Este documento presenta 4 casos de estudio relacionados con pronósticos y análisis de series de tiempo. El primer caso trata sobre la proyección de utilidades a 5 años para un centro de imágenes médicas. El segundo caso analiza la descomposición de una serie de ventas mensuales para una tienda de trajes con alta estacionalidad. El tercer caso propone ejercicios sobre el segundo caso. El cuarto caso analiza las ventas mensuales de 1996 a la actualidad de una mueblería y propone usar descomposición de serie de tiempo para pron

1. NOMBRE: Jocelyn Paola Cornejo Coronel
CODIGO: 11120-2
CARRERA: Ingenieria Industrial
DOCENTE: Ing. Luis Lorgio Cardenas

2. INTRODUCCION
A partir de la recolección de datos históricos y con los numerosos métodos de calculo se busca el análisis para el
pronostico de alcances futuros en diferentes empresas, en este caso en diferentes problemas ya planteados; de
los cuales se busca la solución más optima con la toma de decisión adecuada a cada caso.
Son aplicados diferentes métodos, esto por la necesidad que las empresas requieren para pronosticar sus
próximos alcances futuros, así mismo de determina la demanda en el presente, si está marchando de una manera
progresiva una determinada empresa en el negocio que desempeña. Este método les resulta mucho más eficiente
que una progresión lineal ya que pueden estimar datos prácticamente que son de mucha ayuda para la toma de
decisiones.
OBJETIVOS
OBJETIVO PRINCIPAL
Desarrollar de manera eficiente los problemas planteados, llegando a la solución más optima posible de acuerdo
a cada caso, poniendo en práctica los métodos para determinar el pronóstico de la demanda vistos anteriormente.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
• Graficar datos históricos
• Analizar tendencia
• Analizar estacionalidad
• Considerar factores internos y externos
• Determinar la técnica a usar
• Calcular el pronostico
• Comparar pronostico vs demanda real
• Ajustar pronostico
ANALISIS DE LOS CASOS
CASO (4-5) PROYECCION DE UTILIDADES PARA CINCO AÑOS DE DOWNTOWN RADIOLOGY
Hace algunos años, downtown radiology desarrollo un centro de imágenes médicas más completo y avanzado
tecnológicamente que cualquiera otro en el área oriental de Washington y la región septentrional de Idaho,
conocida como Inland Empire. El equipo planeado para el centro radiológico equiparaba o superaba a las
instalaciones de imágenes médicas de todos los centros médicos a la zona. Al principio, el centro contaba con un
escáner para tomografías computarizadas CT de la serie 9800 y un equipo de resonancia magnética nuclear.
También tenía aparatos para ultrasonido, medicina nuclear, angiografía de sustracción digital, mamografía,
radiología convencional y fluoroscopio. La prioridad de este centro se puso a la venta mediante una oferta al
público y DOWNTOWN RADIOLOGY empleo una evaluación independiente del mercado, que fue estimado por
MARCKETING ASSOCIATES, Inc, y completo una proyección de utilidades a cinco años.
Exposición del problema:

