Metodos de pronosticos by Jaime Alberto Londoño Briceño

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Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México 2012.

Métodos de pronósticos para negocios ®

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Métodos cualitativos

No existen datos históricos

• Consenso de un panel • Pronóstico visionario • Analogía histórica • Método Delphi

Métodos de pronósticos

Sí existen datos históricos

Métodos cuantitativos

Modelos causales

Análisis de series de tiempo

Univariados X=f(Xt-1,Xt-2,...Xt-k+1)

Métodos de suavización

Descomposición de series de tiempo • Multiplicativo • Aditivo

Multivariados

• Regresión lineal simple Y=f(X1)

Series estacionarias

Series con tendencia

Series con estacionalidad

• Regresión lineal múltiple Y=f(X1,X2,...,Xk)

• Promedio móvil simple

• Promedio móvil doble

• Promedio móvil de k periodos

• Suavización exponencial doble:

• Suavización exponencial simple

• Suavización exponencial triple: • Método de Winter

• Método de Brown • Método de Holt Comstock Images/Getty Images/Photos.com

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Introducción del eBook

os métodos de pronósticos se utilizan para realizar enunciados sobre el valor futuro de una variable bajo estudio, “ya que tener indicios de lo que va a suceder, permite reducir la incertidumbre.” El pronóstico sólo será útil si el costo de realizarlo es menor al beneficio obtenido a partir de la toma de decisiones bajo certidumbre. Hay dos clasificaciones de los métodos de pronósticos: los cualitativos y los cuantitativos. Los métodos de pronósticos cualitativos parten generalmente de juicios de expertos y se usan cuando no existen datos históricos de la variable bajo estudio, en cambio, cuando sí existen, son más socorridos los métodos cuantitativos, que a través de sus

procedimientos matemáticos y estadísticos buscan ofrecer pronósticos objetivos. Este libro estudiará los métodos cuantitativos: univariados y multivariados. Los univariados determinan el patrón histórico de la variable, asumen que se mantiene en el futuro y lo aprovechan para realizar pronósticos; por su parte, los multivariados, mediante una relación causal establecida por la teoría o la lógica, asumen que los valores futuros de la variable bajo estudio se pueden determinar proyectando los valores de variables de influencia que podrían ser o no controladas por el investigador.

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Capítulo 1. Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Organizador temático

Conceptos generales

Ajustes de una serie de tiempo

Pronosticar

Valores monetarios

Aplicaciones

Variaciones en el calendario

Métodos de pronósticos

Tipos de datos

Números índice

Cualitativos Cuantitativos

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Características de los pronósticos

TEmas CAPítulo 1

1.1 Características de los pronósticos

Glosario

Pronosticar es realizar un enunciado sobre el valor futuro de una variable de interés, fundamentado ya sea por el análisis de datos históricos disponibles, por el juicio de expertos en el tema o por una combinación de ambas cosas.

e presenst ticar prono

Figura 1.1 Elementos presentes al pronosticar

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optimismo o inclinación de la persona. Sin embargo, cuando se cuente con datos históricos, es preferible utilizar métodos cuantitativos para generar pronósticos objetivos, sin pasar por alto el juicio de expertos, sobre todo cuando se tienen pocos datos o el pasado no es un buen predictor del futuro.

Conclusión

Inherentemente al realizar un pronóstico, está presente el tiempo, la incertidumbre y la confianza en los Ti e m p o datos históricos. En ocasiobre m nes no se contará con datos u d i t r Ince históricos y se deberá confiar en el juicio de expertos para a en los z n a i f n realizar pronósticos de esceCo óricos t s i h narios futuros, teniendo cuis o dat dado en controlar el sesgo que pudiera estar presente por el

Actividad

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Recursos

Tener indicios de lo que va a pasar en el futuro apoya en el proceso de toma de decisiones al reducir la incertidumbre, sin embargo el pronóstico sólo será útil si la reducción de incertidumbre conduce a una decisión cuyo beneficio es mayor que los costos de tos n e m e l E realizar el pronóstico. s al

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Aplicación de los pronósticos en la planeación

1.2 Aplicación de los pronósticos en la planeación

Ejemplos de usos que se hacen de los pronósticos en la planeación:

»» El gobierno estará interesado en predecir el nivel de crecimiento del país a partir del gasto público, con la intención de determinar si será suficiente el gasto que se ejercerá en un trimestre para alcanzar los niveles de crecimiento deseados. »» Las empresas buscarán estimar la demanda futura de sus productos con la intención de definir los niveles mínimos de inventarios para no incurrir en costos.

