realizacion de presupuestos de la empresa

1. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
”Presupuesto de Venta”
Semana 3
Curso:Formulación y Evaluación Financiera Marzo 2022
CGT

2. Bienvenida a los estudiantes
El docente se presenta y ofrece la bienvenida a los
estudiantes.

3. Logro del Curso
Al finalizar el curso, el estudiante elabora un presupuesto maestro y los
estados financieros proyectados a partir de éste
para evaluar financieramente el impacto en la compañía.

4. Logro de la Unidad II
Al finalizar la unidad, el estudiante elabora el
presupuesto de ventas y de operaciones de
una empresa

5. Logro de la sesión
Al finalizar la sesión, el estudiante
elabora un presupuesto de venta para
una empresa industrial.

6. Temas de la sesión
- Introducción
- Funciones del presupuesto de ventas
- Elementosdel presupuesto de ventas
- Términos básicosde pronóstico
- Previsión de ventaso Demandade la empresa
Métodosen la investigacióny pronósticode ventas
1.1. En base al promedio
1.2. Sobre la base de tendenciasy ciclos
1.3. Sobre la base de la estadística

7. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
INICIO
Curso: Dirección Financiera Marzo 2022
CGT

8. Historia de una empresa industrial y su presupuesto de ventas

9. Historia de una empresa industrial y su presupuesto de ventas

10. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
UTILIDAD
Curso: Dirección Financiera Marzo 2022
CGT

11. fuente : https://www.isotools.org/2015/04/14/el-plan-estrategico-empresarial-una-herramienta-
para-la-calidad/

12. Pasos previos al presupuesto de venta
Lluvia de ideas:
-
-
-
Poner las respuestas de los estudiantes.

13. Pasos previos al presupuesto de venta
Los pronósticos de ventas son indicadores de realidades económico-empresariales
(básicamente la situación de la industria en el mercado y la participación de la empresa
en ese mercado).
El pronóstico determina qué puede venderse con base en la realidad, y el plan de
ventas permite que esa realidad hipotética se materialice, guiando al resto de los
planes operativos de la empresa.

14. Pasos previos al presupuesto de venta
Lo primero que se debe hacer es un estudio de mercado.
Realizado el estudio de mercado y establecido las tendencias de los consumidores se
procede hacer el pronostico de la ventas, esto debe ser un análisis serio y acertado, y
no es nada fácil debido a que se cuantifican incidencias que son incontrolables por la
empresa​
Luego se debe definir la técnicaque se va a utilizar para hallar el pronóstico de ventas:
- Técnicas de pronósticos para datos Estacionarios
- Técnicas de pronósticos para datos con tendencia
- Técnicas de pronóstico para series cíclicas

15. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
TRANSFORMACION
Curso: Dirección Financiera Marzo 2022
CGT

16. Pronósticos de ventas : Concepto
Un pronóstico de venta es la estimación o previsión
de las ventas de un producto (bien o servicio) durante
un determinado período futuro.
La demanda de mercado para un producto es el
volumen total susceptible de ser comprado por un
determinado grupo de consumidores, en un área
geográfica concreta, para un determinado período, en
un entorno definido y bajo un específico programa
de marketing.

17. Los pronósticos de ventas son indicadores de
realidades económico-empresariales (básicamente
la situación de la industria en el mercado y la
participación de la empresa en ese mercado).
El pronóstico determina qué puede venderse con
base en la realidad, y el plan de ventas permite que
esa realidad hipotética se materialice, guiando al
resto de los planes operativos de la empresa.
Pronósticos de ventas : Concepto

18. El objetivo principal de los pronósticos se transforma
entonces en el de convertirse en la entrada para el resto
de los planes operativos. El pronóstico de ventas es la
proyección en el futuro de la demanda esperada dando
un conjunto de restricciones ambientales.
Pronósticos de ventas : Objetivo

19. Muchas empresas confunden la
función de pronósticos con la
planeación. La definición de
plan de ventas no incluye las
actividades de hacer
proyecciones de niveles de
demanda y ésa es una de las
diferenciaciones más
importantes a este respecto.

20. Funciones del presupuesto de ventas

21. Elementos del presupuesto de ventas

22. Términos básicos del pronóstico
➢Factor de mercado: es un objeto del mercado que :
1) existe en el mercado,
2) es finito y medible y
3) se relaciona con la demanda de un bien o servicio.
Por ejemplo la cantidad de restaurantes es un factor de
mercado ya que se relaciona con la demanda de materia
prima alimenticia, vajilla, etc.

