Proyeccion autopartes (mov. financiero)

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 8 (1989 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 5 de mayo de 2011
Leer documento completo
Vista previa del texto
POSTGRADO: MBA 2.009

CATEDRA: MÉTODOS CUANTITATIVOS

TEMA:
TRABAJO FINAL DE LA ASIGNATURA



(Fecha de cursado: 27, 28 y 29 de Agosto de 2.009)
(Fecha de presentación / / 2.009)

POSTGRADO: MBA 2.009

CATEDRA: MÉTODOS CUANTITATIVOS

TEMA:
TRABAJO FINAL DE LA ASIGNATURA



(Fecha de cursado: 27, 28 y 29 de Agosto de 2.009)
(Fecha de presentación / /2.009)

ABSTRACT

El objeto del presente trabajo es realizar un estudio de las ventas realizadas por la empresa Suasnabar Repuestos en los últimos años, a fin de realizar el pronóstico para los próximos 12 meses.

ABSTRACT

El objeto del presente trabajo es realizar un estudio de las ventas realizadas por la empresa Suasnabar Repuestos en los últimos años, a fin de realizar el pronóstico paralos próximos 12 meses.

PRONÓSTICO

Una serie de tiempo es un conjunto de observación respecto a una variable, medidas en puntos sucesivos en el tiempo o a lo largo de periodos sucesivos. El objetivo de este análisis es elaborar un pronóstico o predicción de los valores futuros de la serie de tiempo.

Los métodos cuantitativos pueden utilizarse cuando hay disponible información de la variableque se está pronosticando, se puede cuantificar la información y es una hipótesis razonable que el patrón de comportamiento ocurrido en el pasado continuara en el futuro.

Si los datos históricos están limitados a valores históricos de la variable que estamos intentando pronosticar, el procedimiento de pronóstico se conoce como método de serie de tiempo. El objetivo de este método es descubriren los datos históricos un patrón y después extrapolar dicho patrón hacia el futuro. Los métodos de pronostico causales se basan en la hipótesis de que la variable que estamos intentando pronosticar exhibe una relación causa-efecto con una o más otras variables.

COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO

Componente de Tendencia: El desplazamiento gradual de la serie de tiempo se conoce como latendencia en la serie de tiempo, es resultado de factores a largo plazo.
*
Componente Cíclico: Cualquier secuencia recurrente de puntos encima y debajo de la línea de tendencia que dure más de un año se puede atribuir al componente cíclico de la serie de tiempo.
*
Componente Estacional: Muchas series de tiempo muestran un patrón regular en periodos dentro de un solo año. Representa lavariabilidad de los datos debido a la influencia estacional.
*
Componente Irregular: Está causado por factores a corto plazo no previstos y no recurrentes que afectan la serie de tiempo. Representa la variabilidad aleatoria de la serie de tiempo, resulta impredecible.

USO DE MÉTODOS DE SUAVIZACION EN EL PRONÓSTICO

El objetivo de estos métodos es suavizar las fluctuaciones aleatoriascausadas por el componente irregular de la serie de tiempo. Son apropiados para una serie de tiempo estable, que no exhiba ningún efecto si8gnificativo de tendencia, ni cíclico, ni estacional. Es de fácil utilización, alcanzan un nivel elevado de exactitud en los pronósticos a corto plazo.

a) Promedios móviles: Utiliza el promedio de los n valores de datos más recientes de la serie de tiempo.
** PROMEDIO MÓVIL = (n valores de datos más recientes)n

* El término móvil indica que conforme se tiene disponible una nueva observación de la serie de tiempo, se reemplaza la observación más antigua de la ecuación y se calcula de nuevo el promedio.
*
b) Promedios móviles ponderados: Implica seleccionar diferentes ponderaciones para cada valor de datos y obtener como pronosticoel promedio ponderado de los n valores de datos más recientes.
*
c) Suavización exponencial: Utiliza un promedio ponderado de valores históricos de la serie de tiempo como pronostico. Se selecciona sólo un valor de ponderación de la operación más reciente, los demás valores se calculan de manera automática.

Ft+1= α Yt+ 1- αFt
*
* Donde Ft+1 = pronostico de la serie de...
tracking img