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F p i e f ti i e año promedi o factor estacional ie

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FP. I . E.=FtiI .EAÑOPROMEDIOFACTORESTACIONAL“IE”DEMANDADESESTACIONALIZADAPROYECCIÓNPRONOSTICO(MINIMOSCUADRADOS) 2008PRONOSTICODESESTACIONALIZADA2008I3833.331.233116.5293120.693838.45II2766.670.883143.93103121.272771.69III35001.123124.99113121.863500IV2366.670.753155.55123122.452366.67SUMATORIA12466.67PROMEDIO3116.66
PROBLEMA 5Los datos de ventas de 2 años son los siguientes. Los datos están acumulados con dosmeses de ventas en cada “periodo”.a)Trace la gráfica.b)Componga un modelo de regresión lineal simple para los datos de ventas.Teniendo en cuenta que la ecuación es: Y=122+1136X. El modelo de regresiónsimple quedaría de la siguiente manera:AÑOBIMESTREVENTASY=122+1136X01109123.1
200802104124.203150125.304170126.405120127.506100128.6200907115129.708112130.809159131.910182133.011126134.112106135.2781553c)Además del modelo de regresión, determine los factores multiplicadores delíndice estacional. Se supone que un ciclo completo es de 1 año.AÑOBIMESTREVENTASY=122+1136XPROPORCIÓNREAL/TENDENCIAFACTORESTACIONAL200801109123.10.8855I0.8902104124.20.837403150125.31.1971II0.8504170126.41.344905120127.50.9412III1.2006100128.60.7776200907115129.70.8867IV1.3608112130.80.856309159131.91.2055V0.9410182133.01.368411126134.10.9396VI0.7812106135.20.7840781553d)Con los resultados de los incisosb) yc), prepare un pronóstico para el añoentrante.AÑOBIMESTREY=122+1136XFACTORESTACIONALPRONOSTICO2013136.80.89120.814137.90.85116.415139.01.20166.416140.21.36189.4
10132.3110.717141.30.9418142.40.78PROBLEMA 6Las señales de seguimiento calculadas con el historial de la demanda pasada de tresproductos son como sigue. Cada producto usa la misma técnica de pronóstico.Comente las señales de seguimiento de cada producto y señale sus implicaciones.NÚMEROTS 11-2.72-2.323-1.74-1.15-0.876-0.05NÚMEROTS 310.120.4331.0841.7451.9462.2472.9683.0293.54103.75
70.180.491.5102.2PROBLEMA 7En la tabla siguiente se muestran los 2 años previos de información de las ventastrimestrales. Supóngase que hay tendencias y factores estacionales y que el cicloestacional es de 1 año. Use series de tiempo de descomposición para pronosticar lasventas trimestrales del año siguiente.Cálculo de los factores estacionales:PV1=160+2152=187.5PV2=195+2402=217.5PV3=150+2052=177.5PV4=140+1902=165Ventas promedio=ventasrealesntrimestresTS 1: Dado que se ha producido unrápido aumento de la tendencia, laprevisión en breve se encuentrafuera de los límites.Por lo tanto, el modelo depronóstico es pobre.TS 2: Esto está dentro delos límites. Por lo tanto, elpronóstico es aceptable.TS 3: Esta serie estáaumentando rápidamente,y se encuentra fuera de loslímites. En consecuencia elmodelo es pobre.NÚMEROTS 211.542-0.6432.0542.585-0.956-1.2370.758-1.5990.47102.74
Ventas promedio=1495ventas8trimestresVentas promedio=186.875Fe=Promediode ventas pasadasVentas promedio por añoPROMEDIO VENTASPASADASVENTAS PROMEDIOFACTORESTACIONAL “FE”Estación 1187.5186.8751.0033Estación 2217.5186.8751.1639Estación 3177.5186.8750.9498Estación 4165186.8750.8829Descontando las variaciones de temporadaVENTAS REALESFACTOR ESTACIONALDEMANDA NO ESTACIONALventas reales/FE1601.0033159.4737371951.1639167.5401671500.9498157.9279851400.8829158.5683542151.0033214.2928342401.1639206.2032822050.9498215.8349131900.8829215.199909Ajuste por mínimos cuadrados.

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Term
Spring
Professor
Delia del Carmen Gamboa
Tags
Recta, Correlaci n, M nimos cuadrados, An lisis de la regresi n, Serie temporal

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