PRONOSTICOS Y DETERMINACION DE LA DEMANDA

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TRABAJO FINAL: PRONOSTICOS Y DETERMINACION
DE LA DEMANDA

El presente trabajo tiene como data el análisis de los últimos 4 años de dos productos:
Venta de automóviles.
Consumo depolietileno.

A) Análisis de Ventas de Automóviles

I. Análisis de Coeficiente de Auto Correlación













Conclusión: Se observa que los coeficientes de auto correlación caengradualmente a cero al incrementarse el número de periodos. Por este comportamiento de las R, los datos tienen tendencia.



II. Método de No Formales y Promedios móviles


II.1 Método No FormalesModelo
Ypronóstico
DAM
EMC
PEMA
PME
Yt+1 = Yt+(Yt-Yt-1)
64
20.2174
632.4348
0.4614
-0.0525
Yt+1= Yt(Yt/Yt-1)
64
22.5170
922.4639
0.5019
-0.1846
Yt+1= Yt-3
64
16.0455
337.2273
0.31670.0516
Yt+1=Yt-3+(Yt-Yt-4)/4
82
14.6744
311.8517
0.2888
0.0172














Conclusión: Se observa que la data tiene tendencia y estacionalidad. Por los resultados obtenidos,según los modelos no formales, el menor PEMA es: 0.2888.





2.2 Promedios Móviles

Modelo
Ypronóstico
DAM
EMC
PEMA
PME
Promedio móvil 2 periodos
72
11.8696
230.3370
0.2683
-0.0456Promedio móvil 3 periodos
74
11.8815
214.4988
0.2502
-0.0107
Promedio móvil 4 periodos
77
11.6989
207.7486
0.2402
0.0016
Promedio móvil 5 periodos
80
11.3860
202.4465
0.2313
0.0047Promedio móvil 6 periodos
75
11.6905
208.9828
0.2348
0.0202
Promedio móvil 7 periodos
73
11.6899
214.8089
0.2261
0.0312
Promedio móvil 8 periodos
71
11.0750
203.3555
0.2106
0.0311Conclusión: Según los modelos promedios móviles, el menor PEMA es 0.2106

III. Métodos de Atenuación Exponencial :
METODO
ALFA
BETA
GAMMA
( Yt-pronóstico)
ERROR
DAM
EMC
PEMA
PME
SEÑAL DERIESGO
COMENTARIOS
SUAVIZACION EXPONENCIAL
0.2
 
 
70.6468
253.2338
10.9128
194.8225
0.2324
0.0484
23.2051
Pronostico descartado, señal de rastreo fuera del límite de control.

0.4...