23. ➢Potencial de ventas de un mercado:
➢es la venta total de un mismo producto de todas las
empresas que lo comercializan, en condiciones
óptimas, durante un período determinado.
Esto supone dos cosas:
1) los planes de marketing se diseñaron y ejecutaron
a la perfección y
2) todos los miembros del mercado con deseos de
comprar el producto y el dinero para hacerlo, lo
hicieron.

24. Participación de mercado: es la porción de mercado
que abarcan las ventas totales de un producto en
particular. Puede referirse a una empresa o varias, así
como a un producto o varios.

25. ➢Previsión de ventas o Demanda de la empresa: es la
estimación de ventas que hace una empresa para un
período determinado, suponiendo que se aplique un
determinado plan de marketing, una estrategia de
mercado y otros elementos de negocios. Un
pronóstico puede expresarse en unidades físicas o
monetarias.

26. Previsión de ventas o Demanda de la empresa
Qi = Si Q
Donde:
Qi Demanda de la empresa i
Si Cuota de mercado
Q Demanda total del mercado

27. Medición del desempeño de un pronóstico de ventas
La intención de medir la precisión de los pronósticos –
un valor relativamente objetivo - tiene una doble
finalidad:
a) La precisión de los pronósticos influye en diversos
costos operativos y
b) En la satisfacción del cliente.

28. Una de los aspectos mas relevantes de la precisión de
los pronósticos está relacionada con su efecto en los
denominados costos operativos, los cuales incluyen la
generación y gestión del propio sistema de
administración de pronósticos.
Una forma de minimizar ese riesgo es examinar sólo los
productos con respecto a los cuales no se ha alcanzado
un grado de precisión aceptable, o trabajar sobre los
productos que requieran niveles de servicio más
elevados.

29. ➢Entre los costos operativos derivados se pueden
mencionar los de operación (producción logística),
mercadotécnica (promociones, publicidad, cuotas de
venta, desarrollo de producto, precio).
Estos surgen, en el caso de las operaciones, por
costos de inventario, por errores en el producto,
cambios en los programas, envíos erróneos que
aumentan costos de inventario, transporte, etc.

30. ➢Entre los costos derivados para el caso de
mercadotécnica estarían costos ineficaces en
publicidad, desarrollo de nuevos productos sin
demanda adecuada, precios que no maximizan la
contribución, cuotas de venta inapropiadas.
Siempre es importante valorar los beneficios que
puede traer el sistema de pronósticos. No siempre
superan los costos del desarrollo de un sistema más
complejo.

31. ➢Un último aspecto a considerar en cuanto a la
precisión de los pronósticos es su relación con la
satisfacción e insatisfacción de los clientes.
La medición de esta insatisfacción alcanza varias
facetas:
➢Diseñar y elaborar productos que los clientes
quieren.
➢No diseñar ni fabricar productos que quieren.
➢No tener los productos deseados por los
clientes en los lugares y cantidades deseadas.

32. Métodos de pronóstico
Métodos cuantitativos
Análisis de los factores de mercado:
La demanda de un producto siempre se relaciona con el
comportamiento de ciertos factores de mercado.
Entonces, podremos determinar una estimación de
venta estudiando los factores relacionados con el
producto.

33. - Método de derivación directa:
Se trata de un estudio de los factores relacionados
con un producto y las consecuencias directas de su
uso y compra, determinando aspectos como
desecho, recambio, rotura, moda, etc.
- Análisis de correlación:
Mide la relación directa entre dos datos o factores de
mercado, se puntúa de 0 (sin relación) a 1 (relación
perfecta)

34. - Análisis de ventas históricas y la tendencia:
Consiste en pronosticar teniendo en cuenta las
ventas y demanda del pasado, considerando factores
del momento.

35. No necesariamente el pronóstico es positivo.
Q (t+1) = ß Q t + (1- ß Q t)
Donde:
Q (t+1) ventas previstas para el próximo periodo
ß constante alisadora entre 0 y 1
Q t ventas en el período t
Q t ventas previstas para el período t.

36. - Pruebas de Mercado:
Una empresa vende un producto determinado en una
zona restringida a modo de piloto o experimento y
mide sus resultados.
Se proyectan las ventas y la demanda potencial.

