1. 2011
Pronósticos en los Negocios
Universidad de Guayaquil
Ingeniería en Sistemas Administrativo
Computarizados
Integrantes:
Wilmer R. Sagñay Pinduisaca
Karim Velasco Lima
Sandy Plaza Indio
María José Cadena Saa
Blanca Liu Moran
Instructor
Ing. Romni Yepes
Octavo semestre ISAC
21/11/2011

2. Capítulo 1: Introducción a los pronósticos en los negocios
En este capítulo examina los métodos usados para predecir la naturaleza incierta de las
tendencias en los negocios, estos métodos con frecuencia requieren el estudio de datos
históricos y la manipulación de esos datos, en la búsqueda de patrones que se extrapolen
efectivamente para realizar pronósticos. Los temas que se desglosan en este capítulo son:
 Historia de los pronósticos en los negocios
 Tipos de pronósticos
 Selección de un método de pronósticos
 Etapas del pronóstico
 Elaboración de pronósticos
 Ejemplo de elaboración de pronósticos
Capítulo 2: Repaso de Conceptos Estadísticos
En este capítulo trata sobre los conceptos estadísticos fundamentales, para la elaboración de
pronósticos. Los temas que se desglosan en este capítulo son:
 Distribución de probabilidad
 Distribución Muéstrales
 Inferencia de una muestra
 Análisis de correlación ajustes en una línea recta
 Evaluación de la normalidad
Capítulo 3: Técnicas de Pronósticos
 Una de las partes más difíciles de los pronósticos y que toma más tiempo es la
recolección de datos válidos y confiables. Un pronóstico no puedes ser más preciso que
los datos en los que se basan. El modelo de pronóstico más sofisticado fallaras si se aplica
a datos que no sean confiables.
 El advenimiento de la computadora ha propiciado una acumulación increíble de datos
sobre casi todos los temas. La difícil tarea a la que se enfrenta la mayoría de los
pronosticadores consiste en cómo encontrar datos relevantes que les ayuden a resolver
los problemas propios de la toma de decisiones.

3. Exploración de Patronos de datos
 Al seleccionar un método de pronóstico adecuado para los datos de series de tiempo,
considerar las distintas clases de patrones de datos es uno del aspecto más important
Existen cuatros tipos generales:
1.- Horizontales
2.- Tendencias
3.- Estacionales
4.- Cíclicos
Capítulo 4.- Métodos de promedios móviles y de suavización
EL cuarto capítulo describe tres métodos para pronosticar una serie de tiempo:
 Método informal
Para desarrollar modelos simples
 Método de promedios
Generan pronósticos con base en un promedio de observaciones pasadas.
 Método de suavización
Generan pronósticos con base en el promedio de valores pasados de una serie con una
serie decreciente (exponencial) de ponderación.
Capítulo 5: Series de tiempo y sus componentes
 Las series de tiempo no se comportan como muestras aleatorias requieren de métodos
especiales para su análisis
 Los pronósticos de series de tiempo, eliminan gran parte de la incertidumbre asociada
con el futuro
 Ayudan a la dirección de una empresa a definir estrategias alternativas

4.  Los pronósticos se elaboran con un conjunto de procedimientos formales específicos
Aplicaciones de series de tiempo
 Económicas
 Marketing
 Demográficas
Tendencia
 Las tendencias son movimientos a largo plazo en una serie de tiempo
 Pueden describirse mediante una línea recta o una curva suave
 Factores básicos que influyen en la Tendencia; cambio de tecnología, incremento de
productividad, ciclo de vida de un producto
Pronostico de tendencia
 Aquel que se repite un año tras otro
 Se han desarrollado varios métodos para medir la variación estacional, la idea de esto
es estimar y eliminar la tendencia de la serie original
Indicadores de negocios
• Los indicadores de negocios son series de tiempos relacionados con los negocios los
cuales ayudan a evaluar el estado general de la economía
• Herramientas para clarificar y definir, de forma más precisa, objetivos e impactos, son
medidas verificables de cambio o resultado
Capítulo 6: Regresión lineal simple
El sexto capito tiene un vínculo con el capítulo dos. Donde la asociación lineal implica una
relación en línea recta. En este capítulo se estudia el análisis entre una variable dependiente e
independiente.

5. Se analizara lo siguiente:
 Línea de regresión
 Error estándar de la estimación
 Pronostico de Y
 Descomposición de la varianza
 Coeficiente de determinación
 Prueba de hipótesis
 Análisis de residuo
Capítulo 7: Análisis de Regresión Múltiple
En este capítulo se estudia el comportamiento de una variable mediante otras variables
independientes. Los temas a tratar en este capítulo son:
 Matriz de correlación
 Modelo de regresión simple
 Interpretación de coeficiente de regresión
 Variables Ficticias
 Diagnósticos de regresión del pronóstico
 Advertencias del pronóstico