PREDICCIONES ESCENARIOS
&
TRABAJO FINAL
FARMACIA
ALEJANDRO LOPEZ QUINTO
SECCION 0 INFORMACIÓN BRUTA FARMACIA En este documento se analizaran las ventas de un FARMACIA, localizada en Guatemala. El periodo que se analizara es entre 2010-2015. A continuación se presentan información cruda, de las ventas anuales a través de estos años. Esto mostrar el comportamiento del negocio y ayudara en el primer proceso, la intuición.
t
Año
Ventas
Observaciones Iniciales
1
2010 Q 1,736,408.92 Tormenta Agatha
2
2011 Q 1,647,251.78
3
2012 Q 1,448,846.05 Alza en el precio de Combustible
4
2013 Q 1,580,393.57
5
Disminuye el precio de Combus2014 Q 1,710,735.72 tible
6
2015
7
2016
Ventas Anuales Q1,800,000.00 Q1,736,408.92 Q1,750,000.00
Q1,710,735.72
Q1,700,000.00
QUETZALES
Q1,647,251.78 Q1,650,000.00 Q1,580,393.57
Q1,600,000.00
Ventas
Q1,550,000.00 Q1,500,000.00
Q1,448,846.05
Q1,450,000.00 Q1,400,000.00 1
2
3
4 T
5
6
7
Ubicación La farmacia se ubica en el departamento de Escuintla, Guatemala.
DESCRIPCIÓN Describa brevemente la variable Y que estara analizando. Comente las dimensionales (Q, unidades, etc.) y periodicidad de la data (diario, semana, mensual, trimestral, anual, etc. La variable "Y" son ventas mensuales (Quetzales) de medicamentos de una farmacia, localizada en Escuintla, Guatemala entre el periodo 2010-2014.
COMENTAR Comentar sobre una variable que será directamente proporcional a la variable Yt en cuestión. Explicar por qué se considera que es directamente proporcional. Ventas mensuales relacionadas al clima o epoca lluviosa, relacionando la necesidad de la compra de medicamentos por brote de enfermedades. Tambien sueldos ''extras" como Aguinaldo y Bono 14. El IMAE puede ser otra variable proporcional, porque puede indicar la influencia sobre las ventas.
SECCIÓN 1 INTUICIÓN DE NEGOCIO COMENTAR Comentar sobre una variable que se considera será inversamente proporcional a la variable Yt en cuestión. Explicar por qué se considera que es inversamente proporcional.
La necesidades de cubrir otros gastos, mensuales importantes como colegiatura.
Comentar sobre una variable que se considera que tendrá un efecto retardado (lag), y de cuántos lags se estima y por qué. Crecimiento o decrecimiento en la economía global y el S&P500, porque tenemos una economia ligada a la de EEUU.
Comentar (sin ver datos) qué tipo de tendencia se espera tenga su variable Yt. Explicar por qué. Estacionalidades. Esto es porque creo que las épocas lluviosas afectan a las salud de la población. Además, creo que también la zafra puede aumentar los ingreso de la población local.
Comentar (sin ver datos) si considera que su variable Yt tendrá estacionalidades y en qué fechas y por qué. Si, en épocas lluviosas; esto debido a que bajas en temperatura afectan la salud de la población local.
BUSQUEDA DE DATOS Busque un periodo donde considera que podría haber una causa especial en su data, explique en qué periodo sería y por qué. Esta información la utilizará más adelante. 2013 Huracan Barbara afecto el pais a finales del mes de mayo.
SECCIÓN 2 MODELO INGENUO ESTACIONAL Grafica de Control Ingenuo Estacionari o Q250,000.00
QUETZALES
Q200,000.00 Q150,000.00 Q100,000.00 Q50,000.00 Q0
10
20
30
40
50
60
70
T Ventas
Y Retenido
Yp
LSC Yhat
(+)2ơ
LIC Yhat
(+)1o
(-)2ơ
(-)1o
Analisis de Residuale s 50000.00 40000.00 30000.00
QUETZALES
20000.00 10000.00 0.00 -10000.00
0
10
20
30
40
50
60
70
-20000.00
-30000.00 -40000.00
T ei
ei Retendio
e medio
LSC
LIC
Ajuste ME MAE
-
Retenido
534.86
14,271
16,227
20,461
MAPE
10%
14%
RMSE
18261
25365
GMRAE
1.65
0.86
R2
51.4%
63.3%
SECCIÓN 3 TENDENCIAS Y FLUCTUACIONES Comente si el promedio móvil le muestra la posible existencia de ciclos o fluctuaciones en su data. No hay ciclos. El grafico muestra tendencias similares entre la lineal, exponencial y logarítmica. Según la ecuación del grafico la tendencia mas acertada es la logarítmica. UTILIZANDO SU PROMEDIO MÓVIL, construya una tendencia LINEAL e interprete los coeficientes b0 y b1. No se está pidiendo que arme un modelo estructural ni que estime índices, solo que genera la ecuación de la tendencia y luego interprete los coeficientes b0 y b1. Sea claro y específico en la interpretación de las dimensionales y valores.