37. Características de los pronósticos cuantitativos
✓Los pronósticos casi siempre son inexactos. Lo
importante es analizar el error esperado de cada
pronóstico.
✓Los pronósticos son más precisos para grupos o
familias de artículos.

38. ✓Los pronósticos no son sustituto de demanda
calculada.
✓Son tendencias proporcionadas sobre la base de
históricos, con la finalidad de tener una certeza en el
crecimiento a futuro de acuerdo a una metodología.

39. Métodos cualitativos
Pronósticos generados a partir de información que no
contiene una estructura analítica definida. Se basan en
el análisis de las expectativas
Este tipo de pronósticos resulta bastante útil cuando no
se cuenta con información histórica (por ejemplo un
nuevo producto).

40. - Encuesta de las intenciones del comprador:
Consiste en un relevamiento de opinión de deseos o
expectativas sobre la compra de un producto. Esto
incluirá ítems como precio esperado, calidad,
empaque, etc.
Su limitación está dada por que una cosa es la
intención de compra y otra la compra misma.

41. - Participación de la fuerza de ventas:
Consiste en pronosticar las ventas con las
estimaciones de la fuerza de venta (vendedores,
distribuidores, jefes de ventas, etc.).
Este método puede generar pronósticos muy
precisos ya que el vínculo directo con el mercado los
hace aptos para hacer dicho pronóstico.
La limitante, es que por lo general la fuerza de ventas
no domina las herramientas estadísticas.

42. - Juicio de los ejecutivos:
Puede ser acertado, pero por lo general se trata más
de conjeturas.
Una manera de reducir el margen de error es aplicar
el método Delphi: Se toma un grupo de conocedores
y de forma anónima opinan, luego se resumen las
estimaciones y posteriormente se dan a conocer
estas estimaciones a todo el grupo y se les pide que
hagan una nueva predicción, esto puede repetirse
varias veces.

43. Este método evita que personas de poder influyan en
otras o que se “acoplen” varias opiniones en torno a un
solo juicio por el mero hecho de opinar como “el otro”
o “no desentonar”.

44. - Juicio de consultores expertos:
Es un conjunto de opiniones que pueden brindar
profesionales expertos en una industria o disciplina,
relacionadas al proyecto que se está ejecutando. Se realizan
varias consultas.
Este tipo de información puede ser obtenida dentro o fuera de
la organización, en forma gratuita o por medio de una
contratación, en entidades como asociaciones profesionales,
cámaras de comercio y universidades, entre otras.

45. A lo largo del proyecto, el juicio de expertos se usa en:
- La integración del proyecto.
- Planificación y definición del alcance.
- La definición de las actividades del proyecto.
- Las estimaciones de actividades, recursos y costos.
- El análisis de riesgos.
- La planificación de compras y adquisiciones.

46. Características de los pronósticos cualitativos
✓El pronóstico se basa en el juicio personal o en alguna
información cualitativa externa
✓El pronóstico es subjetivo. El mismo se sesga según la
perspectiva optimista o pesimista que tengan las
personas
✓Permite obtener algunos resultados con bastante
rapidez

47. ✓En ocasiones constituye el único método
✓Se suelen utilizar para productos individuales, o
familias de productos pero rara vez para mercados
completos.

48. Pronósticos en base al
Promedio

49. Promedio móvil
Se utiliza cuando se quiere dar más importancia a
conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión.
Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la
media aritmética de un número de puntos consecutivos de
la serie, donde el número de puntos es elegido de tal
manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean
eliminados.

50. •El pronóstico de promedio móvil es eficiente para
patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se
pretende eliminar el impacto de los elementos
irregulares históricos mediante un enfoque en
períodos de demanda reciente.

52. Promedio de ventas en unidades en el período
Sumatoria de datos
Ventas reales en unidades de los períodos
anteriores a t
Número de datos
Donde :
Fórmula

53. Ejemplo de aplicación
Una compañía presenta el
siguiente reporte de ventas
correspondiente al año
2015.
MES VENTAS REALES (2015)
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70
Mayo 80
Junio 105
Julio 100
Agosto 105
Septiembre 100
Octubre 105
Noviembre 100
Diciembre 150

54. Teniendo en cuenta los datos anteriores, se debe
calcular un pronóstico mediante la técnica de Promedio
Móvil utilizando:
•Un período de 3 meses (a partir de abril de 2015)
•Un período de 6 meses (a partir de julio de 2015)
El objetivo consiste en identificar con cuál de los dos
períodos del pronóstico se obtiene mayor precisión al
compararse con las ventas reales del reporte.

