Ventas de lentes Eyecare
Enviado por ilium2007 • 17 de Abril de 2023 • Tareas • 473 Palabras (2 Páginas) • 29 Visitas
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VENTAS DE LENTES EYECARE
El modelo VAR
A lo largo de 3 años que he estado laborando en la empresa EYECARE he observado como las ventas han ido fluctuando, dependiendo de la época del año. Por lo tanto, podríamos utilizar los procesos estocásticos para identificar las variables de los ingresos con el paso del tiempo y su variabilidad, ya que es una serie temporal, solo faltaría identificar si es estacionaria o no.
Comenzaremos identificando si es una serie de tiempo estacionaria o no, con los datos de ventas proporcionados a partir del año 2019 hasta diciembre 2022. A continuación, se muestra una tabla con las fechas de ventas y los montos totales que entraron en cada mes desde 2019, el primer año con el que empezamos este estudio, así como una gráfica representando estos datos
AÑO 2019 | VENTAS | AÑO 2020 | VENTAS | AÑOS 2021 | VENTAS | AÑO 2022 | VENTAS |
ENERO | 153,000 | ENERO | 199,000 | ENERO | 213,000 | ENERO | 171,000 |
FEBRERO | 148,000 | FEBRERO | 145,000 | FEBRERO | 227,000 | FEBRERO | 189,000 |
MARZO | 118,000 | MARZO | 71,000 | MARZO | 173,000 | MARZO | 189,000 |
ABRIL | 127,000 | ABRIL | 10,000 | ABRIL | 4,300 | ABRIL | 155,000 |
MAYO | 100,000 | MAYO | 70,000 | MAYO | 248,000 | MAYO | 241,000 |
JUNIO | 83,000 | JUNIO | 125,000 | JUNIO | 201,000 | JUNIO | 158,000 |
JULIO | 129,000 | JULIO | 103,000 | JULIO | 253,000 | JULIO | 194,000 |
AGOSTO | 182,000 | AGOSTO | 157,000 | AGOSTO | 191,000 | AGOSTO | 182,000 |
SEPTIEMBRE | 99,000 | SEPTIEMBRE | 223,000 | SEPTIEMBRE | 191,000 | SEPTIEMBRE | 150,000 |
OCTUBRE | 80,000 | OCTUBRE | 239,000 | OCTUBRE | 170,000 | OCTUBRE | 105,000 |
NOVIEMBRE | 88,000 | NOVIEMBRE | 185,000 | NOVIEMBRE | 62,000 | NOVIEMBRE | 192,000 |
DICIEMBRE | 116,000 | DICIEMBRE | 235,000 | DICIEMBRE | 700 | DICIEMBRE | 10,000 |
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Como la mayoría de series económicas presentan un componente irregular por lo que se analiza la raíz unitaria (Irgoin, 2011), en esta parte presentaremos la raíz unitaria que es un indicador de series no son estacionarias
Estadísticos descriptivos
Variable | Observaciones | Obs. con datos perdidos | Obs. sin datos perdidos | Mínimo | Máximo | Media | Desv. típica |
153000 | 47 | 0 | 47 | 700.000 | 253000.000 | 147248.936 | 67547.210 |
Prueba de Dickey-Fuller (ADF (estacionaria) / k = 3) / 153000
Tau (Valor observado) | -2.565 |
Tau (Valor crítico) | -3.484 |
valor-p (unilateral) | 0.283 |
alfa | 0.05 |
Interpretación de la prueba:
H0: Hay una raíz unitaria para la serie.
Ha: No hay raíz unitaria para la serie. La serie es estacionaria.
Puesto que el valor-p calculado es mayor que el nivel de significación alfa=0.05, no se puede rechazar la hipótesis nula H0.
Prueba de Phillips-Perron (PP (intercepción+tendencia) / Lag: Corto) / 153000
Tau (Valor observado) | -4.295 |
Tau (Valor crítico) | -3.511 |
valor-p (unilateral) | 0.007 |
Alfa | 0.05 |
Interpretación de la prueba:
H0: Hay una raíz unitaria para la serie.
Ha: No hay raíz unitaria para la serie.
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