Lineal y = -151.84x + 137215 R² = 0.0677. Por lo que b1= disminuye Q.151.84 mensualmente y bo= en este caso es positivo.
Tendencia Lineal QUETZALES
200000 150000 100000 50000 0 0
10
20
30
40
50
60
70
T y = -151.84x + 137215 Lineal (Tendencia Ciclo 2 x 12 MA) R² = 0.0677
Tendencia Ciclo 2 x 12 MA
UTILIZANDO SU PROMEDIO MOVIL, construya una tendencia LOGARITMICA e interprete los coeficientes b0 y b1. No se está pidiendo que arme un modelo estructural ni que estime índices, solo que genera la ecuación de la tendencia y luego interprete los coeficientes b0 y b1. Sea claro y específico en la interpretación de las dimensionales y valores. Logaritmica y = -6309ln(x) + 153317 R² = 0.1855. Esto significa que las ventas disminuyen -6309 por cada mes de variacion en el eje X. El modelo inicia con 153317.
Tendencia Logaritm ic a 180000 160000
QUETZALES
140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
0
10
20
30
40 T
2 x 12 MA
50 y = -6309l60 n(x) + 15331770 R² = 0.1855
Logarítmica (2 x 12 MA)
UTILIZANDO SU PROMEDIO MOVIL, construya una tendencia EXPONENCIAL e interprete los coeficientes b0 y b1. No se está pidiendo que arme un modelo estructural ni que estime índices, solo que genera la ecuación de la tendencia y luego interprete los coeficientes b0 y b1. Sea claro y específico en la interpretación de las dimensionales y valores. Exponencial y = 136942e-0.001x R² = 0.0631. Según la ecuación, disminuyen 10% mensualmente.
Tendencia Exponencial 160000
140000
QUETZALES
120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 0
10
20
30
40
50
T 2 x 12 MA
60 70 y = 136942e -0.001x R² = 0.0631
Exponencial (2 x 12 MA)
A qué se debe que en los casos 3C, 3D y 3E se le ha pedido que estime las tendencias con los promedios móviles y no con la data original? Porque se puede leer el grafico suavizado, reduciendo puntos que representen ruido en la data. Este método nos sirve para analizar cual es la mejor tendencia.
Qué tendencia o tendencias considera que es la más adecuada para su data? Explique que aprendió sobre sus tendencias producto de este análisis.
