Ejercicios resuelto de pronósticos
Enviado por LeslyAlin123 • 16 de Marzo de 2019 • Ensayos • 572 Palabras (3 Páginas) • 163 Visitas
Ejercicios de pronósticos[pic 1]
Los pronósticos son decisiones de lo que puede premisas básicas que se basan en la planeación.
La planeación empresarial permite que una organización tome parte importante en la formación de su futuro, permitiendo emprender actividades y participar de ellas para controlar su destino, esto permite que la organización tenga mejores estrategias, usando un enfoque sistemático que permite fijar objetivos a corto y largo plazo, permitiendo decidir sobre los recursos económicos y materiales de la empresa.
Ejercicios.
- Método: Mínimos cuadrados
Bajo las siguientes formulas el ejercicio se desarrolla en una hoja de cálculo Excel.
Datos históricos por año | Ventas por año (USD) | x^2 | XY | Método: Mínimos cuadrados | ||
1 | 2000 | 643 | 1 | 643 | ||
2 | 2001 | 750 | 4 | 1500 | ||
3 | 2002 | 656 | 9 | 1968 | ||
4 | 2003 | 724 | 16 | 2896 | ||
5 | 2004 | 639 | 25 | 3195 | b | 3.67252747 |
6 | 2005 | 876 | 36 | 5256 | a | 683.956044 |
7 | 2006 | 678 | 49 | 4746 | ||
8 | 2007 | 729 | 64 | 5832 | [pic 2] | |
9 | 2008 | 520 | 81 | 4680 | ||
10 | 2009 | 687 | 100 | 6870 | ||
11 | 2010 | 834 | 121 | 9174 | [pic 3] | |
12 | 2011 | 865 | 144 | 10380 | ||
13 | 2012 | 637 | 169 | 8281 | [pic 4] | |
14 | 2013 | 723 | 196 | 10122 | ||
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105 |
| 9961 | 1015 | 75543 | ||
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15 | 2014 | 739.044 |
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16 | 2015 | 11627.25 |
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17 | 2016 | 683.956 |
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El método de mínimos cuadrados, es un método que sirve para proyectar las ventas de futuros períodos con base a ventas de gestiones pasadas.
Por ejemplo, si se tiene el registro de las ventas de años anteriores y se desea estimar las ventas para los siguientes años con la misma tendencia, se puede acudir a este método, ajustando a la recta [pic 7][pic 5][pic 6]
En referencia el presente ejercicio, se tiene un valor estimado para el año próximo de $739.04 USD.
- Método: Ajuste exponencial
Ajuste exponencial | |||||||
Ventas reales | Pronostico | Error (abs) | α= | 0.85 | |||
Enero | 926 | 926 | 0 | ||||
Febrero | 817 | 926 | 109 | [pic 8] | |||
Marzo | 1602 | 833.35 | 768.65 | ||||
Abril | 953 | 1486.7025 | 533.7025 | [pic 9] | |||
Mayo | 802 | 1033.05538 | 231.055375 | ||||
Junio | 1421 | 836.658306 | 584.341694 | ||||
Julio |
| 1333.34875 | 371.124928 | ||||
Agosto |
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Septiembre |
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Los pronósticos desarrollados con series de tiempo, hacen uso de los datos del pasado para predecir el comportamiento de la demanda en el futuro.
Sin embargo, y a diferencia de otros métodos, el suavizado o alisamiento exponencial funciona con muy pocos registros de periodos anteriores, destacando los hechos más recientes sobre los más antiguos.
La constante funciona como un factor de ponderación (si, parecido al pronóstico móvil ponderado) y su variación se hace de acuerdo a nuestra necesidad de darle más peso a datos recientes (alfa α más elevado) o a datos anteriores (alfa α más bajo). En este sentido, si α=1, nuestro pronóstico de demanda del próximo periodo será exactamente igual al del periodo actual.
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