Proyecto Final Pronosticos

Objetivo:

Aplicar los métodos de pronósticos que se estudiaron en este curso, para la solución de problemas y así poder tomar la decisión correcta de acuerdo a los resultados de estos.

Introducción:

Los métodos de pronósticos son de gran importancia en la toma de decisiones ya que nos muestran a futuro el camino o la tendencia que puede seguir la información a la cual queremos pronosticar y así poder tener la información confiable para tomar las decisiones correctas.

En esta época la utilización de los métodos de pronósticos es de gran ayuda para las empresas, bancos, bodegas, almacenes, empresas eléctricas, y petroleras, así como para estos ejercicios los cuales vamos aplicar los métodos de pronósticos aprendidos y podremos decidir de acuerdo a los resultados cual es el método más acertado y eficaz para poder tomar la decisión correcta. Así como aprenderemos la importancia de aplicarlos en nuestro ambiente laborar.

Desarrollo de proyecto:

I. Realiza el siguiente ejercicio.

1. Copia del enunciado de cada problema.

2. Determina los métodos de pronósticos aplicados por problema, una breve definición y la justificación de tu elección.

3. Soluciona el problema por la técnica de pronósticos seleccionada.

4. Interpreta los resultados.

Consultorías Financieras de México fue contratada por una importante empresa comercial para pronosticar el Índice de Precios al Consumidor (IPC) durante los 12 meses del año siguiente.

Consultorías Financieras de México indagó los registros históricos del IPC y como complemento, los valores del precio de venta del dólar por considerarlo una variable de interés:

Periodo 2000 - 2009

Año Mes Dólar (pesos)

x IPC (puntos)

