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Estimación de los costos presupuestales de mano de obra para la Empresa Petrolera Mexicana: una propuesta metodológica basada en modelos autorregresivos

Date Issued
2022
Author(s)
Rivera Palma, César
Advisor(s)
Cruz Juárez, Jai ai Magdalena de la
Type
Resource Types::text::thesis::master thesis
URL
https://scripta.up.edu.mx/handle/123456789/8394
Abstract
El presente caso práctico tiene como objetivo implementar un modelo para el pronóstico de la mano de obra que proporcione a la Empresa Petrolera Mexicana (EPM) una herramienta confiable y veraz para la distribución del presupuesto de mano de obra y así reducir la brecha entre lo presupuestado y lo ejercido; y en consecuencia aprovechar los recursos presupuestales en el Core business de la EPM; la exploración y producción del crudo. Para el alcance del objetivo fue necesario analizar empresas del ramo energético y otros ramos que hayan implementado, de manera exitosa, técnicas econométricas para la estimación de costos presupuestales en general y laborales en particular, para desarrollar un marco de referencia de dichas aplicaciones en la industria petrolera. Contar con un modelo econométrico en la Empresa Petrolera Mexicana (EPM) representa una ventaja, respecto a la dinámica actual, que permitiría la liberación de recursos para la exploración y producción de hidrocarburos, contribuiría a incrementar la producción de petróleo en el país que desde hace algunos años ha sufrido una caída importante en la producción. Entre las aportaciones de este trabajo sobresale la creación de tres distintos productos: Un modelo econométrico que nos ayude a tener un pronóstico del presupuesto, el método elegido para implementar en la EPM, es un modelo SARIMA Un repositorio para poder contar con el historial de los pronósticos que se vayan realizando Una página web donde se puede consultar y visualizar el pronóstico del presupuesto por subdirecciones. Para el desarrollo de este trabajo en el primer apartado se hace una revisión de los antecedentes donde caracteriza la organización y conformación de la plantilla laboral, posteriormente se hace un diagnóstico de la situación: se analiza a la Empresa Petrolera Mexicana (EPM), se revisa el algoritmo de cálculo del pronóstico de mano de obra de la EPM, y se hace un comparativo de los datos presupuestados contra lo ejercido. En el capítulo 3 se hace una revisión de los modelos de pronóstico Autorregresivos: AR, MA, ARIMA, SARIMA y los criterios de selección. La solución propuesta e implementación, se exponen el capítulo 4, mientras que en el capítulo 5 se muestran los modelos analizados y los resultados del modelo elegido que se comporta y ajusta de mejor forma a los datos históricos utilizados de la EPM. Por último, se hace un apartado donde se exponen las conclusiones, así como propuestas de trabajos futuros y propuestas de aplicaciones del modelo para que se aplique a nivel institucional en la EPM. En suma, los productos desarrollados a partir de esta investigación representan una herramienta que permite, de manera eficiente y concreta, destinar los recursos presupuestales excedentes, resultado de las técnicas previas de estimación y que con nuevo modelo se evitara esa brecha, es decir, la herramienta, resultado de este trabajo, permite aprovechar al máximo los recursos en la EPM y poder aumentar o mantener los niveles de producción del país. A lo anterior habría que agregar el cumplimiento del objetivo del trabajo, la reducción de la brecha entre el costo presupuestado y el ejercido.
File(s)
222203.pdf (1.37 MB)
Versión del editor
License
Acceso Abierto
URL License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
How to cite
Rivera Palma, C. (2022). Estimación de los costos presupuestales de mano de obra para la Empresa Petrolera Mexicana: una propuesta metodológica basada en modelos autorregresivos. (Tesis de maestría). Universidad Panamericana
Table of contents
Introducción -- Capítulo 1. Antecedentes -- Capitulo 2. Diagnóstico de la situación -- Capítulo 3. Marco teórico -- Capítulo 4. Solución propuesta e implementación -- Capitulo 5. Resultados, análisis e interpretación -- Capítulo 6. Conclusiones sugerencias para trabajos futuros

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