HANke Wichern
El propósito de la novena edición de Pronósticos en los negocios es presentar las técnicas estadísticas básicas que son útiles en la elaboración de pronósticos de negocios y planes a largo plazo. El libro está escrito en un estilo sencillo y directo, e incluye un gran número de ejemplos prácticos de negocios. A lo largo del contenido se hace énfasis en la aplicación de técnicas para la toma de decisiones de la dirección de las empresas. Al final de los capítulos se encuentran distribuidos sesenta y cinco casos para mostrar al estudiante cómo se vinculan los conceptos teóricos con las aplicaciones en el mundo real. Esta edición incluye: •
Instrucciones en Minitab y Excel.
•
Múltiples casos inéditos.
La página Web www.pearsoneducacion.net/hanke ofrece apoyos importantes al instructor.
ISBN 978-607-442-700-4
Novena Edición
Contenido
Prefacio
xv
CAPÍTULO 1 Introducción a los pronósticos en los negocios La historia de los pronósticos en los negocios 1 ¿Es necesario el pronóstico en los negocios? 2 Tipos de pronósticos 2 Consideraciones macroeconómicas del pronóstico 3 Selección de un método de pronósticos 4 Etapas del pronóstico 4 Administración del proceso de elaboración del pronóstico Software de pronósticos 6 Información en línea 7 Ejemplos de elaboración de pronósticos 7 Resumen 9 Caso 1-1: Mr. Tux 10 Caso 1-2: Consumer Credit Counseling 10 Aplicaciones de Minitab 11 Aplicaciones de Excel 12 Referencias 12
CAPÍTULO 2
Repaso de conceptos estadísticos básicos
Descripción de datos con resúmenes numéricos Presentación de información numérica 19 Distribuciones de probabilidad 22 Distribuciones muestrales 26 Inferencia de una muestra 29 Estimación
6
15
15
29
Prueba de hipótesis Valor p
1
30
32
vii
viii
Contenido
Análisis de correlación
34
Diagramas de dispersión Coeficiente de correlación
34 37
Ajuste de una línea recta 39 Evaluación de la normalidad 42 Aplicación en la administración 44 Glosario 44 Fórmulas clave 45 Problemas 46 Caso 2-1: Alcam Electronics 53 Caso 2-2: Mr. Tux 54 Caso 2-3: Alomega Food Stores Aplicaciones de Minitab 56 Aplicaciones de Excel 58 Referencias 60
56
CAPÍTULO 3 Exploración de patrones de datos e introducción a las técnicas de pronósticos 61 Estudio de patrones de datos en las series de tiempo 62 Exploración de patrones de datos con análisis de autocorrelación ¿Los datos son aleatorios?
69
¿Los datos muestran una tendencia? ¿Los datos son estacionales?
64
72
76
Selección de una técnica de pronósticos
76
Técnicas de pronósticos para datos estacionarios
78
Técnicas de pronósticos para datos con una tendencia Técnicas de pronósticos para datos estacionales Técnicas de pronósticos para series cíclicas
78
79
79
Otros factores a considerar en la selección de una técnica de pronóstico Evaluación empírica de métodos para pronosticar
81
Medición del error de pronóstico 81 Determinación de una técnica adecuada de pronóstico Aplicación en la administración 86 Glosario 87 Fórmulas clave 87 Problemas 88 Caso 3-1A: Murphy Brothers Furniture 94 Caso 3-1B: Murphy Brothers Furniture 96 Caso 3-2: Mr. Tux 97 Caso 3-3: Consumer Credit Counseling 98 Caso 3-4: Alomega Food Stores 99
84
79
Contenido
Caso 3-5: Surtido Cookies 100 Aplicaciones de Minitab 101 Aplicaciones de Excel 103 Referencias 105
CAPÍTULO 4 Métodos de promedios móviles y de suavización Modelos informales 108 Métodos de pronósticos basados en promedios Promedios simples
111
Promedios móviles
113
Promedios móviles dobles
107
111
116
Métodos de suavización exponencial
119
