Estrategias de precios e incertidumbre económica: Un caso de estudio aplicado al sector farmacéutico argentino usando aprendizaje automatizado

Price strategies and economic uncertainty: case-study for the Argentinian pharmaceutical sector using machine learning

Emiliano Gutiérrez (), Juan Marcelo Virdis (), Leandro Meller () and Diego Leandro Domínguez ()
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Emiliano Gutiérrez: Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS CONICET-UNS)
Juan Marcelo Virdis: Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS CONICET-UNS)
Leandro Meller: Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS CONICET-UNS)
Diego Leandro Domínguez: Departamento de Ciencias de la Administración, Universidad Nacional del Sur (UNS)

Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa = Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration, 2024, vol. 38, 1-16

Abstract: Introducción: En agosto de 2019, un resultado inesperado en las elecciones presidenciales generó una variación en el tipo de cambio y la inflación esperados. El objetivo de este estudio es analizar la relación entre la participación de mercado y la decisión de incrementar los precios en la industria farmacéutica en Argentina.Métodos: Se obtuvieron datos semanales en línea sobre las variaciones de los precios de algunos medicamentos mediante técnicas de web scrapping, y luego se aplicaron algoritmos de clasificación (Random Forests, Gradient Boosting Machiney regresión logística).Resultados: Los resultados fueron dispares. Se encontró que la participación de mercado es importante de acuerdo a los métodos basados en árboles (Random Forestsy Gradient Boosting Machine). Sin embargo, en la regresión logística, dicha variable no era significativa. Conclusiones: La volatilidad en el tipo de cambio que siguió al resultado de la elección causó varios cambios en los precios esperados, y la estructura del mercado farmacéutico influyó sobre las reacciones de precios resultantes. Los laboratorios que tenían una mayor participación de mercado incrementaron sus precios primero.

Keywords: Mercado farmacéutico; incertidumbre; aprendizaje automatizado; Pharmaceutical market; uncertainty; machine learning. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C89 I10 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2024
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DOI: 10.46661/rev.metodoscuant.econ.empresa.6407

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