55. Procedimiento
a) Al ser un pronóstico con un período móvil de 3 meses, este deberá
efectuarse a partir del mes de abril, es decir que para su cálculo tendrá en
cuenta tres períodos, es decir, Enero, Febreroy Marzo

56. MES VENTAS REALES (2015) PRONÓSTICO 3 MESES
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70 85
Mayo 80 82
Junio 105 78
Julio 100 85
Agosto 105 95
Septiembre 100 103
Octubre 105 102
Noviembre 100 103
Diciembre 150 102

57. b) El siguiente pronóstico al ser un pronóstico con un período móvil de 6
meses, este deberá efectuarse a partir del mes de Julio, es decir que para
su cálculo tendrá en cuenta seis períodos, es decir, Enero, Febrero, Marzo,
Abril, Mayo y Junio.

58. MES
VENTAS REALES
(2015)
PRONÓSTICO 3
MESES
PRONÓSTICO 6
MESES
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70 85
Mayo 80 82
Junio 105 78
Julio 100 85 85
Agosto 105 95 88
Septiembre 100 103 91
Octubre 105 102 93
Noviembre 100 103 99
Diciembre 150 102 103

59. • Aunque existen diversos indicadores de precisión de un
pronóstico, en este caso el resultado es más que evidente,
pues podemos observar como el pronóstico con un
período móvil de 3 meses logra aproximarse en una mayor
medida a las ventas reales del año 2015 con relación a las
previsiones obtenidas mediante el pronóstico con un
período móvil de 6 meses.

60. Ejercicio de Aplicación
•Promedio movil.xlsx

61. Periodo
Cantidades
Reales
Pronóstico
últimos 2
periodos
Pronóstico
últimos 3
periodos
Pronóstico
últimos 4
periodos
Pronóstico
últimos 5
periodos
Pronóstico
últimos 6
periodos
1 50
2 38
3 44
4 63
5 75
6 84
7 96
8 86
9 75
10 68
11 33
12 21
13 18
14 23
15 36
16 42
17 58
18 70
19 72
20 96
Pronóstico Basado en Promedio Móvil

62. PROMEDIO MÓVIL PONDERADO
✓Este método de pronóstico es una variación del promedio
móvil.
✓Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual
importancia a cada uno de los datos que componen dicho
promedio, en el promedio móvil ponderado se puede asignar
cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio
(siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean
equivalentes al 100%).
✓Es usual aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al
dato más reciente.

63. ¿Cuándo utilizar el pronósticode promedio móvil ponderado?
•El pronóstico de promedio móvil ponderado es óptimo
para patrones de demanda aleatorios o nivelados
donde se pretende eliminar el impacto de los
elementos irregulares históricos mediante un enfoque
en períodos de demanda reciente, dicho enfoque es
superior al del promedio móvil simple.

65. Fórmula de Promedio Móvil Ponderado
Donde :
Promedio de ventas en unidades en el período t
Sumatoria de datos
Factor de ponderación
Ventas o demandas reales en unidades de los períodos anteriores a t
Número de datos

66. Ejemplo de aplicación
Un almacén ha determinado que el mejor pronóstico de ventas
se encuentra determinado con 4 datos y utilizando los siguientes
factores de ponderación (40%, 30%, 20% y 10%).
Determinar el pronóstico para el período 5.
Período Ventas (unidades) Ponderación
Mes 1 100,000 10%
Mes 2 90,000 20%
Mes 3 105,000 30%
Mes 4 95,000 40%

67. •Promedio movil ponderado.xlsx

68. Sobre la base de tendencias
y ciclos

69. Es posible hacer pronósticos con tendencia lineal,
logarítmica, potencial, polinomial y exponencial
(ver la siguiente gráfica), que generalmente
dependerá del comportamiento de las ventas, es
decir las ventas tienen que ajustarse a dichas
tendencias.

71. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
MODELOS CAUSALES
Regresión lineal simple y múltiple
71

72. Si sabemos que existe una relación entre una variable
denominada dependiente y otras denominadas independientes
(como por ejemplo las existentes entre: la experiencia
profesional de los trabajadores y sus respectivos sueldos, las
estaturas y pesos de personas, la producción agraria y la cantidad
de fertilizantes utilizados, etc.), puede darse el problema de que
la dependiente asuma múltiples valores para una combinación
de valores de las independientes.
Regresión y correlación

73. Si existe ese tipo de relaciones, se suele utilizar los modelos de
regresión en los cuales se obtiene una nueva relación pero de un tipo
especial representada por una función matemática, en la cual la
variable independiente se asocia con un indicador de tendencia
central de la variable dependiente.
Cabe recordar que en términos generales, una función matemática
representa un tipo de relación en la cual para cada valor de la
variable independiente le corresponde uno y sólo un valor de la
variable dependiente.

74. REGRESIÓN SIMPLE Y CORRELACIÓN
La Regresión y la correlación son técnicas estadísticas que se
utilizan para solucionar problemas comunes en la empresa y
los negocios.
Estos análisis se basan en la creencia de que es posible
identificar y cuantificar alguna Relación Funcional entre dos o
más variables, donde una variable depende de la otra.
Se puede decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos
variables cualquiera en un modelo de Regresión Simple.

75. "Y es una función de X"
Y = f(X)
Como Y depende de X,
Y es la variable dependiente,y
X es la variable independiente.

76. ✓En el Modelo de Regresión es muy importante
identificar cuál es la variable dependiente y cuál es la
variable independiente.
✓En el Modelo de Regresión Simple se establece que Y
es una función de sólo una variable independiente.

77. SUPOSICIONES DE LA REGRESIÓN LINEAL
• Los valores de la variable independiente X son fijos, medidos sin error.
• La variable Y es aleatoria
• Para cada valor de X, existe una distribución normal de valores de Y
(subpoblaciones Y)
• Las variancias de las subpoblaciones Y son todas iguales.
• Todas las medias de las subpoblaciones de Y están sobre la recta.
• Los valores de Y están normalmente distribuidos y son estadísticamente
independientes.

78. Análisis de tendencia con regresión lineal
•Regresión es la relación funcional
de dos o más variables
correlacionadas.
•La usamos para prever una
variable, dada otra variable
•Presupone que los datos del
pasado y las proyecciones del
futuro quedan aproximadamente
en línea recta
78

79. Análisis de tendencia con regresión lineal
• Una empresa hace publicidad de un nuevo producto y se
desea pronosticar los clientes nuevos para los periodos 13 y
14 con base en los datos de los últimos 12 meses
79
Mes Clientes
1 41
2 43
3 39
4 37
5 42
6 35
7 30
8 31
9 32
10 30
11 28
12 28
1 4
1 3
1 2
1 1
1 0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
4 5
4 0
3 5
3 0
2 5
In d e x
Clientes
M A P E 4.43754
M A D 1.57265
M S D 4.61033
A c c u r ac y M easu r es
A c tu al
F its
F o r ec asts
V ar iab le
T r e n d A n a ly s is P lo t f o r C lie n te s
Lin e a r T r e n d M o d e l
Yt = 4 3 .8 5 - 1 .4 1 2 5 9 * t

80. X Y X2
XY
1 41 1 41
2 43 4 86
3 39 9 117
4 37 16 148
5 42 25 210
6 35 36 210
7 30 49 210
8 31 64 248
9 32 81 288
10 30 100 300
11 28 121 308
12 28 144 336
78 416 650 2502
Y = mX + b
m = N ƩXY - Ʃ X ƩY
N ƩX2 - ƩX ƩX
b = Ʃ Y Ʃ X2 - ƩX Ʃ XY
N ƩX2 - ƩX ƩX
Reemplazando los valores de las variables
Y = -1.41 X + 43.85
Calculando para X = 13 y X = 14
X = 13 , Y = 25.48
X = 14 , Y = 24.07

81. Modelos de regresión lineal
• Se asume que una variable dependiente Y depende de otra
variable independiente X, tal como ventas y cantidadde lluvia
81

82. Modelos de regresión múltiple
• Se asume que una variable dependiente Y depende de otras
variable independiente X’s, tal como ventas depende de la
publicidad, ingreso, etc.
82

83. Ejemplo de Regresión múltiple
•No se sabe si los precios o la publicidad influyen más
en las ventas de la empresa, para analizar lo anterior
se toman las ventas reales en millares de 12 años con
sus correspondientes datos de precios/unidad y
publicidad en miles de US$
83

