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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


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