Figura 1.2 Ejemplos de uso de los pronósticos. Francesco Ridolfi/Getty Images/Photos.com

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Conclusión

Pronóstico: Lo que se espera observar.

»» Los individuos desearán conocer los niveles de saldos monetarios que necesitarán en un mes para satisfacer sus transacciones, con la intención de traer el mínimo efectivo y tener su dinero en inversiones que generen intereses a favor.

Actividad

»» Las universidades tratarán de conocer con anticipación la matrícula total que recibirán en un semestre para prepararse con la contratación de profesores y la programación de cursos.

Meta: Lo que se desea observar.

Agentes económicos. Son los grupos de personas (las familias, las empresas, el gobierno, etc.) que realizan una actividad económica.

Recursos

No hay que confundir meta y pronóstico como comúnmente se hace, un pronóstico es lo que se espera observar de una variable de acuerdo a las estrategias realizadas históricamente por la empresa, y una meta es lo que se desea alcanzar de acuerdo a los objetivos definidos en la planeación. Si una empresa reporta un pronóstico de crecimiento de ventas de un 2%, y en su planeación establece una meta de crecimiento de un 6%, entonces es un hecho que tendrá que modificar su estrategia para alcanzarla, si no lo hace, y continua con su estrategia actual, lo más probable es que obtenga un crecimiento del 2%.

Además de utilizarse como base para definir metas, los pronósticos se utilizan en la planeación para que los agentes económicos puedan tomar decisiones que repercutan en ahorro de recursos o bien en beneficios.

Glosario

Las empresas, en su planeación, utilizan los pronósticos como premisas para definir sus metas, de tal forma que éstas sean reales o bien, en caso de que sean retadoras, se definan oportunamente estrategias para alcanzarlas.

Glosario

TEmas CAPítulo 1

Métodos de pronósticos para negocios ®

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Aplicación de los pronósticos en la planeación

El horizonte de tiempo en la planeación también es importante, por tal motivo hay pronósticos de corto, mediano y largo plazo (Ver figura 1.3).

glosarioGlosario

Corto plazo (máximo 3 meses): son más precisos que los de mediano y largo plazo, se utilizan en las empresas para tomar decisiones en el área de producción como compras, mano de obra y niveles de producción.

Recursos RECURSOS

Mediano plazo (de 3 meses a 3 años): se utilizan en la planeación para elaborar presupuestos estimando las ventas y los flujos de efectivo.

Actividad ACTIVIDAD

Largo plazo (más de 3 años): se utilizan para predecir las ventas de nuevos productos, las ganancias de la introducción de nuevas tecnologías, o bien los beneficios de la expansión a nuevos mercados.

Conclusión CONCLUSIÓN

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Métodos de pronósticos cualitativos

1.3 Métodos de pronósticos cualitativos

TEmas CAPítulo 1

Los métodos de pronósticos cualitativos se utilizan cuando no se cuenta con datos históricos a la mano y para realizar generalmente pronósticos de largo plazo. Estos métodos parten de las opiniones de expertos y los más recurrentes son:

Glosario

La ventaja es que se aprovechan los diferentes puntos de vista de los expertos a través de la dinámica de grupo para llegar a pronósticos más certeros, la desventaja es que si un experto con más experiencia o prestigio impone su punto de vista de acuerdo a sus propios intereses, puede sesgar la opinión de los demás.

1.3.1 Pronóstico visionario Kiyoshi Takahase Segundo/Getty Images/Photos.com

1.3.2 Analogía histórica

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Conclusión

Este método aprovecha la experiencia e información de un grupo de expertos para realizar pronósticos; para aplicarlo basta con seleccionar y juntar a un grupo de expertos para analizar la situación y en consenso llegar a un acuerdo sobre los valores futuros de las variables a predecir.

