Pronostico para la toma de decisiones ma9108 sep2012

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Actividad integradora 1
Instrucciones:

 Las cantidad de un nuevo artículo vendido en una tienda departamental es
como sigue:

Cantidad Cantidad
2009 2010
vendida vendida
Ene 299 Ene 395
Feb 313 Feb 404
Mar 291 Mar 411
Abr 319 Abr 419
May 322 May 420
Jun 334 Jun 430
Jul 329 Jul 444
Ago 341 Ago 450
Sep 352 Sep 457
Oct 359 Oct 465
Nov 370 Nov 471
Dic 402 Dic 483

 Responde a las siguientes preguntas:

o ¿Utilizarías el método Delphi para realizar un pronóstico con la
información presentada? ¿Por qué si o por qué no?
o ¿Utilizarías el método de promedios móviles para realizar un
pronóstico con la información presentada? ¿Por qué si o por qué no?
o Al graficar esta información, ¿qué puede observar?
o ¿Bajo qué modelo sería conveniente realizar pronósticos en este
ejemplo?
o Al graficar esta información, ¿qué puede observar?
o Proyecte una nueva gráfica de los datos reales y los datos
pronosticados con el método que utilizó. Explique qué sucede.

Instrucciones:

1. Explica claramente cuando es mejor utilizar:
 Suavización exponencial simple
 Suavización exponencial lineal
 Método de Winters
2. Menciona cuales son los métodos de pronósticos basados en promedios.
3. Define cuando es útil el análisis de regresión lineal simple.



4. Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple.
5. ¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no
explicada”?
6. ¿Qué alternativa puedes utilizar cuando tu diagrama de dispersión no
presenta una tendencia lineal y requieres analizar el caso con regresión
lineal?
7. Menciona en qué consiste la prueba de hipótesis nula y la prueba de
hipótesis alternativa.
8. ¿Qué criterio se utiliza para aceptar o rechazar la prueba de hipótesis?
9. ¿Cómo puedes relacionar las graficas de residuales vs los supuestos de la
regresión?
10. Pronostica el clima para la ciudad de Guadalajara haciendo uso de la
siguiente información:
 Según los portales de internet, el clima de Guadalajara durante el año
pasado estuvo fluctuando entre los 24 y los 30º C, no así las
precipitaciones que fueron muy diversas durante todo el ciclo. Haz
uso de los conocimientos aprendidos usando el método de
suavizamiento exponencial simple para calcular la precipitación
promedio y de regresión lineal y no lineal, para calcular la temperatura
del mes de mayo.
 En el suavizamiento exponencial considera α=0.2 u α=0.5

Precipitación
Temperatura
promedio
(ºC)
Mes (cm)
Y
X
Enero 24 1.78
Febrero 26 0.51
Marzo 28 0.25
Abril 30 0.76
Mayo 32 3.3
Junio 30 16.76
Julio 29 24.89
Agosto 28 20.28
Septiembre 27 14.99
Octubre 27 4.83
Noviembre 26 1.78
Diciembre 24 1.27

Instrucciones:



Parte I. Teoría

Investiga en fuentes confiables de información lo siguiente:

1. Regresión lineal múltiple:
a. ¿Qué es?
b. ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de
correlación?
c. ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?
d. ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?
2. Serie de tiempo:
a. ¿Qué es?
b. ¿A qué se refiere la autocorrelación?
c. ¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los
pronósticos?
d. ¿Cuáles son los principales números índice en la economía nacional?
e. ¿Cuál es la diferencia entre componente cíclico y estacional?
f. ¿A qué se refiere el ajuste del poder de compra mediante deflación?
g. ¿Qué es apalancamiento y cómo se relaciona con las observaciones
atípicas?

Parte II. Práctica

Resuelve los siguientes ejercicios:

1. Martín es un joven ahorrador que cada quincena separa los pesos sueltos
que encuentra en su cartera, y tiene la curiosidad de pronosticar cuánto
puede ahorrar de julio a diciembre.

Ahorro
Mes Quincena
(pesos)
Enero 1 115
2 160
Febrero 1 102
2 176
Marzo 1 180
2 203
Abril 1 191
2 216
Mayo 1 210
2 249
Junio 1 227
2 254



a. Descompón la serie y pronostica el ahorro total de julio a diciembre.
b. ¿Cuál es el comportamiento de esta serie?
c. Martín desea saber a cuánto equivale el total de su ahorro de enero a
diciembre en pesos constantes, teniendo como base la segunda
quincena de junio. ¿Cuál será su ahorro?

3. Ahora Martín quiere fomentar su ahorro personal y ha identificado las
variables que considera que han influido en su ahorro: los minutos que ha
utilizado en celular y el salario quincenal.