3. El propósito de este estudio es pronosticar las utilidades de los siguientes cinco años para el centro de imágenes
médicas propuesto, suponiendo que usted fuera empleado de PROFESSIONAL MARCKETING ASSOCIATES, Inc,
durante 1984.
Objetivos
Los objetivos de este estudio son:
Identificar las áreas de mercado para cada tipo de procedimiento médico que habrá de ofrecerse en nuestras
instalaciones.
Recopilar y analizar los datos existentes acerca de las utilidades del área del mercado para cada uno de los servicios
que se ofrecerán en las nuevas instalaciones.
Identificar las tendencias en la industria de la salud que ofrecerán, positiva o negativamente, las utilidades de los
servicios que se ofrecerán en las nuevas instalaciones.
Identificar los factores en el negocio, el mercadeo y la planeación de las instalaciones del nuevo proyecto que
pudieron afectar, positiva o negativamente, las perspectivas de ganancias.
Analizar los servicios anteriores de Downtown radiology como una base de datos para el modelo de pronostico
que habrá que desarrollarse.
Utilizar un método adecuado de pronostico cuantitativo que estime las proyecciones de utilidades para los
siguientes cinco años en el centro planeado.
Metodología
Se llevaron a cabo los siguientes pasos para completar la proyección de las utilidades a cinco años.
Se hizo un análisis de los últimos servicios médicos. Se desarrolló el modelo adecuado a pronósticos y se utilizó
para determinar el punto de partida para la proyección de cada procedimiento.
Se estableció el área de mercado para cada tipo de procedimiento y se obtuvieron los pronósticos del tamaño de
población para 1986 y 1990.
Se estudiaron los patrones de recomendación de los médicos para determinar el porcentaje de los médicos que
remiten a sus pacientes a Downtown Radiology y el numero promedio de remisiones hechas por cada uno.
Las tarifas nacionales se obtuvieron del National Center for Health Statistics. Estas tarifas se compararon con los
números reales obtenidos de la Hospital Commission.
La participación de mercado de Downtown Radiology se calculó con base en el número real de tomografías CT
que hay en el área de mercado. (La participación de mercado para otros servicios se determinó con base en la
participación de DR, en comparación con las tarifas proporcionadas por el NC FOR HS).
CASO (5-2) MR. TUX
John Mosby ha estado considerando la descomposición de sus series de tiempo mensuales, el importe mensual
de las ventas. Él sabe que la serie tiene un efecto de estacionalidad muy grande y quisiera medirlo por dos razones.

4. Primero, su banquero se rehúsa a que haga pagos variables al préstamo que tiene, John le ha explicado que,
debido a la estacionalidad de sus ventas y su flujo mensual de efectivo, quisiera hacer pagos adicionales en algunos
meses y reducir, incluso hasta cero, los pagos en otros. Su banquero desea verificar los que John dice acerca del
efecto de la estacionalidad sobre sus ventas.
En segundo lugar, John quiere ser capaz de predecir sus ventas mensuales. Necesita dichos pronósticos para fines
de planeación, en especial porque su negocio está creciendo. Tanto banqueros como inversionistas de capital de
riesgo desean pronósticos sólidos en los cuales basar sus decisiones de inversión. John sabe que su negocio está
mejorando y que sus perspectivas futuras se ven bien, pero los inversionistas quieren documentos.
𝑌̂ 𝑡 = 19092,3 + 2861,58 𝑡
CASO (5-4) MURPHY BROTHERS FURNITURE
En el caso 4.4 Julie Murthy desarrollo un modelo informal que combinada los estimados estacionales y de
tendencia. Una de las razones más importantes por las que ella opto por un modelo informal fue su simplicidad.
Julie sabía que su padre, Glen, necesitaría comprender el modelo de pronostico usado por la compañía.
Es octubre de 2002 y muchas cosas han cambiado. Glen Murphy se ha retirado, Julie ha terminado varios cursos
de negocios, como el de pronósticos empresariales, en la universidad local. Murphy Brothers Furniture construyo
una planta en Dallas y comenzó a fabricar su propia línea de muebles en octubre de 1995.
Los datos de las ventas mensuales de Murphy Brothers Furniture, de 1996 a la fecha, se muestra en la tabla 5.10.
tal y como se indican en el patrón de estos datos, mostrados en la figura 5.13, las ventas se han incrementado en
una forma espectacular desde 1996.
Desafortunadamente la 5.13 también muestra que uno de los problemas con la demanda es que es estacional. La
política general de la compañía fue emplear dos turnos durante el verano y los primeros meses del otoño y
después trabajar uno por el resto del año; por lo tanto, los inventarios crecieron de manera sustancial al final del
verano y en los meses de otoño hasta que la demanda comenzó a elevarse en noviembre y diciembre. Debido a
estos requisitos de producción, Julie estaba muy preocupada por preparar pronósticos de corto plazo para la
compañía que pudieron basarse en la mejor información disponible concerniente a la demanda.
Para fines de pronósticos, Julie ha decidido utilizar únicamente los datos recopilados desde que Murphy Brothers
empezó a producir su propia línea de muebles en 1996 (tabla 5.10). Julie ve (figura 5.13) que sus datos tienen
tendencia y estacionalidad. Por esa razón, decidió utilizar un método de descomposición de la serie de tiempo
para analizar su variable de ventas.
𝑇̂ 𝑡 = 5604.8 + 32.45 𝑡
SOLUCION DE LOS CASOS
CASO (4-5) “DOWNTOWN TECNOLOGY”

