Herramientas para el análisis financiero

Módulo: Herramientas para el análisis financiero Especialidad en Finanzas

MEAP Lizette Martinez Lopez

Estadística Inferencial
•Estimaciones

Inferencia
•Hipótesis
Ho Hipótesis Nula

H1 Hipótesis Alternativa o de investigación

Estadística Inferencial
Una hipótesis es un procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesises una afirmación razonable.

Estadística Inferencial
Ho enunciado relativo al valor del parámetro formulado para probar evidencia numérica.

H1 afirmación que se acepta si los datos de la muestra ofrecen suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula.

Estadística Inferencial
Se pueden formular hipótesis:

•Para medias utilizando la distribución z o t •Para proporciones(distribución z)
•Para uno ó dos poblaciones

Estadística Inferencial
Supuestos para identificar la distribución para medias: Z Conozco s o s n>30 Tengo un promedio

Fórmulas de hipótesis
• Para medias

x z s n
• Para proporciones

z

p   1    n

Pasos para una hipótesis
• Determinar la hipótesis (plantearla) • Calcular valores críticos Zcr
– Depende del NC o a Se calculael valor de pruba de acuerdo a la fórmula Zpba El área sombreada es el rechazo de Ho, Se analiza Zpba con respecto a Zcr. Se concluye.

Hipótesis de un población
• Siempre buscamos rechazar Ho

• Hay tres casos:

Hipótesis de un población
Ho  ≤ H1  >

a

Hipótesis de una población

Ho  ≥ H1  <

a

Hipótesis de una población

Ho  = H1  ≠

a/2

a/2

Ejemplo dehipótesis 1 población
• EJEMPLO 1 A
• A) Se estudió una muestra de 27 días sobre el tipo de cambio, ¿se podría afirmar que el tipo de cambio esta bajando? Si se sabe que en el mismo periodo para el año 2009 el promedio fue de $14.038 y se conoce la desviación estándar de 0.64993. Se desea un nivel de confianza de 95%.

Ejemplo de hipótesis 1 población
• EJEMPLO 1 A

• Sup.

n Fcr= 3.49Rechazo Ho Como P= 0.024 < α=0.05 Rechazo Ho

Con un nivel de significancia de 5% se puede decir que el tiempo medio no es igual para los diversos conductores. Con base en los resultados muestrales que existe que existe una diferencia en las rutas y en los conductores

Ejemplo 5 ANOVA de una vía
Con base en los resultados muestrales y con un nivel de signifancia de 95% se puede concluir queexiste una diferencia en las rutas y en los conductores

Ejercicio 6 ANOVA de dos vía

La empresa Rudduck Shampoo vende tres champús: para cabello seco, normal y grasoso. Las ventas, en millones de dólares, durante los últimos cinco meses, se presentan en la siguiente tabla.

Ejercicio 6 ANOVA de dos vía
Ventas (mills. US$
Mes Junio Seco 7 Normal 9 Graso 12

Julio Agosto SeptiembreOctubre

11 13 8
9

12 11 9
10

14 8 7
13

Ejercicio 6 ANOVA de dos vía
• Utiliza el nivel de 0.05, aplique el procedimiento ANOVA para probar:

a) Las ventas promedio de los tipos de producto para cabello seco, normal y grasoso. b)Las ventas promedio son las mismas para cada uno de los cinco meses.

Ejercicio 6 ANOVA de dos vía
Hipótesis 1. Como Fpba=1.7122 < Fcr= 3.837 Acepto HoComo P=0.23 > α=0.05 Acepto Ho Con un nivel de significancia de 5% se puede decir que las ventas de los 3 tipos de cabello son iguales.

Ejercicio 6 ANOVA de dos vía
Hipótesis 2. Como Fpba=0.38 < Fcr=4.45 Acepto Ho Como P= 0.69 > α=0.05 Acepto Ho

Con un nivel de significancia de 5% se puede decir que las ventas son iguales para los 5 meses. Con base en los resultados muestrales no existe unadiferencia en las ventas por tipo de cabello y en las ventas por mes.

Regresión simple

REGRESIÓN SIMPLE INTRODUCCIÓN
•Método utilizado para 2 variables cuantitativas •Sirve para conocer el grado de asociación. Para predecir, controlar y optimizar diferentes procesos •Analiza la interrelación entre dos variables: • independiente o variable regresora o de predicción “x’ • dependiente o...