En la actualidad, se aplican nuevos modelos de predicción en la matemática, la física y las ingenierías que requieren una mayor adaptación y desarrollo en la economía y administración. La clave de los pronósticos está en precisar el tipo de relaciones entre las variables para conocer el patrón de comportamiento. Es así que, con el valioso aporte de las computadoras, se vienen aplicando modelos dinámicos no lineales, para pronosticar fenómenos con alto contenido aleatorio.
At present, new forecasting models are applied in mathematics, physics and engineering that require further adaptation and development in economics and management. The key to forecasting lies in specifying the type of relationships between variables in order to know the pattern of behavior. Thus, with the valuable contribution of computers, nonlinear dynamic models are being applied to forecast phenomena with a high random content.
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