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1.3.3 Consenso de un panel

Actividad

Es posible aprovechar la experiencia que se tiene en un mercado para incursionar en uno nuevo, por ejemplo, si una empresa introdujo en una ciudad una marca de panecillos de fresa y quiere lanzarlos a un nuevo público con características similares, es posible realizar una analogía con la historia que se tiene del primer mercado, para predecir las ventas en el nuevo.

Recursos

Todas las personas pueden realizar este tipo de pronóstico, sean expertas o no en el tema de interés; parte de la información que se tiene a la mano o de la experiencia, y con ello se realiza una conjetura de lo que va a suceder en el futuro, por ejemplo, cualquier persona podría dar un pronóstico de la temperatura que habrá en la ciudad de residencia al día siguiente, pero sería más difícil si a una persona cualquiera se le pidiera dar un pronóstico sobre el precio futuro de la acción de una compañía, la base de este método es la experiencia y el prestigio del experto a quien se le pide el pronóstico.

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Métodos de pronósticos cualitativos

TEmas CAPítulo 1

1.3.4 Método Delphi

Escenario pesimista Escenario optimista

Contiene los pronósticos en el 15% más alto.

Conclusión

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Figura 1.4 Escenarios posibles en el método Delphi.

Actividad

Contiene los pronósticos en el 15% más bajo.

Una de las desventajas de este método es que es posible que no se llegue a un consenso, en caso de que sea así se pueden tener tres tipos de escenarios. (Ver figura 1.4)

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Contiene el resto de los pronósticos.

Recursos

En la primera etapa, el moderador recibe los pronósticos de parte de los expertos junto con los argumentos que los respaldan. El moderador los procesa estadísticamente calculando el primer cuartil, la mediana y el tercer cuartil, información que comparte a los expertos. Con esta información, en una segunda etapa, los expertos hacen una valoración de sus pronósticos y los vuelven a enviar al moderador para su análisis estadístico, el cual servirá como base para iniciar una tercera etapa. Las etapas siguientes son similares, esta iteración controlada y retroalimentada estadísticamente, busca reducir la variabilidad en los pronósticos para llegar a un consenso.

Escenario conservador

Glosario

Es una alternativa al método de consenso de un panel, se busca a un grupo de expertos para realizar pronósticos de forma anónima (no debe de existir contacto entre los participantes) en una serie de etapas iterativas. El objetivo de las etapas es retroalimentar a los expertos para disminuir la variabilidad en los pronósticos y llegar a un consenso.

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Métodos de pronósticos cuantitativos

1.4 Métodos de pronósticos cuantitativos

Dentro de los métodos univariados que se estudiarán en este libro se encuentran los métodos de suavización y de descomposición utilizados para realizar pronósticos de corto y mediano plazo; y dentro de los métodos multivariados se encuentran los de regresión lineal simple y múltiple, empleados para realizar pronósticos de corto, mediano y largo plazo.

Pronósticos de corto y mediano plazo

Métodos univariados

Actividad ACTIVIDAD

Métodos de descomposición

Métodos cuantitativos Regresión lineal simple

Regresión lineal múltiple Figura 1.5 Esquema de métodos cuantitativos Pág. 1 de 3

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Pronósticos de corto, mediano y largo plazo

Conclusión CONCLUSIÓN

Métodos multivariados

Métodos cuantitativos multivariados. Los métodos cuantitativos multivariados mediante una relación causal establecida por la teoría o la lógica asumen que los valores futuros de la variable bajo estudio se pueden determinar proyectando los valores de variables de influencia que, podrían ser o no controladas por el investigador.

Recursos RECURSOS

Métodos de suavización

Métodos cuantitativos univariados. Los métodos cuantitativos univariados determinan el patrón histórico de la variable, asumen que se mantiene en el futuro y lo aprovechan para realizar pronósticos.

glosarioGlosario

Cuando se tienen datos históricos, los métodos de pronósticos más frecuentemente utilizados son los cuantitativos. Entre ellos se encuentran los métodos univariados y los multivariados. Los métodos univariados asumen que la variable bajo estudio depende de sus niveles pasados; en cambio, los métodos multivariados asumen que es posible determinar el comportamiento de la variable bajo estudio a partir de los niveles de otras variables bajo control.

Glosario

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Métodos de pronósticos cuantitativos

Ligas de interés »» En este documento se explican los patrones que existen en una serie de tiempo.