5. Pregunta
1.- El contador de Downtown Radiology anuncio que los ingresos serian considerablemente más altos.
Dado que el interés económico por la prioridad se pondrá a disposición por medio de cierto tipo de
oferta publica, la administración de Downtown Radiology debe tomar una decisión concerniente a la
puntualidad de las proyecciones elaboradas por Proffessional Marcketing Associates. Se le solicita que
analice el informe. ¿Qué recomendaciones haría usted?
CASO (5-2) “MR. TUX”
Preguntas
1.- Suponga que el banquero de John hubiera solicitado dos afirmaciones, para presentarlas a su jefe,
que pudieran justificar la solicitud de John para hacer pagos extraordinarios en algunos meses y
ninguno en otros. Escriba estas dos oraciones.
AÑO
NUMERO
DE
SERVICIOS INGRESO ($)
1985 3138 1129680
1986 2531 1012400
1987 2716 1205904
1988 2482 1223626
1989 2529 1383363
TABLA 4.11 UTILIDADES
PROYECTADAS A CINCO AÑOS PARA
LAS TOMOGRAFIAS CT

6. 2.- Suponga que el año entrante, el negocio de John en Seattle sea exactamente el doble del de Spok
ane. Determine los índices estacionales de Sasttle que serían los ideales para balancear los ingresos
mensuales de Mr. Tux.
3.- Sin considerar a Seattle, ¿Cuál sería el volumen que debería sacar John de la máquina de camisas que en enero
y febrero fueran meses “promedio”?
PERIODO INDICE
1 0,3173 #N/D #N/D
2 0,4817 0,4817 #N/D
3 0,9013 0,56562 #N/D
4 1,8194 0,816376 #N/D
5 1,9409 1,0412808 1,00209492
6 1,1913 1,07128464 0,97622133
7 1,0229 1,06160771 0,65559161
8 1,2616 1,10160617 0,14701899
9 0,9016 1,06160494 0,16567081
10 0,7806 1,00540395 0,23019061
11 0,6035 0,92502316 0,3057739
12 0,778
TABLA 5.7 RESUMEN DE LOS INDICES
ESTACIONALES MENSUALES DE MR.
TUX PARA EL CASO 5-2
Descomposicion de la serie de
tiempos
Ecuacion de la linea de tendencia
(Ŷt=19092,3+2861,58 t)

8. TABLA 5.8 CALCULOS DE CORTO PLAZO PARA LOS
COMPONENTES DE MR. TUX (CASO 5 - 2)
N AÑO MES VENTAS
1 1990 Enero 16850 #N/D
2 Febrero 12753 #N/D
3 Marzo 26901 33716
4 Abril 61494 78752,3333
5 Mayo 147862 89115,3333
6 Junio 57990 85723,3333
7 Julio 51318 54302,3333
8 Agosto 53599 42651,6667
9 Septiembre 23038 39344,3333
10 Octubre 41396 27921,3333
11 Noviembre 19330 27811
12 Diciembre 22707 19144
13 1991 Enero 15395 22976
14 Febrero 30826 23936,6667
15 Marzo 25589 53199,6667
16 Abril 103184 108793,667
17 Mayo 197608 123130,667
18 Junio 68600 102039
19 Julio 39909 66625,6667
20 Agosto 91368 63352,6667
21 Septiembre 58781 69942,6667
22 Octubre 59679 50634,3333
23 Noviembre 33443 48947
24 Diciembre 53719 38311,6667
25 1992 Enero 27773 39381,6667
26 Febrero 36653 38527,6667
27 Marzo 51157 101773
28 Abril 217509 158298,333
29 Mayo 206229 177939,667
30 Junio 110081 139734,333
31 Julio 102893 113943,667
32 Agosto 128857 112175,333
33 Septiembre 104776 114889,667
34 Octubre 111036 93171
35 Noviembre 63701 85798
36 Diciembre 82657 59258
37 1993 Enero 31416 54138

