Tesis profesional presentada por Amparo Cabrera García

Licenciatura en Actuaría. Departamento de Actuaría. Escuela de Ciencias, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dr. Leovigildo Leandro López García
Vocal y Director: Mtro. José Raúl Castro Esparza
Secretario: Dra. Verónica Patricia Rodríguez Vázquez

Cholula, Puebla, México a 9 de diciembre de 2005.

Resumen

A finalizar cada año el I.M.S.S. observa grandes sobrantes y faltantes de medicamentos lo cual es necesario minimizar, esto se obtiene elaborando un modelo según el comportamiento de la demanda generada desde agosto de 1998 hasta junio del 2005.

En el presente proyecto se obtendrá el Modelo Estadístico que mejor se amolda a la Demanda de los Principales Medicamentos del I.M.S.S. de la ciudad de Puebla. Para desarrollar el modelo así como las ecuaciones, se empleó la metodología...

Índice de contenido

Portada (archivo pdf, 25 kb)

Índices (archivo pdf, 11 kb)

Capítulo 1. Introducción (archivo pdf, 26 kb)

  • 1.1 Planteamiento del Problema y Antecedentes
  • 1.2 Objetivo General
  • 1.3 Objetivos Específicos
  • 1.4 Justificación e Importancia del Tema
  • 1.5 Preguntas de Investigación
  • 1.6 Delimitaciones y Limitaciones
  • 1.7 Hipótesis
  • 1.8 Métodos y Técnicas
  • 1.9 Narrativa de los Capítulos
  • 1.10 Terminología

Capítulo 2. Marco Teórico (archivo pdf, 397 kb)

  • 2.1 Antecedentes del I.M.S.S
  • 2.2 Misión
  • 2.3 Estructura y Organización
  • 2.4 Situación Actual del I.M.S.S
  • 2.5 Dirección de Prestaciones Médicas
  • 2.6 DICBIS
  • 2.7 Manual de Procedimientos de DICBIS
  • 2.8 Promedios Móviles
  • 2.9 Promedio Móvil Ponderado
  • 2.10 Series Temporales
  • 2.11 Método de Descomposición
  • 2.12 Exactitud del Pronóstico
  • 2.13 Suavización Exponencial Simple
  • 2.14 Suavización Exponencial Doble Método de Brown
  • 2.15 Método de Suavización Exponencial de Holt
  • 2.16 Estadísticos de Significancia

Capítulo 3. Metodología (archivo pdf, 209 kb)

  • 3.1 Estacionariedad
  • 3.2 Función de Autocorrelación
  • 3.3 Función de Autocorrelación Parcial
  • 3.4 Ruido
  • 3.5 Modelos Autorregresivos
  • 3.6 Modelos ARIMA, Box-Jenkins
  • 3.7 Análisis de Intervención
  • 3.8 Modelos Estacionales
  • 3.9 Modelos Estacionales SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s
  • 3.10 Descripción del Software Actual

Capítulo 4. Desarrollo de la Investigación (archivo pdf, 131 kb)

  • 4.1 Veracidad de los Datos
  • 4.2 Selección de Medicamentos
  • 4.3 Determinación actual de los requerimientos del I.M.S.S,
  • 4.4 Medicamentos de Mayor Impacto
  • 4.5 Implementación del Método Box-Jenkins
  • 4.6 Identificación
  • 4.7 Estimación de los Parámetros del Modelo
  • 4.8 Modelos Estimados para cada Medicamento

Capítulo 5. Resultados de la Investigación (archivo pdf, 63 kb)

  • 5.1 Minitab
  • 5.2 Pronósticos e Intervalos de Confianza
  • 5.3 Modelos Ajustados para el resto de los medicamentos
  • 5.4 MAPE

Capítulo 6. Conclusiones y Recomendaciones (archivo pdf, 9 kb)

Referencias (archivo pdf, 11 kb)

Apéndice A. Gráficas y Tablas Empleadas para la Determinación de los Modelos (archivo pdf, 563 kb)

Apéndice B. Método de Descomposición (archivo pdf, 14 kb)

Apéndice C. Transformaciones para 5 Medicamentos (archivo pdf, 60 kb)

Anexo 1. Correlogramas Simples y Parciales (archivo pdf, 13 kb)

Anexo 2. Anderson Darling (archivo pdf, 24 kb)

Cabrera García, A. 2005. Modelo de un Pronóstico Estadístico de la Demanda de los Principales Medicamentos del I.M.S.S. - Puebla. Tesis Licenciatura. Actuaría. Departamento de Actuaría, Escuela de Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Diciembre. Derechos Reservados © 2005.