y

2000 Enero 9.63 6585.67

Febrero 9.37 7368.55

Marzo 9.28 7473.25

Abril 9.41 6640.68

Mayo 9.51 5961.14

Junio 9.82 6948.33

Julio 9.37 6514.21

Agosto 9.2 6664.82

Septiembre 9.45 6334.56

Octubre 9.57 6394.24

Noviembre 9.42 5652.63

Diciembre 9.61 5652.19

2001 Enero 9.68 6496.89

Febrero 9.69 6032.1

Marzo 9.58 5727.89

Abril 9.35 5987.25

Mayo 9.27 6595.39

Junio 9.07 6666.17

Julio 9.17 6474.4

Agosto 9.2 6310.7

Septiembre 9.52 5403.53

Octubre 9.27 5537.04

Noviembre 9.23 5832.83

Diciembre 9.2 6372.28

2002 Enero 9.15 6927.87

Febrero 9.1 6734.44

Marzo 9 7361.86

Abril 9.41 7480.74

Mayo 9.64 7031.64

Junio 9.97 6460.95

Julio 9.87 6021.84

Agosto 9.98 6216.43

Septiembre 10.22 5728.46

Octubre 10.21 5967.73

Noviembre 10.16 6156.83

Diciembre 10.4 6127.09

2003 Enero 10.9 5954.35

Febrero 11.03 5927.06

Marzo 10.78 5914.03

Abril 10.27 6509.88

Mayo 10.33 6699.18

Junio 10.47 7054.99

Julio 10.61 7355.07

Agosto 10.73 7591.42

Septiembre 11.13 7822.48

Octubre 11.03 8064.83

Noviembre 11.36 8554.48

Diciembre 11.32 8795.28

2004 Enero 11.07 9428.77

Febrero 11.08 9991.8

Marzo 11.14 10517.5

Abril 11.44 9948.13

Mayo 11.44 10036.29

Junio 11.55 10281.82

Julio 11.43 10116.39

Agosto 11.41 10264.32

Septiembre 11.4 10957.37

Octubre 11.54 11564.35

Noviembre 11.25 12102.55

Diciembre 11.16 12917.88

2005 Enero 11.19 13097.12

Febrero 11.1 13789.46

Marzo 11.19 12676.9

Abril 11.1 12322.99

Mayo 10.9 12964.39

Junio 10.76 13486.13

Julio 10.61 14409.66

Agosto 10.82 14243.19

Septiembre 10.78 16120.08

Octubre 10.8 15759.73

Noviembre 10.57 16830.96

Diciembre 10.64 17802.71

2006 Enero 10.56 18907.1

Febrero 10.55 18706.32

Marzo 10.9 19272.63

Abril 11.05 20646.19

Mayo 11.36 18677.92

Junio 11.15 19147.17

Julio 10.99 20095.93

Agosto 10.93 21049.35

Septiembre 11.01 21937.11

Octubre 10.77 23046.95

Noviembre 10.98 24962.01

Diciembre 10.8 26448.32

2007 Enero 11.02 27561.49

Febrero 11.16 26638.95

Marzo 11 28747.69

Abril 10.93 28996.71

Mayo 10.74 31398.96

Junio 10.77 31151.05

Julio 10.92 30659.66

Agosto 11.04 30347.86

Septiembre 10.93 30296.19

Octubre 10.66 31458.67

Noviembre 10.9 29770.52

Diciembre 10.92 29536.83

2008 Enero 10.83 28793.64

Febrero 10.69 28918.52

Marzo 10.65 30912.99

Abril 10.49 30281.41

Mayo 10.33 31975.47

Junio 10.3 29395.49

Julio 10.03 27501.02

Agosto 10.25 26290.99

Septiembre 10.92 24888.9

Octubre 12.63 20445.32

Noviembre 13.23 20534.72

Diciembre 13.75 22380.32

2009 Enero 14.20 19565.14

Febrero 14.99 17752.18

Marzo 14.03 19626.75

Abril 13.72 21898.85

Mayo 13.07 24331.71

Junio 13.14 24368.38

Julio 13.21 27043.50

Agosto 13.26 28129.95

Septiembre 13.49 29232.24

Octubre 13.08 28646.03

Noviembre 12.93 30957.11

Diciembre 13.07 32120.47

En este caso, considerarás la información proporcionada en la base de datos adjunta que relaciona la cotización mensual del dólar con el Índice de Precios al Consumidor (IPC) también en sus valores mensuales.

1. Considera ambas variables y estima la ecuación de pronósticos para el IPC mediante la regresión lineal simple.

Se utilizo Minitab de agregando los datos proporcionados para este problema, tomando a IPC (puntos) como la variable Y y Dólar como la variable X.

Una vez agregados los datos en Minitab en e menú de herramientas se selección Estadísticas, Regresión, Regresión…

Mostrando los siguientes resultados:

Análisis de regresión: IPC (puntos) Y vs. X Dólar

La ecuación de regresión es

IPC (puntos) Y = - 26357 + 3865 X Dólar

Predictor Coef SE Coef T P

Constante -26357 6430 -4.10 0.000

X Dólar 3865.5 590.8 6.54 0.000

S = 7966.09 R-cuad. = 26.6% R-cuad.(ajustado) = 26.0%

Análisis de varianza

Fuente GL SC MC F P

Regresión 1 2716109890 2716109890 42.80 0.000

Error residual 118 7488109732 63458557

Total 119 10204219622

Observaciones poco comunes

IPC EE de Residuo

Obs X Dólar (puntos) Y Ajuste ajuste Residuo estándar

89 10.7 31399 15158 729 16241 2.05R

90 10.8 31151 15274 728 15877 2.00R

94 10.7 31459 14849 733 16610 2.09R

99 10.7 30913 14810 734 16103 2.03R

100 10.5 30281 14192 752 16089 2.03R

101 10.3 31975 13573 781 18402 2.32R

102 10.3 29395 13458 788 15938 2.01R

108 13.8 22380 26793 1881 -4413 -0.57 X

109 14.2 19565 28533 2129 -8968 -1.17 X

110 15.0 17752 31587 2572 -13834 -1.83 X

111 14.0 19627 27876 2035 -8249 -1.07 X

112 13.7 21899 26677 1865 -4779 -0.62 X

R denota una observación con un residuo estandarizado grande.

X denota una observación cuyo valor X le concede gran apalancamiento.

2. ¿Las dos variables están correlacionadas? ¿En qué medida?

Utilizando Minitab en el menú de herramientas se Estadísticas, Estadística básica, Correlación…

En la ventana de correlación selecilónmos las varibles para nuestro problemas utilizamos C1 IPC (puntos) y C2 X Dolar… y damos click en aceptar

Dando el siguiente resultado…

Correlaciones: X Dólar, IPC (puntos) Y

Correlación de Pearson de X Dólar y IPC (puntos) Y = 0.516

Valor P = 0.000

3. ¿Cuál es el coeficiente de determinación en la ecuación de IPC?

S = 7966.09 R-cuad. = 26.6% R-cuad.(ajustado) = 26.0%

4. Proyecta el pronóstico de IPC si el valor del dólar es de $14.50

La ecuación de regresión es

IPC (puntos) Y = - 26357 + 3865 X Dólar

Utilizando la ecuación anterior y tomando el valor del dólar de $14.50 tenemos:

Y = -26357 + 3865 ($14.50) = $29685.50

5. Calcula el efecto en el IPC si cambia el valor del dólar de $12.50 a $13.50

La ecuación de regresión es

IPC (puntos) Y = - 26357 + 3865 X Dólar

Utilizando la ecuación anterior y tomando el valor del dólar de $12.50 tenemos:

Y = -26357 + 3865 ($12.50) = $21955.50

y tomando el valor del dólar de $13.50 tenemos:

...