1.4.1 Métodos de suavización

Yt+1 = f(Yt, Yt-1, Yt-2, Yt-3…..) Una parte importante de estos métodos es determinar el patrón de la serie, de los cuales se identifican: el patrón horizontal (estacionario), el de tendencia, el cíclico, el estacional y la variación irregular (aleatoria).

Patrón horizontal (estacionario) • Promedio móvil simple • Promedio móvil de k periodos • Suavización exponencial simple

Patrón estacional • Suavización exponencial triple: Método de Winters Pág. 2 de 3

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Conclusión CONCLUSIÓN

Patrón de tendencia • Promedio móvil doble • Suavización exponencial doble: Método de Brown • Suavización exponencial doble: Método de Holt

Actividad ACTIVIDAD

Para saber más... Consulte el anexo disponible en la barra lateral.

Los métodos de suavización que se estudiarán en este libro se clasifican de acuerdo al patrón de la serie:

Recursos RECURSOS

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Patrones de una serie de tiempo

glosarioGlosario

Los métodos de suavización utilizan el patrón histórico de la serie para proyectarlo al futuro y realizar pronósticos de la variable de interés; asumen que el valor futuro de la variable en el periodo t+1 está en función del valor de la serie en el periodo actual, t, del periodo anterior, t-1, y de periodos pasados.

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Métodos de pronósticos para negocios ®

Modelo multiplicativo Y t+1 = (Et+1)*(Tt+1)*(C t+1)*(It+1)

(2)

Y t+1 = (Et+1)+(Tt+1)+(C t+1)+(It+1)

(3)

En estos métodos la variable bajo estudio se denomina variable dependiente, y los factores controlables, variables independientes o explicativas. La variable dependiente se asume que es aleatoria y se busca predecir o explicar mediante las variables independientes, las cuales no son aleatorias sino controlables por el investigador. Por ejemplo, una variable dependiente pueden

Existen dos alternativas en regresión lineal para predecir a la variable dependiente: el modelo de regresión simple, que incluye una sola variable independiente; y el modelo de regresión lineal múltiple, que incluye k variables independientes; tomando en consideración el poder de explicación de las variables independientes, se optará por un modelo simple o uno múltiple.

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Conclusión

Modelo aditivo

Los métodos de suavización y de descomposición utilizan el patrón de la serie para realizar pronósticos, sin embargo, mediante ellos no es posible identificar los factores que influyen en la variable bajo estudio, en cambio, en los métodos de regresión lineal sí es posible determinarlos con la intención de controlarlos y realizar pronósticos.

1.4.3 Regresión lineal simple y múltiple

Actividad

Bajo esta premisa, y partiendo de que el periodo actual es el “t”, los métodos de descomposición proponen estimar por separado cada uno de los patrones de la serie para el periodo “t+1”, con la intención de obtener el pronóstico de la variable en t+1, agregando dichos patrones mediante un esquema multiplicativo o aditivo.

ser las ventas de un producto y para tratar de predecirlas o explicarlas se pueden establecer variables independientes como el precio del producto y el gasto en publicidad. De esa manera, si es posible expresar las ventas en función del precio y del gasto en publicidad mediante una ecuación matemática; estando en el periodo t se pueden predecir las ventas en t+1, fijando los valores deseados del precio y del gasto en publicidad en t+1.

Recursos

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Yt = f(Et,Tt,Ct,It) (1)

Glosario

Los métodos de descomposición plantean que cualquier variable medida a través del tiempo se puede expresar en función de los patrones de estacionalidad, tendencia, componente cíclico y variación aleatoria, de tal forma que es posible modelarlas de acuerdo a la siguiente función:

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1.4.2 Métodos de descomposición

TEmas CAPítulo 1

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Métodos de pronósticos cuantitativos

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Datos de series de tiempo y datos de corte transversal

1.5 Datos de series de tiempo y datos de corte transversal

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Conclusión CONCLUSIÓN

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Actividad ACTIVIDAD

Ejemplo Una compañía de tiendas de abarrotes podría dar seguimiento a través del tiempo a las ventas mensuales agregadas de sus 20 sucursales; estas mediciones formarían parte de un conjunto de datos de series de tiempo; sin embargo, si en un mes cualquiera desagregara las ventas por sucursales, este conjunto de 20 observaciones formaría parte de datos de corte transversal.