Según el análisis, la tendencia puede ser logarítmica, dado a que muestra un R2, mas alto, comparado a la lineal
SECCIÓN 4 ESTACIONALIDADES SELECCIONADO ADITIVO
MULTIPLICATIVO
ME
2390.11
0.08
MAE
10421.98
6972.52
MAPE
7.71%
0.08
RMSE
10692.59
11012.17
GMRAE
0.793009548
0.793009548
R2
0.502098489
0.516984651
Estacionali dad Aditiva Q50,000.00
Q40,000.00
Q30,000.00
QUETZALES
Q20,000.00
Q10,000.00
Q0
2
4
6
8
10
12
-Q10,000.00
-Q20,000.00
-Q30,000.00
T
2010
2011
2012
2013
2014
Estacionalidad Multiplicativa Q1.60 Q1.40 Q1.20
QUETZALES
Q1.00 Q0.80
Q0.60 Q0.40 Q0.20 Q0
2
4
6
8
T 2010
2011
2012
2013
2014
10
12
ANÁLISIS DE ESTACIONALIDAD ADITIVA 200000 180000
160000
QUETZALES
140000 120000 100000 80000
60000 40000 20000 0 0
10
20
30
40
50
60
T LSC Yhat ADT
LIC Yhat ADT
Estacionalidad Aditiva Pron
Ventas
GRAFICA DE CONTROL
ANÁLISIS DE ESTACIONALIDAD MULTIPLICATIVA 200000 180000
160000
QUETZALES
140000 120000 100000 80000
60000 40000 20000 0 0
10
20
30
40
50
T LSC Yhat MLT
LIC Yhat MLT
Estacionalidad Multiplicativa Pron
Ventas
GRAFICA DE CONTROL
60
SELECCIONADO
1
Pronosticado
Q 107,345.63
Septiembre
2
Octubre
3
Noviembre
4
Diciembre
5
Enero
6
ADITIVO ME
2390.11
0.08
Q 110,801.36
MAE
10421.98
6972.52
Q 127,190.00 Q 126,248.49 Q 126,162.65
Febrero
MULTIPLICATIVO
Q 113,745.75
MAPE
7.71%
0.08
RMSE
10692.59
11012.17
GMRAE
0.793009548
0.793009548
R2
0.502098489
0.516984651
50000
40000
30000
QUETZALES
20000
10000
0 0
10
20
30
40
50
60
-10000
-20000
-30000
T LSC E
LIC E
ei Aditivo
ANÁLISIS DE RESIDUALES
50000
40000
30000
QUETZALES
20000
10000
0 0
10
20
30
40
50
60
-10000
-20000
-30000
T LSC E
LIC E
ei Multiplicativo
ANÁLISIS DE RESIDUALES
Busque por lo menos dos variables explicativas (que no sean el correlativo) que considera podrían estar relacionadas con su variable Yt. Estas variables explicativas podrían ser las discutidas en la Sección 1A a 1C, pero podrían ser otras. Ingresos de Remesas, Tipo de Cambio y Precio de Combustible.
Con las variables antes identificadas, comente qué signo espera observar en los coeficientes de la ecuación. Explique por qué. Esperaría que en Precio de Combustible exista una correlación que afecte las ventas. Esto debido el alza del precio afecta al trasporte de bienes como comida y medicamentos, sino también en como se movilizan las personas.
Busque una variable tonta (a parte de las estacionalidades) que podría servirle para explicar sus datos Yt. Explique por qué. Zafra, Zafra + Lag y Tormenta Agatha. Ambas variables de la Zafra, porque dado a que es un departamento de alta producción agrícola, puede afectar en el incremento de sueldos. Y la Tormenta Agatha, porque fue un fenómeno que afecto el transporte de bienes y en la salud de la población.
Comente qué modelo le inspira más confianza para proyectar sus datos y por qué. El modelo que escogería es el de Modelo Multi lineal, dado a que proyecta un R2 mas cercano a 1, y si encontré que las variables significativas ayudaron a las construcción del modelo.
Comente qué aprendió sobre su negocio o empresa producto de todo este análisis. Encontré que las estacionalidades del año no afectaban el modelo, como por ejemplo la época mas lluviosa. El modelo multilineal construido obtuvo un mejor resultado agregando un variable explicativa que afecta directamente las ventas: Precio de Combustible.
SECCIÓN 5 REGRESIONES LINEALES Grafica de Control Ingenuo Estacionario Q200,000.00 Q150,000.00 Q100,000.00 Q50,000.00
Q0
10
20
30
40
50
60
70
T
Ventas
Yp Multilineal
LSC (3σ)
(+)2σ
(+)σ ing.
LIC (-3σ)
(-)2σ ing.
(-) σ ing.
Analisis de Residuale s 40000 30000 20000
QUETZALES
QUETZALES
Q250,000.00
10000 0
0
10
20
30
40
50
-10000 -20000 -30000
T ei medio
LSC ei (3σ)
ei 2σ
ei σ
LIC ei (-3σ)
ei (-) 2σ
ei (-)σ
ei
60
70
SECCIÓN 5 REGRESIONES LINEALES
ME MAE
Pronostico
-
8,174.67 264.91
MAPE
7.71%
RMSE
0
GMRAE
0.63
R2
0.635
Septiembre
Q 142,538.96
Octubre
Q 149,243.09
Noviembre
Q 137,718.38
Diciembre
Q 159,075.67
Enero
Q 157,025.44
Febrero
Q 142,817.38
PREDICCIONES ESCENARIOS
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