Taller

Taller nº2: Serie de tiempo.
1.
a) La tendencia lineal usando el método de mínimos cuadrados es:
yt =8,6626+0,9324x
(De acuerdo al nivel de significación obtenido con la variable x es explicada por y). Y el coeficiente de correlación es:
r=0,8060 ⇒ r2=0,6496
∴ El 64,96% de la variación de la recta de tendencia es explicada.

b) Y: ventas de radios marinos C&Dpor trimestre.
Año | Trimestre | X | Ventas (Y) | P. Móviles | P.M.C. | Y | P.M.C | C. Ajuste |
2002 | 1 | 0 | 6 | | | | | |
| 2 | 1 | 15 | | | | | |
| 3 | 2 | 10 | | | 10 | 9,25 | 1,0811 |
| 4 | 3 | 4 | | | 4 | 10,125 | 0,3951 |
2003 | 1 | 4 | 10 | 8,75 | | 10 | 11,125 | 0,8989 |
| 2 | 5 | 18 | 9,75 | | 18 | 12,125 | 1,4845 |
| 3 | 6 | 15 | 10,5 | 9,25 | 15 | 13| 1,1538 |
| 4 | 7 | 7 | 11,75 | 10,125 | 7 | 14,5 | 0,4828 |
2004 | 1 | 8 | 14 | 12,5 | 11,125 | 14 | 16,5 | 0,8485 |
| 2 | 9 | 26 | 13,5 | 12,125 | 26 | 18,125 | 1,4345 |
| 3 | 10 | 23 | 15,5 | 13 | 23 | 19,375 | 1,1871 |
| 4 | 11 | 12 | 17,5 | 14,5 | 12 | 20,25 | 0,5926 |
2005 | 1 | 12 | 19 | 18,75 | 16,5 | 19 | 20,75 | 0,9157 |
| 2 | 13 | 28 | 20 | 18,125 | 28 | 21,75 |1,2874 |
| 3 | 14 | 25 | 20,5 | 19,375 | 25 | 22,875 | 1,0929 |
| 4 | 15 | 18 | 21 | 20,25 | 18 | 24 | 0,7500 |
2006 | 1 | 16 | 22 | 22,5 | 20,75 | 22 | 25,125 | 0,8756 |
| 2 | 17 | 34 | 23,25 | 21,75 | 34 | 25,875 | 1,3140 |
| 3 | 18 | 28 | 24,75 | 22,875 | 28 | 26,5 | 1,0566 |
| 4 | 19 | 21 | 25,5 | 24 | 21 | 27 | 0,7778 |
2007 | 1 | 20 | 24 | 26,25 | 25,125 | 24 | 27,5 | 0,8727|
| 2 | 21 | 36 | 26,75 | 25,875 | 36 | 27,625 | 1,3032 |
| 3 | 22 | 30 | 27,25 | 26,5 | 30 | 28 | 1,0714 |
| 4 | 23 | 20 | 27,75 | 27 | 20 | 29 | 0,6897 |
2008 | 1 | 24 | 28 | 27,5 | 27,5 | 28 | 30,125 | 0,9295 |
| 2 | 25 | 40 | 28,5 | 27,625 | 40 | 31,625 | 1,2648 |
| 3 | 26 | 35 | 29,5 | 28 | | | |
| 4 | 27 | 27 | 30,75 | 29 | | | |

c)
Año | 1° Trimestre | 2°Trimestre | 3° Trimestre | 4° Trimestre | Total | | |
2002 |   |   | 1,0811 | 0,3951 |   | | |
2003 | 0,8989 | 1,4845 | 1,1538 | 0,4828 |   | | |
2004 | 0,8485 | 1,4345 | 1,1871 | 0,5926 |   | | |
2005 | 0,9157 | 1,2874 | 1,0929 | 0,7500 |   | | |
2006 | 0,8756 | 1,3140 | 1,0566 | 0,7778 |   | | |
2007 | 0,8727 | 1,3032 | 1,0714 | 0,6897 |   | | |
2008 | 0,9295 | 1,2648 |  |   |   | | |
Promedio | 0,8901 | 1,3481 | 1,1072 | 0,6146 | 3,9600 | F.A. | 1,0101 |
IEA | 0,8991 | 1,3617 | 1,1183 | 0,6208 |   | | |

d) Serie desestacionalizada.
X | Desestacionalizacion | X | Desestacionalizacion |
0 | 6,6731 | 14 | 22,3545 |
1 | 11,0158 | 15 | 28,9925 |
2 | 8,9418 | 16 | 24,4681 |
3 | 6,4428 | 17 | 24,9692 |
4 | 11,1219 | 18 | 25,0371 |
5 | 13,2190 |19 | 33,8246 |
6 | 13,4127 | 20 | 26,6925 |
7 | 11,2749 | 21 | 26,4380 |
8 | 15,5706 | 22 | 26,8254 |
9 | 19,0941 | 23 | 32,2139 |
10 | 20,5662 | 24 | 31,1412 |
11 | 19,3284 | 25 | 29,3755 |
12 | 21,1315 | 26 | 31,2963 |
13 | 20,5629 | 27 | 43,4888 |

e) La tendencia lineal con los valores desestacionalizados es:
Yt =7,3862+1,0547x
El coeficiente de correlación es:
r=0,9444⇒ r2=0,8919
∴ El 89,19% de la variación es explicada.

El modelo desestacionalizado explica mejor la tendencia con un 89,19%, en comparación al modelo estacional explicado con un 64,96%.

f) X=28 ⟹ Yt=7,3862+1,0547∙28 ⟹Yt=36,9178
∴ En el primer trimestre del año 2009 se pronosticara 36,9178 ventas.

2.-
a) Grafica de la Serie de tiempo:

b) Y: ventas mensuales dealimentos y bebidas
Año | Meses | X | Ventas (Y) | P.M. | P.M.C. | Y | P.M.C | C. Ajuste |
1° | 1 | 0 | 242 | | | | | |
| 2 | 1 | 235 | | | | | |
| 3 | 2 | 232 | | | | | |
| 4 | 3 | 178 | | | | | |
| 5 | 4 | 184 | | | | | |
| 6 | 5 | 140 | | | | | |
| 7 | 6 | 145 | | | | | |
| 8 | 7 | 152 | | | 152 | 176,3750 | 0,8618 |
| 9 | 8 | 110 | |...