ACTIVIDAD 1 y 2. EVALUACION CONTINUA TECNICAS CUANTITATIVAS I. CURSO 2015/2016

ACTIVIDAD 1 y 2. EVALUACION CONTINUA TECNICAS CUANTITATIVAS I. CURSO 2015/2016

Análisis Unidimensional

• La media de las cuotas a pagar de la liquidación de IVA, que va desde el primer trimestre de 2011 hasta el cuarto trimestre de 2014, es 4062,5€.
• La mediana, que divide a la muestra en dos pates iguales, está valorada en 3611,11€; lo que nos indica que el número de cuotas por debajo y encima de esta cantidad es igual.
• En cuanto a la moda, la cuota (valor) que se repite con mayor frecuencia es 3000€.
• El recorrido se define como la diferencia entre  los valores extremos representa la amplitud del intervalo donde se encuentran los valores centrales y es de 12500.
• La desviación típica: Esta medida viene expresada en las mismas unidades que la variable de estudio, lo que la hace más apta como medida de dispersión. En nuestro caso es de 2633,17.
• Coeficiente de variación (0,65): esta medida de dispersión determina la homogeneidad o heterogeneidad de las cuotas a pagar. Si este coeficiente se aproximase a 0 se trataría de una variable homogénea, si se aproximase a 1,  heterogénea. En nuestro caso, se trata de una variable ligeramente heterogénea, donde las cuotas a pagar están ligeramente dispersas, hay mayor diferencia entre ellas.
• El percentil que hemos considerado más interesante calcular es el percentil 50. La conclusión que se deduce es que el 50% de las cuotas presentan una cantidad de 3611,11€.
• Coeficiente asimetría (1,35): presenta asimetría hacia la derecha debido a que el valor es superior a 0.
• Coeficiente de Curtosis (68.24): Se trata de una distribución leptocúrtica ya que el valor es superior a 0, lo que quiere decir que tiene mayor apuntamiento que la distribución Normal estándar.
• Índice de Gini (0.24): mide la concentración de las cuotas a pagar de IVA.

Va desde 0 a 1. La muestra se dice que está equidistribuida o mínima concentrada si se aproxima a 0; y si, se aproxima a 1, la muestra estaría concentrada o mostraría máxima concentración. En nuestro caso, presenta una concentración débil.

• Cuando utilizamos datos sin agrupar, obtenemos una media mayor, en este caso de 4097€ y una desviación típica inferior, 2255,37. Lo que indica

una menor dispersión de los datos.

Análisis Bidimensional

• Para saber la homogeneidad de las variables x (ingresos) e y (gastos) nos fijamos en la varianza, por lo que la variable y es más homogénea porque es más próxima a 0.
• La covarianza ya que es positiva (12709392087,66)nos indica que las dos variables aumentan o disminuyen en el mismo sentido, es decir, si los gastos aumentan o disminuyen, los ingresos aumentan o disminuyen respectivamente.
• Recta: queremos explicar los ingresos (x) en función de los gastos (y). Teniendo la información de que “b” toma el valor de 108625,41,  interpretamos que cuando los gastos aumentan en 1000€, los ingresos lo hacen en 108625,41€.
• Coeficiente de correlación: (0.99) Existe una relación positiva, no perfecta, pero buena ya que es cercana a 1.
• Coeficiente de determinación: (0,974517144) El ajuste es bueno, se podría mejorar hasta 1. Hay buena bondad de ajuste y existe una relación lineal positiva.
• Previsión: con los datos obtenidos, después de sustituir en la recta (x) 450610.02 (media gastos 2T), calculamos una previsión de ingresos para el segundo trimestre de 2016 de 2618852,12934€(miles €).

 Números Índice

• Respecto al año 2011, en 2012 los gastos aumentaron un 1,86%, del mismo modo que en 2013 se incrementaron en 3,39%  y un 19,9% en el último año, 2014.
• En cuanto a la variación del periodo en términos corrientes y constantes.

En el periodo 2011-2014 los gastos han aumentado 228,55402€ (miles €) en términos constantes, mientras que en términos corrientes, en el mismo periodo el incremento ha sido 87,82177€ (miles €).

• En lo referente a la tasa media de variación anual, en el periodo 2011-2014, los gastos a precios corrientes han aumentado  un 2%, mientras que a precios constantes lo han hecho en un 5%.

Series temporales

• La Recta que explica los ingresos medios anuales a partir del tiempo, nos muestra cómo se comportan los ingresos durante los diferentes trimestres de cada año. Por lo que en los dos primeros trimestres aumentan en general y al comienzo del tercer trimestre de los años 2012 y 2014 disminuyen considerablemente.

Por cada unidad que cambia X, altera en 413296,11 unidades la Y. Así, cuando X es igual a cero, Y es igual a 4783,39.

Serie Original

                 [pic 1]

• Índices de variación estacional (IVE) para cada trimestre:

En el primer trimestre los ingresos disminuyen un 39,07%; por el contrario, aumentan un 12,08% en el segundo. En el tercero continúa aumentando un 24,19% y por último, en un 2,79% se incrementan para el cuarto trimestre del año, todo esto comparado con la media anual debido a la estacionalidad.

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