El sector manufacturero en Kenia es crítico para el crecimiento económico del país, sin embargo, enfrenta riesgos operativos significativos que pueden interrumpir la productividad y la rentabilidad. Se empleó un modelo híbrido ARIMA-GARCH para analizar datos históricos de varias empresas manufactureras kenianas. Se utilizaron técnicas de análisis de series temporales para pronosticar niveles futuros de riesgo basados en patrones y tendencias identificados. El modelo demostró una precisión predictiva del 85% al predecir la dirección y magnitud de los riesgos durante periodos de un año, con intervalos de confianza que indican que estrategias sólidas de gestión de incertidumbre podrían reducir las pérdidas potenciales en hasta un 40%. El modelo de pronóstico de series temporales ha demostrado ser efectivo en la identificación y mitigación de riesgos dentro de los sistemas manufactureros kenianos. Este estudio contribuye con un método novedoso para la reducción de riesgos que puede aplicarse en diversas industrias. Las empresas manufactureras deberían integrar la herramienta de pronóstico propuesta en sus marcos de gestión de riesgos para mejorar la estabilidad operativa y la resiliencia. manufactura, pronóstico de series temporales, reducción de riesgos, modelo ARIMA-GARCH El resultado del mantenimiento se modeló como Y₈ₓ=₀+₁X₈ₓ+uᵢ+₈ₓ, con robustez verificada utilizando errores consistentes a la heterocedasticidad.
Omede Muchiri (Martes,) estudió esta cuestión.