Datos de corte transversal Los datos de corte transversal son mediciones de una variable en un punto en el tiempo.

Recursos RECURSOS

Los datos de series de tiempo son mediciones que se hacen de una variable a través del tiempo, ya sea de frecuencia mensual, bimestral, trimestral, anual, etc; en cambio, los datos de corte transversal son mediciones de una variable en un punto en el tiempo.

Datos de series de tiempo Los datos de series de tiempo son mediciones que se hacen de una variable a través del tiempo, ya sea de frecuencia mensual, bimestral, trimestral, anual, etc.

glosarioGlosario

El enfoque de este libro es estudiar los métodos numéricos para realizar pronósticos, si bien se trabajará principalmente con datos de series de tiempo también se utilizarán, al aprender los métodos de regresión, los datos de corte transversal.

Glosario

TEmas CAPítulo 1 MAPA

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios

1.6 Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios

Efecto de la inflación en las ventas monetarias (precio*cantidad) Periodo

Ventas en unidades

Precio

Ventas en $ (Cantidad*Precio)

1 2 3

20 20 19

$10 $12 $14

20*10 = $200 20*12 = $244 19*14 = $266

En la tabla 1 se puede observar un ejemplo del efecto de la inflación cuando se expresan las ventas en valores monetarios, $, las ventas monetarias presentan un crecimiento considerable del 33% (266/200-1) % del periodo 1 al 3; en cambio, las ventas en unidades decrecen en un 5% (19/20-1) %, lo cual pone en evidencia que la inflación distorsiona el comportamiento de las variables.

Ligas de interés En la siguiente página del Banco de México se publica información sobre la definición de la inflación, sus determinantes, la importancia de la estabilidad en los precios y sobre cómo se mide:

Actividad

Cuando se tiene una serie a través del tiempo de una variable en valores monetarios y se tiene acceso a sus precios respectivos, es fácil quitar el efecto de la inflación, basta con dividir los valores monetarios por el precio (ver tabla 2).

Inflación Es el incremento, en un largo periodo de tiempo, generalizado de los precios de los bienes y servicios de una economía.

Recursos

Uno de estos ajustes es debido a los valores monetarios. Una variable expresada en valores monetarios (precio*cantidad) estará afectada por el efecto de la inflación distorsionando el comportamiento real de la serie. Cuando sea posible, es recomendable predecir las ventas en unidades más que las ventas en valores monetarios, ya que la inflación puede hacer pensar que hay crecimiento en la serie cuando en realidad no lo hay.

Tabla 1

Glosario

Antes de aplicar los métodos de suavización, descomposición o de regresión para predecir una variable a través del tiempo, es conveniente realizar ajustes en la serie para predecir con mayor exactitud sus valores futuros.

Glosario

TEmas CAPítulo 1

http://www.banxico.org.mx/divulgacion/politica-monetaria-e-inflacion/ politica-monetaria-inflacion.html Conclusión

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios

Glosario

Procedimiento para quitar el efecto de la inflación en una serie en valores monetarios

Periodo

Ventas en $ (Cantidad*Precio)

Precio

Ventas en unidades

1 2 3

$200 $244 $266

$10 $12 $14

$200/$10 = 20 $244/$12 = 20 $266/$14 = 19

Recursos

Sin embargo, en la práctica no siempre se tiene acceso a las unidades de las variables o a la lista de precios, ya que las compañías agregan las ventas de sus productos, los cuales pueden ser cientos. Para esta situación existe un procedimiento similar para quitar el efecto de la inflación, pero más general, dando los mismos resultados, el cual se conoce como deflactar una serie de tiempo.

Glosario

Deflactar una serie de tiempo El comportamiento de las series expresadas en valores monetarios es afectado por la inflación, el procedimiento para deflactar una serie de tiempo consiste en quitarle a la serie el efecto de la inflación y dejarla expresada en términos reales.

Tabla 2

TEmas CAPítulo 1

La fórmula general para deflactar una serie de tiempo es:

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Un índice de precios monitorea el comportamiento de los precios a través del tiempo tomando como referencia un año base.