84. Regresión múltiple
Año Ventas Precio Publicidad
1990 400 280 600
1991 700 215 835
1992 900 211 1100
1993 1300 210 1400
1994 1150 215 1200
1995 1200 200 1300
1996 900 225 900
1997 1100 207 1100
1998 980 220 700
1999 1234 211 900
2000 925 227 700
2001 800 245 690
84

85. Regresión múltiple
85
a) Ecuación de regresión
Ventas = 2191 - 6.91 Precio + 0.325 Publicidad
b) Identificarlos factores significativoscon influenciaen la respuesta
P value de Precio = 0.042 Si P <=0.05 es significativo
P value Publicidad= 0.206 no tiene influencia en ventas
c) Si el precio es de 300 y la publicidades de 900 ¿Cuál es el nivel de ventasesperado?
Ventas = 2191 - 6.91*300+ 0.325*900 = 410.5

86. Regresión múltiple
86
d) Obtener la gráfica de regresión lineal entre Ventas y
precio
2 8 0
2 7 0
2 6 0
2 5 0
2 4 0
2 3 0
2 2 0
2 1 0
2 0 0
1 9 0
1 3 0 0
1 2 0 0
1 1 0 0
1 0 0 0
9 0 0
8 0 0
7 0 0
6 0 0
5 0 0
4 0 0
P r e c io
Ventas S 152.777
R - S q 67.5%
R - S q ( ad j) 64.3%
F itte d L in e P lo t
V e n ta s = 3 1 2 9 - 9 .7 3 7 P r e c io

87. Regresión múltiple
87
d) Obtener la gráfica de regresión lineal entre Ventas y
publicidad

88. Pronósticos sobre la base
de la estadística

89. Las técnicas estadísticas para la generación de
pronósticos operan de acuerdo a reglas generales que
se pueden ordenar de la siguiente manera:

90. 1. Se recolectan observaciones sobre el fenómeno.
2. Se describe el comportamiento de las
observaciones.
3. Se adoptan supuestos de carácter general sobre el
comportamiento de las observaciones.

91. 4. Se establecen supuestos sobre la relación que
guardan las observaciones futuras con las
observaciones que se han recolectado.
5. Se describe el comportamiento futuro del fenómeno.
Se producen los pronósticos incluyendo en cada
uno de ellos la medida de su confiabilidad.

92. •Este análisis se complementa con una etapa mas de
verificación o contraste del pronóstico.
•Se lleva a cabo cuando la incertidumbre sobre la
ocurrencia del evento objeto del pronóstico
desaparece .
•En esas condiciones el resultado del evento se
compara con el pronóstico y de esa comparación se
puede sugerir modificaciones al método de
generación de los pronósticos.

93. Características de los modelos estadísticos
1. Simplicidad:
El modelo puede ser usado y sus resultados pueden ser
interpretados y analizados sin dificultad.
2. Capacidaddescriptiva:
Capacidad del modelo para reproducir el fenómeno estudiado.
3. Generalidad:
El modelo puede ser usado en una serie de fenómenos similares y no
para uno solo.

94. Naturaleza del
análisis
estadístico

95. Veamos un ejemplo …de un Presupuesto de ventas de una
empresa industrial que fabrica lavadoras :

96. Caso
Práctico

97. Análisis de resultados

98. Impacto
en los
EEFF

99. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
PRÁCTICA
Curso:Dirección Financiera Marzo 2022
CGT

100. Caso práctico (Grupal)
• De manera grupal los estudiantesinician sus exposiciones en el orden indicado
por el docente. (puede ser por sorteo, o de forma voluntaria)

101. Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
Ciclo: Marzo 2021
Modalidad: Virtual
CIERRE
Curso: Dirección Financiera Marzo 2022
CGT

102. Desarrollo de la dinámica de cierre
El docente brinda retroalimentación a las exposiciones de la parte práctica y
relaciona los hallazgos más importantescon las conclusiones de la semana.
Luego realiza una dinámica preguntando a cada uno de los estudiantes:
“¿Qué aprendí hoy?. Esta dinámica consiste en mencionar en una frase o
palabra lo que aprendieron durante la sesión.

103. Bibliografía
Bibliografía Base :
Polimeni. Contabilidad de Costos .
Horngren.Contabilidad de Costos.
Material de Canvas, curso Fundamentos de Finanzas
Unidad: Planeamientoempresarial: pronóstico y presupuestos
Docente:Carlos V. MartínezDel Río
Link:
https://guiadelempresario.com/ventas/presupuesto-de-ventas/