Ahorro Salario Celular
Mes Quincena
(pesos) (pesos) (minutos)
Enero 1 115 2300 301
2 160 2325 250
Febrero 1 102 2350 332
2 176 2375 260
Marzo 1 180 2400 309
2 203 2425 237
Abril 1 191 2450 260
2 216 2475 253
Mayo 1 210 2500 298
2 249 2525 241
Junio 1 227 2550 235
2 254 2575 229

a. Obtén la ecuación de regresión múltiple usando ambas variables
independientes.
b. ¿Cuál es el coeficiente de correlación?
c. ¿Cuál es el coeficiente de determinación?
d. Aplica el método de regresión paso por paso, ¿coinciden los
resultados?
e. Si compruebas la relación mediante la prueba F, ¿es significativa?
f. Si Martín quiere ahorrar $450 la próxima quincena y sabe que recibirá
$2600, ¿cuántos minutos tiene permitido llamar?
g. ¿Cuánto es la variación no explicada por el modelo?
h. ¿Consideras que Martín administra correctamente sus recursos?
i. ¿Cómo relacionas el uso de las herramientas vistas con el ahorro de
Martín?

Instrucciones:



Parte Teoría:

1. Investiga en bibliografía y la biblioteca digital los conceptos básicos de la
metodología Box – Jenkins como son:
2. Definición de la metodología.
3. Historia de la metodología.
4. Proceso iterativo de la metodología.
5. Describe cuatro ejemplos en las empresas en los que el uso de Box –
Jenkins favorece a la proyección de pronósticos acertados.
6. Elabora un cuadro sinóptico con las metodologías aprendidas durante todo
el curso donde especifiques un ejemplo del sector manufacturero en el que
puedas aplicarlas.

Parte Práctica:

1. Resuelve el siguiente caso:

Gasolinera Pacífico se dedica a la venta de gasolina premium,
magna y diesel. La gerencia ha decidió implementar el uso de
pronósticos ARIMA en los pedidos del siguiente año, para lo cual
han hecho uso del registro de ventas mensuales tomando en
cuenta los cinco años anteriores:

Periodo Ventas(litros) Periodo Ventas(litros) Periodo Ventas(litros)
1 85435 21 83246 41 80725
2 80446 22 77654 42 87655
3 91979 23 78987 43 88907
4 91445 24 79800 44 82322
5 93243 25 85156 45 92340
6 88860 26 88768 46 86765
7 94976 27 92143 47 89784
8 90824 28 93876 48 90872
9 93671 29 81825 49 90875
10 80674 30 80762 50 97234
11 78981 31 90984 51 90123
12 87632 32 90354 52 86035
13 90876 33 83479 53 88932
14 89760 34 84799 54 86754
15 86543 35 85678 55 87903
16 88124 36 90786 56 82314
17 87654 37 88909 57 81436
18 81231 38 86578 58 90989
19 81234 39 83221 59 92345



20 80543 40 84532 60 91367

a. ¿Cuál es el volumen de diesel (en litros) que esperan vender para el
periodo 67?
b. ¿Cuál es el volumen de diesel (en miles de litros) que pronostican
serán vendidos durante todo el año?

6. Compara los resultados obtenidos en Box – Jenkins con la descomposición
de series de tiempo tradicional:
a. ¿Cuánto es la diferencia?
b. ¿A qué se debe esta diferencia?
c. ¿Cuál consideras que es la técnica más adecuada para Gasolinera
Pacífico?

7. Grafica la autocorrelación de la muestra y la autocorrelación parcial con los
datos dados del volumen de ventas.

Instrucciones
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

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.
2. ¿Las dos variables están correlacionadas? ¿En qué medida?
3. ¿Cuál es el coeficiente de determinación en la ecuación de IPC?
4. Proyecta el pronóstico de IPC si el valor del dólar es de $14.50



5. Calcula el efecto en el IPC si cambia el valor del dólar de $12.50 a $13.50
6. Presenta un ensayo acerca de la influencia del dólar en el IPC en México.

II. Resuelve los siguientes puntos.

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.

Periodo 2000 - 2009

a. Aplica la técnica tradicional de series de tiempo para descomponer la
serie.
b. Estima la ecuación del IPC y calcula los componentes: tendencia,
ciclo, estación e irregularidades.
c. Aplicando la descomposición de series ¿Cuánto será el IPC para
noviembre del 2011?
d. Aplica la metodología Box – Jenkins y estima la ecuación del IPC.
e. Grafica la autocorrelación muestral y la autocorrelación parcial.
f. Aplicando Box – Jenkins ¿Cuánto será el IPC para noviembre de
2011?
g. Compara los resultados de la descomposición de series y Box –
Jenkins para noviembre de 2011. ¿A qué se deben las diferencias?
h. ¿Cuál técnica le recomiendas a Consultorías Financieras de México
que utilice para sus pronósticos de IPC? ¿Por qué?


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