El objetivo de la presente tesis es proponer una metodología para la estimación eficiente del stock de referencia en el diseño de políticas (R, S) cuando se utiliza en nivel de servicio de ciclo como restricción de diseño, asumiéndose que el proceso de demanda es estacionario con una función de probabilidad discreta, independiente, e idénticamente distribuida. Para ello se analiza el comportamiento de cuatro métodos de cálculo, tres aproximados y uno exacto. La aplicación del método exacto supone un elevado esfuerzo computacional cuyo coste no se justifica para cualquier ítem y cualquier circunstancia. Por ello es importante conocer el comportamiento de los métodos aproximados y los riesgos asociados a su utilización. En la práctica, el método más extendido para calcular el nivel de servicio de ciclo, denominado clásico, es una aproximación al cálculo exacto. Sin embargo, en la presente tesis se demuestra que su utilización para la determinación del stock de referencia no siempre asegura cumplir con el criterio de diseño de la política establecido como objetivo. Los métodos analizados son: (1) el método exacto propuesto por Cardós et al. (2006); (2) La aproximación PI derivada por Cardos y Babiloni (2008) a partir de hipótesis para simplificar el método exacto; (3) La aproximación PII derivada por Cardos y Babiloni (2008) a partir de hipótesis para simplificar el método exacto y la aproximación PI; y (4) el método clásico para el cálculo del stock de referencia [ver p. ej. Silver et al. (1998)], denominado aproximación clásica en la presente tesis, que resulta además al asumir hipótesis para simplificar el método exacto, la aproximación PI y la aproximación PII [Cardos y Babiloni (2008)]. La metodología propuesta se fundamenta en un experimento lo suficientemente amplio (115.941 casos) que justifica su validez. / Babiloni Griñón, ME. (2009). Una metodología para la estimación eficiente del stock de referencia en políticas de revisión periódica con demanda discreta [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8322