Conclusión

El valor real de una serie se utiliza para expresar que la serie ya no tiene el efecto de la inflación, por su parte el valor nominal se utiliza para identificar la serie expresada en valores monetarios. El término nuevo que aparece en la ecuación (4) es el de índice de precios.

(4)

Actividad

Valor real de la serie = (Valor nominal / Índice de precios)*100

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios

Ligas de interés

Índice de precios al consumidor

BANXICO, Los índices de precios en México, 2010

Índice de precios al productor

Índice de precios implícitos

En la siguiente página del Banco de México se publica información para conocer qué es, para qué sirve y cómo se calcula el Índice de Precios del Consumidor bajo la fórmula del Índice de precios de Laspeyres:

Mide el comportamiento de los precios de la producción doméstica y se utiliza para obtener en términos reales el Producto Interno Bruto, esto es, la producción de bienes y servicios de México.

Índice de Precios del Consumidor, IPC (BANXICO, Elaboración de INPC y UDIS, 2011).

Mide el comportamiento de los precios de una canasta de bienes y servicios representativa de la producción nacional.

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Conclusión CONCLUSIÓN

Índice de Precios del Productor, INNP (BANXICO, Elaboración del INPP, 2011)

Actividad ACTIVIDAD

En la siguiente página del Banco de México se publica información para conocer qué es, para qué sirve y cómo se calcula el Índice de Precios del Productor bajo la fórmula del Índice de precios de Laspeyres:

Recursos RECURSOS

Mide el comportamiento de los precios de los artículos de la canasta básica, se conoce como el índice del costo de vida y se utiliza para calcular la inflación de la economía.

glosarioGlosario

En el documento de esta página, el Banco de México explica los índices de precios que se calculan en México, cómo se calculan y la frecuencia en que se publican.

Los índices de precios más utilizados son:

TEmas CAPítulo 1 MAPA

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios

Glosario

A manera de ejemplo, en la tabla 3, se plantea cómo deflactar el Producto Interno Bruto, PIB, de México expresado en unidades monetarias, PIB nominal, para obtener el PIB real.

Deflactar una serie de tiempo Índice Precios

PIB Real

2010/01

$12,402,378,275

147.6

($12,402,378,275 / 147.6)*100 = 8,402,695,308

2010/02

$12,882,696,084

146.9

($12,882,696,084 / 146.9)*100 = 8,769,704,618

2010/03

$13,212,164,448

148.1

($13,212,164,448 / 148.1)*100 = 8,921,110,363

2010/04

$13,805,953,869

150.2

($13,805,953,869 / 150.2)*100 = 9,191,713,628

2011/01

$13,569,045,148

154.4

($13,569,045,148 / 154.4)*100 = 8,788,241,676

2011/02

$14,026,012,515

154.8

($14,026,012,515 / 154.8)*100 = 9,060,731,599

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Conclusión CONCLUSIÓN

Los resultados indican que si se usa el PIB nominal para tomar decisiones, se pensaría que la economía creció del segundo trimestre del 2010 al segundo trimestre del 2011 en un 8.87% ($14,026,012,515/$12,882,696,0841)% cuando en realidad el PIB real indica que se creció solamente un 3.32% (9,060,731,599/8,769,704,618-1)%.

Actividad ACTIVIDAD

PIB Nominal (Miles de pesos)

Recursos RECURSOS

Trimestre

PIB Real Es el PIB Nominal deflactado por un índice de precios.

glosarioGlosario

PIB Nominal Es la producción de bienes y servicios de un país expresado en unidades monetarias, en dinero.

Tabla 3

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PIB Es la producción de bienes y servicios de un país.

TEmas CAPítulo 1 MAPA

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

TEmas CAPítulo 1

1.7 Números índice Los números índice generalmente se utilizan para dar seguimiento al comportamiento de los precios y para deflactar series de tiempo, sin embargo, pueden ser utilizados para monitorear el comportamiento de cualquier variable tomando como referencia un periodo base.

*100

(6)

Índice de precios de Laspeyres =

*100

(7)

Índice de precios de Paasche =

*100

(8)

Índice de precios agregado =

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Conclusión

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Actividad

Donde el subíndice “t” se emplea para el periodo analizado y el subíndice 0 se utiliza para hacer referencia al periodo base.

