Estadistica presentacion diapositivas

Analisis de Series de
tiempo
Integrantes: Mario Alberto de Jesús Silva Abea
María Auxiliadora Cuevas Jarquín
Marie France Robleto Henríquez
Herilieth Maria Jarquín Aleman
Angela María Eng Meléndez
Ana Julissa Jiménez Soza

Introducción


El presente trabajo se refiere al estudio



Para ello se utilizaron programas

de los ingresos mensuales proporcionados

estadísticos que proporcionaron unpor la empresa “Corporación Software”

análisis detallado de las variables

S.A. mediante los cuales se utilizará el

estudiadas, para poder graficar las

método de series de tiempo, para facilitar

variaciones en relacion a las ventas

un análisis estadístico, que reflejen las

mensuales y facilitar posibles cambios

fluctuaciones sobre el manejo de las

en la administración de la empresaventas y pronosticar las variaciones

además de pronosticar percances

futuras en la administración de las

futuros con relación al ingreso de las

mismas en la empresa.

ventas.

Justificación


tiene como propósito, recopilar, observar y registrar en intervalos de
tiempo regulares, las ventas actuales y predecir las ventas futuras
proporcionados por la empresa CORPORACIÓN SOFTWARE S.A.
Utilizandoel método de series de tiempo, tomando en cuenta la relacion
entre ingresos y meses, por medio de los datos reales a partir del año
2010 hasta 2013. Siendo nuestro interés principal los pronósticos futuros
de los años 2014 y 2015., dando un vistazo al pasado en las ventas de
la empresa

 
Objetivos


General



Analizar una serie de tiempo de la empresa “Corporación Software, S.A”
conrespecto a las ventas mensuales durante los últimos 4 años.



Específicos



Determinar e interpretar los índices estadísticos mensuales.



Desestacionalizar los datos y elaborar la ecuación de tendencia lineal y
exponencial con sus respectivos gráficos.



Calcular los pronósticos de ventas mensuales para el año 2014 y el año
2015.

Metodología
Año

Meses

Monto bruto ventas

201

Enero184,523.00

0
 

Febrero

156,366.00

 

Marzo

167,472.00

 

Abril

377,895.00

 

Mayo

107,228.34

 

Junio

232,569.58

 

Julio

120,394.00

 

Agosto

431,606.23

 

Septiembre

184,038.55

 

Octubre

359,294.00

 

Noviembre

 

Diciembre

190,895.48
277,117.84

Año

Meses

Monto bruto

201

Enero

venta
58,039.32

1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
SeptiembreOctubre
Noviembre
Diciembre

82,294.89
85,811.49
168,347.84
98,709.71
232,076.40
222,281.50
207,054.63
121,122.22
152,732.29
216,856.45
245,816.25

Año
2012
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Meses
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre

Monto bruto

Año

Meses

Monto venta bruta

venta

2013

Enero

93,124.43

 

Febrero

81,410.24

 

Marzo

454,787.81

 Abril

92,843.00

 

Mayo

326,237.93

 

Junio

298,559.67

 

Julio

143,787.79

 

Agosto

420,684.42

 

Septiembre

384,312.24

 

Octubre

88,321.82

 

Noviembre

787,943.85

 

Diciembre

794,327.41

475,080.37
332,163.72
350,645.23
391,735.45
309,704.21
160,905.86
173,266.32
248,504.60
349,217.72
560,477.07
194,911.33
576,615.32

Marco teórico
 Elementos para el análisis de las seriesde
tiempo
En el mundo de los negocios se encuentra uno constantemente
con variables que presentan una variación aleatoria en el
tiempo. Ya sea como una variable experimental independiente
o como una dimensión que se agrega a otras variables de
interés, que puede resultar en una ayuda o un estorbo para el
proceso de toma de decisiones.

Serie de Tiempo


Una serie de tiempo es un conjunto dedatos

 Los pronósticos de gran amplitud se

registrados durante un cierto periodo de intervalo;

consideran esenciales para disponer

por lo general semanas, meses, trimestres o años.

de tiempo suficiente para compras,
manufactura, ventas y finanzas, entre



Se puede utilizar un análisis del historial de una
empresa, para que una gerencia tome decisiones
en el presente y realice planeación y...