9. 38 Febrero 48341 55136
39 Marzo 85651 125555
40 Abril 242673 205959,333
41 Mayo 289554 232200
42 Junio 164373 204845
43 Julio 160608 167025,667
44 Agosto 176096 159689
45 Septiembre 142363 144455,333
46 Octubre 114907 123607,333
47 Noviembre 113552 118500,333
48 Diciembre 127042 97399,3333
49 1994 Enero 51604 86337,3333
50 Febrero 80366 113636
51 Marzo 208938 184378
52 Abril 263830 241661,333
53 Mayo 252216 245204
54 Junio 219566 206954,667
55 Julio 149082 194178,667
56 Agosto 213888 180639
57 Septiembre 178947 175495
58 Octubre 133650 143181
59 Noviembre 116946 138250
60 Diciembre 164154 113314,333
61 1995 Enero 58843 101794,333
62 Febrero 82386 122010,667
63 Marzo 224803 220496,667
64 Abril 354301 302455,667
65 Mayo 328263 332070,333
66 Junio 313647 285490,333
67 Julio 214561 288466,667
68 Agosto 337192 245078,333
69 Septiembre 183482 221764
70 Octubre 144618 155950
71 Noviembre 139750 156304,667
72 Diciembre 184546 131779,667
73 1996 Enero 71043 136173
74 Febrero 152930 158177,333
75 Marzo 250559 271018,667
76 Abril 409567 351624,333
77 Mayo 394747 359062,667
78 Junio 272874 299308

10. 79 Julio 230303 292859,667
80 Agosto 375402 267038
81 Septiembre 195409 248109,667
82 Octubre 173518 183543
83 Noviembre 181702 204644,333
84 Diciembre 258713

11. CASO (5-4) “MURPHY BROTHERS FURNITURE”
Tarea
1.- Desarrolle un modelo para pronosticar los datos de las ventas ajustados a la estacionalidad.
2.- A pesar de que los datos estuvieron involucrados en la descomposición, al usar el origen de pronóstico de
diciembre de 2001, pronostique las ventas para los primeros nueve meses de 2002. ¿Este pronóstico es preciso
cuando se compara con los datos reales?
3.- Pronostique las ventas para octubre de 2002.
4.- Compare el patrón de los datos de ventas al menudeo que se presentaron en el 4.4 con el patrón de los datos
reales de ventas de 1996 a 2001 que se presentaron en este caso.
ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE
1996 4946 4968 5601 5454 5721 5690 5804 6040 5843 6087 6469 7002
1997 5416 5393 5907 5768 6107 6016 6131 6499 6249 6472 6946 7615
1998 5876 5818 6342 6143 6442 6407 6545 6758 6485 6805 7361 8079
1999 6061 6187 6792 6587 6918 6920 7030 7491 7305 7571 8013 8727
2000 6776 6847 7531 7333 7685 7518 7672 7992 7645 7923 8297 8537
2001 7005 6855 7420 7183 7554 7475 7687 7922 7426 7736 8483 9329
2002 7120 7124 7817 7538 7921 7757 7816 8208 7828
TABLA 5.10 VENTAS MENSUALES DE MURPHY BROTHERS FURNITURE, 1996 - 2002 (CASO 5 - 4)
PERIODO INDICE
1 -674,6
2 -702,56
3 -143,72
4 -366,64
5 -53,52
6 -173,27
7 -42,74
8 222,32
9 -57,95
10 145,76
11 612,3
12 1234,63
Ecuacion de la linea de
tendencia( T ̂t=5604.8+32.45 t)
INDICE ESTACIONAL