Recursos

(5)

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*100

Índice de precios simple =

Glosario

Los índices que se estudiarán en este libro son:

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

Glosario

1.7.1 Índice de precios simple

Tabla 4 Aplicación del índice de precios simple =

* 100 (año base 2007)

Precio del producto A

Índice de precios simple

2005

1.86

(1.86/1.95)*100 = 95.38

(P2005/P2007)*100

2006

1.92

(1.92/1.95)*100 = 98.46

(P2006/P2007)*100

2007

1.95

(1.95/1.95)*100 = 100

(P2007/P2007)*100

2008

1.99

(1.99/1.95)*100 =102.05

(P2008/P2007)*100

2009

2.1

(2.1/1.95)*100 = 107.69

(P2009/P2007)*100

2010

2.2

(2.2/1.95)*100 = 112.82

(P2010/P2007)*100

Pág. 2 de 6

D.R.

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Conclusión CONCLUSIÓN

En la tabla 4 puede observarse que en el año base 2007, elegido arbitrariamente, el índice toma el valor de 100, este valor es el de referencia, si en un año diferente al base el índice toma el valor de 100, esto querrá decir que los precios son iguales. Cuando el índice toma un valor superior a 100, por ejemplo en el año 2010, 112.82, esto implica que el precio del producto en el año 2010 es un 12.82% mayor que en el año base 2007; en cambio, cuando es menor a 100, como en el año 2005, 95.38, esto querrá decir que los precios en el año 2005 son 4.62% (100-95.38) menores que en el año base, 2007.

Actividad ACTIVIDAD

Nota: Donde pt es el valor del precio en el periodo analizado y p0 es el valor del precio en el año base.

Recursos RECURSOS

Año

glosarioGlosario

El índice de precios simple se utiliza cuando sólo existe un producto y se quiere dar seguimiento al comportamiento de los precios con respecto a un periodo base.

Índice de precios Un índice de precios monitorea el comportamiento de los precios a través del tiempo tomando como referencia un año base, y es utilizado para deflactar variables

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

1.7.2 Índice de precios agregado

La interpretación del índice es similar, se comparan los precios con respecto al año base, que arbitrariamente se definió el año 2007. Nuevamente, y con cualquier Tabla 5 Aplicación del índice de precios agregado =

índice, el valor en el año base es de 100 y es la referencia. En la tabla 5 se puede observar el cálculo para los precios de los productos A y B, en el 2008 el índice toma el valor de 105.62, lo cual implica que los precios en el 2008 son un 5.62% mayores a los del año base, 2007; en el 2006 toma el valor de 94.21, lo que significa que los precios en el 2006 son un 5.79% (100-94.21) menos que en el 2007.

Índice de precios de Laspeyres Compara cuánto cuesta en el presente una canasta de bienes comprada en el pasado.

glosarioGlosario

El índice de precios agregado se utiliza para dar seguimiento al crecimiento de los precios de más de un producto, y a su vez puede ser utilizado para deflactar series de tiempo expresadas en unidades monetarias.

Glosario

TEmas CAPítulo 1 MAPA

*100 (año base 2007)

Precio del producto B

Índice

2005

1.86

3.45

100*(1.86+3.45)/(1.95+4.1)= 87.77

100*(PA2005+PB2005)/(PA2007+PB2007)

2006

1.92

3.78

100*(1.92+3.78)/(1.95+4.1)= 94.21

100*(PA2006+PB2006)/(PA2007+PB2007)

2007

1.95

4.1

100*(1.95+4.1)/(1.95+4.1)= 100.00

100*(PA2007+PB2007)/(PA2007+PB2007)

2008

1.99

4.4

100*(1.99+4.4)/(1.95+4.1)= 105.62

100*(PA2008+PB2008)/(PA2007+PB2007)

2009

2.1

4.89

100*(2.1+4.89)/(1.95+4.1)= 115.54

100*(PA2009+PB2009)/(PA2007+PB2007)

2010

2.2

5.2

100*(2.2+5.2)/(1.95+4.1)= 122.31

100*(PA2010+PB2010)/(PA2007+PB2007)

Actividad ACTIVIDAD

Precio del producto A

Recursos RECURSOS

Año

Nota: Donde pt es el valor de los precios en el periodo analizado y p0 es el valor de los precios en el año base.

