategien für neu aufkommende Technologien entwickeln. Weiterhin sind die Ergebnisse der Arbeit für Wissenschaftler auf dem Gebiet der Methoden zur Vorausschau und Strategieentwicklung für neue Technologien von Interesse.
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The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.
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Nowadays, Oceanographic and Geospatial communities are closely related worlds. The problem is that they follow parallel paths in data storage, distributions, modelling and data analyzing. This situation produces different data model implementations for the same features. While Geospatial information systems have 2 or 3 dimensions, the Oceanographic models uses multidimensional parameters like temperature, salinity, streams, ocean colour... This implies significant differences between data models of both communities, and leads to difficulties in dataset analysis for both sciences. These troubles affect directly to the Mediterranean Institute for Advanced Studies ( IMEDEA (CSIC-UIB)). Researchers from this Institute perform intensive processing with data from oceanographic facilities like CTDs, moorings, gliders… and geospatial data collected related to the integrated management of coastal zones. In this paper, we present an approach solution based on THREDDS (Thematic Real-time Environmental Distributed Data Services). THREDDS allows data access through the standard geospatial data protocol Web Coverage Service, inside the European project (European Coastal Sea Operational Observing and Forecasting system). The goal of ECOOP is to consolidate, integrate and further develop existing European coastal and regional seas operational observing and forecasting systems into an integrated pan- European system targeted at detecting environmental and climate changes
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En este artículo se analiza uno de los primeros estándares para la gestión de la I+D+I a nivel mundial, como es la norma UNE 166002:2006. De esta forma, después de describir brevemente los objetivos de las normas que forman parte de la misma familia de la del objeto de estudio, se analiza la importancia de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) para una implantación exitosa, sistematizando algunas de las actividades clave del proceso de innovación: vigilancia tecnológica, creatividad, gestión del conocimiento y previsión tecnológica
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Esta tesis surge como una oportunidad de crear una herramienta de mejora en las empresas, para controlar los inventarios de la manera más adecuada. Debido a los desórdenes de los precios en el mercado, las promociones no planeadas, y la confrontación de pronósticos optimistas Vs. Pronósticos conservadores, se presenta un gran volumen de devoluciones, repercutiendo en el deterioro de la cartera y afectando directamente las metas estratégicas de las empresas. Tras esta clara oportunidad de mejora, se toma la decisión de evaluar el modelo de pronóstico que arroje los valores más acertados para la planeación de la demanda. Por otro lado, se analizo el mejor modelo de inventarios con sus respectivos indicadores de control. Dando como resultado una herramienta parametrizada en Excel, que arroja datos de pronósticos de ventas más acertados y optimiza la gestión de los inventarios. Esta herramienta contiene un modelo de gestión de inventarios de revisión continua, lo cual brinda información más acertada de la demanda que enfrenta la compañía, las ventas que puede generar, y los procesos que necesita planear para respaldar su actividad.
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Esta tesis, pretende describir la situación actual del Sector Porcícola, los procedimientos desarrollados por las empresas en la adopción, implantación y uso de estrategias CRM. Con una revisión confiable y el estudio de casos relacionados con el tema permitirán contrastar la realidad del sector con los conceptos claves que proponen los diferentes autores. Los resultados obtenidos le permitirán al sector y a los gerentes desarrollar estrategias que ayuden a la satisfacción y fidelización de sus clientes. En el campo académico, este estudio servirá de guía teórico-práctica para estudiantes y profesores del área que necesiten afianzar sus conocimientos en temas de marketing relacional, CRM, fidelización y servicio. El presente proyecto permitirá al futuro administrador enfrentar y asumir paradigmas en escenarios empresariales reales. La información estratégica acerca de los clientes es vital para las organizaciones, ayuda para la toma de decisiones, pronostica cambios en la demanda y establece un control sobre todos los procesos en los que está involucrado el cliente. La adopción, implantación y uso de estrategias CRM ayuda a que la empresa esté más atenta a la manera como interactúa con sus clientes y por ende, mejorará la percepción que tenga el cliente de la organización. En el sector Porcícola hay tendencia a las economías de escala y es importante segmentar y especializar el servicio dependiendo el potencial del cliente. En un mercado tan competitivo encontrar nuevos clientes no es fácil, y menos retenerlos ya que los productos están logrando estándares similares y el cliente basa su decisión en el precio. Al no haber diferenciación debemos ofrecer valor en el servicio lo cual nos ayudará a que el cliente haga una segunda compra prefiriendo nuestra empresa en lugar de la competencia. Hoy en día las estrategias CRM definen el rumbo de una empresa, ayudando no solamente a adquirir nuevos clientes, sino también, a mantener felices a los clientes actuales, de este modo se logran más ventas, y una mayor rentabilidad en el negocio. Razones por las cuales el sector Porcícola se verá beneficiado y Frigocárnicos Monserrate por medio de las estrategias CRM podrá ofrecer un mejor servicio a sus clientes ayudando a las fidelización de estos.
