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1. TALLER PRONOSTICO B2021
1. Las siguientes tabulaciones son ventas unitarias reales de seis meses y un pronóstico
inicial para enero.
a) Calcule los pronósticos para los cinco meses restantes con suavización exponencial
simple con α = 0.2.
b) Calcule la DMA de los pronósticos.
Mes Demanda Pronóstico
Enero 100 80
Febrero 94
Marzo 106
Abril 80
Puede 68
Junio 94
2. La tabla siguiente contiene la demanda de los últimos 10 meses.
Mes Demanda Mes Demanda
1 31 6 36
2 34 7 38
3 33 8 40
4 35 9 40
5 37 10 41
a) Calcule el pronóstico con suavización exponencial simple de estos datos con
una α de 0.30 y un pronóstico inicial (F1) de 31.
b) Calcule el pronóstico de suavización exponencial con tendencia para estos
datos, con una α de 0.30, δ de 0.30, un pronóstico de tendencias inicial (T1)
de 1 y un pronóstico suavizado exponencial inicial (F1) de 30.
c) Calcule la desviación media absoluta (DMA) de cada pronóstico. ¿Cuál es el
mejor?
3. La demanda de audífonos estereofónicos y reproductores de MP3 para trotadores
permitió a Nina Industries crecer casi 50% el año pasado. El número de trotadores
sigue en aumento, así que Nina espera que la demanda también se incremente, porque,
hasta ahora, no se han promulgado leyes de seguridad que impidan que los trotadores
usen audífonos. La demanda de audífonos del año pasado fue la siguiente
Mes Demanda
(unidades)
Mes Demanda
(unidades)
1 4200 7 5300
2 4300 8 4900
3 4000 9 5400
4 4400 10 5700
5 5000 11 6300
6 4700 12 6000
a. Con un análisis de regresión lineal, ¿cuál estimaría que fuera la demanda de cada mes del
año entrante?

2. b. Para tener alguna seguridad de cubrir la demanda, Nina decide usar tres errores estándar
de estimación por seguridad. ¿Cuántas unidades adicionales debe retener para alcanzar este
nivel de confianza?
4. Las señales de rastreo calculadas con el historial de la demanda pasada de tres
productos es la siguiente. Cada producto usa la misma técnica de pronóstico.
SR1 SR2 SR3
1 −2.70 1.54 0.10
2 −2.32 −0.64 0.43
3 −1.70 2.05 1.08
4 −1.10 2.58 1.74
5 −0.87 −0.95 1.94
6 −0.05 −1.23 2.24
7 0.10 0.75 2.96
8 0.40 −1.59 3.02
9 1.50 0.47 3.54
10 2.20 2.74 3.75
Comente las señales de rastreo de cada producto e indique sus implicaciones.
5. Mark Price, nuevo gerente de producción de Speakers and Company, tiene que
averiguar qué variable afecta más la demanda de su línea de bocinas estereofónicas.
No está seguro de que el precio unitario del producto o los efectos de mayor marketing
sean los principales impulsores de las ventas, y quiere aplicar un análisis de regresión
para averiguar qué factor impulsa más la demanda de su mercado. La información
pertinente se recopiló en un extenso proyecto de marketing que se extendió a los 12
años anteriores (el año 1 representa los datos de hace 12 años) y se vació en los datos
siguientes
Ventas Precio Publicidad
400 280 600
700 215 835
900 211 1100
1300 210 1400
1150 215 1200
1200 200 1300
900 225 900
1100 207 1100
980 220 700
1234 211 900
925 227 700
800 245 690
a. Realice en Excel un análisis de regresión basado en estos datos. Con sus
resultados, conteste las preguntas siguientes. (Análisis de regresión múltiple)
b. ¿Qué variable, precio o publicidad, tiene un mayor efecto en las ventas, y cómo
lo sabe?

3. c. Pronostique las ventas anuales promedio de bocinas de Speakers and Company a
partir de los resultados de la regresión si el precio fue de 300 dólares por unidad
y el monto gastado en publicidad (en miles) fue de 900 dólares.