Caso aluminum

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  • Publicado : 12 de febrero de 2012
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A continuación se muestra la regresión, considerando todos los costos variables y fijos, aplicando las pruebas estadísticas de significancia, en rojo se marcaron los costos que serán eliminados porNO tener una significancia estadística al 10%, es decir “P-value” es mayor al 10%. En verde están los costos cuya significancia estadística es menor al 10%, lo que nos da en términos generales unaconfianza mayor al 90% que el coeficiente es diferente de cero.

En la regresión mostrada abajo se sumaron los costos marcados en verde, todos son Costos Variables, ya que son los que varian en funciónde la capacidad de la producción de aluminio.
Revisando los coeficientes del intercepto y del Costo Variable Total, podemos observar un nivel de significancia menor al 1%, para el “P-value”. Deesta forma los aceptamos ya que hay un nivel de confianza mayor al 99% de que su valor sea diferente de cero.
Aunque la R2 esta la frontera de lo acaptable, lo tomamos como bueno considerando que estetipo de industria requiere de tiempos muy largos para llevar a cabo cambios en el proceso de producción. Recordamos que el valor de R2, nos indica en este caso que el 72% de la variación en lacantidad producida, es explicada por los costos variables que consideramos:
* Costo Electricidad
* Costo de Alumina
* Costo de otras materias primas
* Costo de Consumibles
Por último elvalor de significancia F del modelo, nos indica un valor de significancia mayor al 99% para la función que es:
Q = -8568.53 + (23.54 x CVT)
Donde Q = Capacidad de producción
CVT = Costo VariableTotal

Una véz que nuestro modelo pasó las pruebas estadísticas, procedemos a gráficar la curva de la oferta, para ver el detalle de los datos se anexa el archivo correspondiente en excel porseparado.

Pregunta 2

Bibliografía.
* Corts K.S. (202). Aluminum Smelting in Souht Africa: Alusaf’s Hillside Project:. Harvard Business Review, March, 2002
* Thomas, C. R., Maurice S.C....
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