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El presente documento, en su primera parte, se hace un breve resumen de los antecedentes y evolución de la mujer empresaria en el mundo, en Colombia y Cundinamarca. En su segunda parte, se muestra un resumen sobre el origen, evolución e importancia de las fundaciones (ONG’s) en el mundo, en Colombia y Cundinamarca. En su tercera parte, se da a conocer un análisis descriptivo de la Fundación Red de Mujeres de Cundinamarca, por medio de una entrevista concedida por su fundadora y presidenta, María del Carmen Colina. En su cuarta parte, se muestra una breve presentación del estudio prospectivo, dando a conocer su temática, principales autores y metodología. En su quinta, sexta y séptima parte se desarrolla el caso práctico: “prospectiva de la Red de Mujeres de Cundinamarca 2012-2031”, por medio de la utilización del software MIC MAC, MACTOR Y SMIC. Todo este trabajo fue desarrollado gracias a una revisión bibliográfica de aproximadamente 130 textos, artículos, tesis de grado de la Universidad del Rosario, noticias y publicaciones. La ultima parte del documento refleja las conclusiones y recomendaciones para la Fundación Red de Mujeres de Cundinamarca.
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El presente trabajo logra exponer los diferentes futuros escenarios laborales que viven los egresados de la Facultad de Administración de la Universidad del Rosario. Para esto se ha recurrido al uso de metodología la prospectiva, unidos a un sólido marco teórico, a la utilización de la herramienta Mic Mac y a la opinión de expertos en el tema. En la actualidad, la problemática que viven la mayoría de los egresados radica en la falta de experiencia a la hora de ser admitidos en un puesto laboral, lo cual se representa en el aumento del desempleo y un malestar para su vida laboral. Esta es la razón por la cual se percibió la necesidad de hacer este estudio, para esclarecer cómo es la realidad de los profesionales, y al final poder proporcionar una alternativa para la mejora de los escenarios. Sin embargo, es importante recordar que el futuro es incierto y que todos los escenarios experimentados son resultado de estudios científicos y no de realidades comprobadas.
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El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.
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Análisis estructural de los procesos corporativos de pronóstico de demanda. Estudio de caso en Empresa manufacturera, con enfoques cuantitativo y cualitativo y soluciones informáticas y conceptuales a los problemas hallados.
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Esta tesis pretende describir la situación actual del sector de seguridad privada, al implementar y adoptar estrategias de CRM. Con una revisión confiable y el estudio de casos relacionados con el tema, lo cual permitirá constatar la realidad en cuanto la aplicación del modelo, en el sector de seguridad privada, según lo planteado por diversos autores. Los resultados obtenidos permitirán, de este modo, al sector y a sus gerentes, desarrollar estrategias que ayuden a la satisfacción de sus clientes y a la prestación de un mejor servicio. En el campo académico, este estudio servirá como guía teórico-práctica para estudiantes y profesores, de modo que permitirá afianzar conocimientos en cuanto al CRM, al marketing relacional y su uso en el sector de seguridad privada. Según este modelo la información acerca de los clientes, es una información estratégica vital para las organizaciones que ayuda a la toma de decisiones, pronosticar cambios en cuanto a demanda, además de establecer control sobre procesos en los que se involucre el cliente; de modo que la adopción e implementación de CRM, ayude a la empresa, en este caso a las del sector de seguridad privada, a estar atentos a la manera como se interactúa con el cliente y por ende mejorar el servicio, lo que tendrá repercusión en la percepción que tenga de la organización el cliente. De este modo, se ve como en la actualidad las estrategias de CRM definen el rumbo de una empresa, ayudando atraer nuevos clientes y además de esto, ayuda de igual modo a mantener felices a los clientes actuales; lo cual repercute en la demanda o el requerimiento del servicio, y así en una mejor rentabilidad para las empresas del sector. Razones por las que el sector de vigilancia se verá beneficiado por medio de las estrategias del CRM, lo que lo llevara a ofrecer mejores servicios a sus clientes.
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En este trabajo se realiza la medición del riesgo de mercado para el portafolio de TES de un banco colombiano determinado, abordando el pronóstico de valor en riesgo (VaR) mediante diferentes modelos multivariados de volatilidad: EWMA, GARCH ortogonal, GARCH robusto, así como distintos modelos de VaR con distribución normal y distribución t-student, evaluando su eficiencia con las metodologías de backtesting propuestas por Candelon et al. (2011) con base en el método generalizado de momentos, junto con los test de independencia y de cobertura condicional planteados por Christoffersen y Pelletier (2004) y por Berkowitz, Christoffersen y Pelletier (2010). Los resultados obtenidos demuestran que la mejor especificación del VaR para la medición del riesgo de mercado del portafolio de TES de los bancos colombianos, es el construido a partir de volatilidades EWMA y basado en la distribución normal, ya que satisface las hipótesis de cobertura no condicional, independencia y cobertura condicional, al igual que los requerimientos estipulados en Basilea II y en la normativa vigente en Colombia.