Suavización exponencial ajustada a la tendencia: Método de Holt
126
Suavización exponencial ajustada a la tendencia y a la variación estacional: Método de Winters
130
Aplicación a la administración 135 Glosario 136 Fórmulas clave 136 Problemas 138 Caso 4-1: The Solar Alternative Company 145 Caso 4-2: Mr. Tux 147 Caso 4-3: Consumer Credit Counseling 148 Caso 4-4: Murphy Brothers Furniture 148 Caso 4-5: Proyección de cinco años de ingresos para Downtown radiology Caso 4-6: Minorista en la Web 154 Caso 4-7: Southwest Medical Center 158 Caso 4-8: Surtido Cookies 159 Aplicaciones de Minitab 159 Aplicaciones de Excel 161 Referencias 163
CAPÍTULO 5
Series de tiempo y sus componentes
Descomposición Tendencia
166
168
Curvas de tendencia no lineal Pronóstico de la tendencia Estacionalidad
171 174
175
Datos ajustados a la estacionalidad Variaciones cíclicas e irregulares Ejemplo de resumen Indicadores de negocios
179 180
180 184
Pronóstico de una serie de tiempo estacional
185
165
149
ix
x
Contenido
Método de descomposición de censo II 187 Aplicación a la administración 189 Apéndice: Índice de precios 190 Glosario 192 Fórmulas clave 192 Problemas 193 Caso 5-1: The Small Engine Doctor 201 Caso 5-2: Mr. Tux 202 Caso 5-3: Consumer Credit Counseling 206 Caso 5-4: Murphy Brothers Furniture 207 Caso 5-5: AAA Washington 210 Caso 5-6: Alomega Food Stores 212 Caso 5-7: Surtido Cookies 213 Caso 5-8: Southwest Medical Center 214 Aplicaciones de Minitab 214 Aplicaciones de Excel 217 Referencias 219
CAPÍTULO 6 Regresión lineal simple Línea de regresión 222 Error estándar de la estimación 226 Pronóstico de Y 227 Descomposición de la varianza 230 Coeficiente de determinación 234 Prueba de hipótesis 236 Análisis de residuos 239 Resultado de computadora 241 Transformaciones de variables 243 Curvas de crecimiento 246 Aplicación a la administración 250 Glosario 252 Fórmulas clave 253 Problemas 254 Caso 6-1: Tiger Transport 266 Caso 6-2: Butcher Products, Inc. 268 Caso 6-3: Ace Manufacturing 269 Caso 6-4: Mr. Tux 270 Caso 6-5: Consumer Credit Counseling Caso 6-6: AAA Washington 271 Aplicaciones de Minitab 274 Aplicaciones de Excel 277 Referencias 279
221
270
Contenido
CAPÍTULO 7
Análisis de regresión múltiple
Diversas variables explicativas Matriz de correlación 282 Modelo de regresión múltiple
281
281 283
Modelo estadístico para la regresión múltiple
283
Interpretación de los coeficientes de regresión Inferencias en modelos de regresión múltiple Error estándar de la estimación Significancia de la regresión
287 288
Variables explicativas individuales
290
Pronóstico de una respuesta futura
291
Resultado de la computadora 292 Variables ficticias 293 Multicolinealidad 297 Selección de la “mejor” ecuación de regresión Todas las regresiones posibles Regresión por pasos
285 286
300
302
304
Notas finales sobre la regresión por pasos
306
Diagnósticos de regresión y análisis residual Advertencias del pronóstico 309 Sobreajuste de la prueba
307
309
Regresiones útiles, valores grandes calculados de F
310
Aplicación a la administración 310 Glosario 312 Fórmulas clave 312 Problemas 313 Caso 7-1: El mercado de bonos 324 Caso 7-2: AAA Washington 328 Caso 7-3: Béisbol de fantasía (A) 330 Caso 7-4: Béisbol de fantasía (B) 334 Aplicaciones de Minitab 336 Aplicaciones de Excel 337 Referencias 338
CAPÍTULO 8
Regresión con datos de series de tiempo
339
Series de tiempo y el problema de autocorrelación 339 Autocorrelación y la prueba de Durbin-Watson 343 Soluciones a los problemas de autocorrelación 347 Error de especificación del modelo (omisión de una variable) Regresión con diferencias
350
Errores autocorrelacionados y diferencias generalizadas Modelos autorregresivos Resumen
358
357
354
348
xi
xii
Contenido
Datos de series de tiempo y el problema de heteroscedasticidad Uso de la regresión para pronosticar datos estacionales Pronósticos econométricos
365
Aplicación a la administración
367
367
Fórmulas clave Problemas
361
364
Series de tiempo cointegradas Glosario
358
367
369
Caso 8-1: Compañía de su elección
378
Caso 8-2: Índice de actividad de negocios para el condado de Spokane Caso 8-3: Ventas de un restaurante Caso 8-4: Mr. Tux
383
385
Caso 8-5: Consumer Credit Counseling Caso 8-6: AAA Washington
389
Caso 8-7: Alomega Food Stores Caso 8-8: Surtido Cookies
392
393
Caso 8-9: Southwest Medical Center Aplicaciones de Minitab Aplicaciones de Excel Referencias
CAPÍTULO 9
388
394
395 396
398
La metodología Box-Jenkins (ARIMA)
Metodología Box-Jenkins Modelos autorregresivos
399 404
Modelos de promedios móviles
405
Modelos de promedio móvil autorregresivos Resumen
407
407
Estrategia de implementación de la construcción del modelo Paso 1: Identificación del modelo
407
Paso 2: Estimación del modelo
409
Paso 3: Verificación del modelo
410
Paso 4: Elaboración de pronósticos con el modelo Advertencias sobre la construcción de modelos Criterios de selección del modelo
411 430
431
Modelos ARIMA para datos estacionales
432
Suavización exponencial simple y el modelo ARIMA Ventajas y desventajas de los modelos ARIMA
Aplicación a la administración Glosario
445
Fórmulas clave Problemas
399
446
445
444
443
442
407
379
Contenido
Caso 9-1: Ventas en un restaurante Caso 9-2: Mr. Tux
457
459
Caso 9-3: Consumer Credit Counseling
460
Caso 9-4: The Lydia E. Pinkham Medicine Company Caso 9-5: Ciudad College Station
463
Caso 9-6: UPS Air Finance Division Caso 9-7: AAA Washington Caso 9-8: Web Retailer
466
469
471
Caso 9-9: Surtido Cookies
474
Caso 9-10: Southwest Medical Center Aplicaciones de Minitab Referencias
CAPÍTULO 10
461
476
478
480
Pronósticos de juicio y ajuste de pronóstico
Pronósticos de juicio El método Delphi
483 483
Formulación de escenarios Combinación de pronósticos
485 486
Los pronósticos y las redes neurales Resumen de pronósticos de juicio
488 490
Otras herramientas útiles para hacer juicios acerca del futuro Fórmulas clave Problemas
496
Caso 10-2: Alomega Food Stores
497
497
Caso 10-3: The Lydia E. Pinkham Medicine Company
CAPÍTULO 11
491
496
Caso 10-1: Restaurante Golden Gardens
Referencias
481
498
501
Administración del proceso de pronósticos
El proceso del pronóstico
503
Monitoreo de pronósticos
504
Revisión de los pasos del pronóstico
509
Responsabilidad al elaborar el pronóstico Costos de los pronósticos
503
510
511
Sistemas de información para administrar y pronosticar
511
Importancia de la gerencia en la administración de los pronósticos El futuro de los pronósticos Problemas
512
513
Caso 11-1: Boundary Electronics Caso 11-2: Busby Associates
513
514
Caso 11-3: Consumer Credit Counseling
517
512
xiii
xiv
Contenido
Caso 11-4: Mr. Tux 518 Caso 11-5: Alomega Food Stores 519 Caso 11-6: Southwest Medical Center 520 Referencias 520
APÉNDICE A Datos del caso 7-1 APÉNDICE B Tablas
521
523
Tabla B-1
Términos individuales de la distribución binomial
Tabla B-2
Áreas de distribución de probabilidad normal estándar
Tabla B-3 Valores críticos de t
526
Tabla B-4 Valores críticos de chi cuadrada Tabla B-5
Distribución F
527
529
Tabla B-6 Límites de la prueba de Durbin-Watson
530
APÉNDICE C Conjunto de datos y bases de datos Índice
547
533
523 525