La propuesta del índice de Laspeyres es no sólo dar seguimiento al comportamiento de los precios, sino al dinero que gastan las personas para comprar una canasta de bienes, con la intención de analizar el cambio en el costo de vida de las personas.

El principio del índice es determinar cuánto cuesta en el periodo actual una canasta de bienes comprada en el año base, esto es, lo que se compraba en el pasado cuánto cuesta hoy; si el costo es mayor entonces el costo de vida se ha incrementado. Pág. 3 de 6

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Conclusión CONCLUSIÓN

1.7.3 Índice de precios de Laspeyres

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

Tabla 6 Aplicación del índice de precios de Laspeyres = Producto A

Producto B

Precio Cantidad Precio Cantidad A A B B

Índice

192

3750

378

5100

100*(192*3950 + 378*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 93.86

2007

195

3950

410

5210

100*(195*3950 + 410*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 100

2008

199

4052

440

5400

100*(199*3950 + 440*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 105.92

2009

210

4012

489

5244

100*(210*3950 + 489*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 116.2

2010

220

4045

520

5500

100*(220*3950 + 520*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 123.12

Recursos

2005

Glosario

Año

*100 (año base 2007)

TEmas CAPítulo 1

Nota: Donde pt es el valor de los precios en el periodo analizado, y p0 y q0 es el valor de los precios y las cantidades compradas en el periodo base.

Pág. 4 de 6

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Conclusión

De manera similar a los índices anteriores, en el año base el índice toma el valor de 100, ya que es el año de referencia, y si el valor es menor a 100, implica que los precios son menores, en la tabla 6 en el año 2005 el índice toma el valor de 93.86, esto indica que los precios en el 2005 son menores a los del año base en 6.14% (100-93.86).

Actividad

En la tabla 6 se puede observar la aplicación del índice de Laspeyres, en el año base 2007 la canasta de bienes comprada costaba (195*3950 + 410*5210) = $2,906,350, en cambio, en el 2010 la misma canasta de bienes costaba (220*3950 + 520*5210) = $3,578,200, lo cual significa, expresándolo en el índice 100*(3,578,200/2,906,350) = 123.12, que los precios en el 2010 son mayores en un 23.12% que en el 2007; de esta manera el costo de vida se ha incrementado y las personas en el presente compraran menos que en el pasado.

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

Glosario

1.7.4 Índice de precios de Paasche

Tabla 8 Aplicación del índice de precios de Paasche = Producto A

*100 (año base 2007)

Producto B

Precio Cantidad Precio Cantidad A A B B

Índice Paasche

192

3750

378

5100

100* (192*3750 + 378*5100) / (195*3750 + 410*5100) = 93.82

2007

195

3950

410

5210

100* (195*3950 + 410*5210) / (195*3950 + 410*5210) = 100.00

2008

199

4052

440

5400

100* (199*4052 + 440*5400) / (195*4052 + 410*5400) = 105.93

2009

210

4012

489

5244

100* (210*4012 + 489*5244) / (195*4012 + 410*5244) = 116.18

2010

220

4045

520

5500

100* (220*4045 + 520*5500) / (195*4045 + 410*5500) = 123.2

Nota: Donde pt y qt son el valor de los precios y de las cantidades compradas en el periodo analizado, y p0 es el valor de los precios en el periodo base.

Actividad ACTIVIDAD

2005

Recursos RECURSOS

Año

glosarioGlosario

Similar a Laspeyres, el índice de Paasche permite dar seguimiento al dinero que gastan las personas en una canasta de bienes para analizar el cambio en el costo de vida de las personas. Sin embargo, Laspeyres compara cuánto cuesta en el presente una canasta de bienes comprada en el pasado y Paasche hace lo contrario, compara cuánto cuesta en el pasado una canasta de bienes comprada en el presente.

Índice de precios de Paasche Compara cuánto cuesta en el pasado una canasta de bienes comprada en el presente.

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Conclusión CONCLUSIÓN

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Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Números índice

Ligas de interés »» En la siguiente página el INEGI proporciona una calculadora de inflación para México a partir de la información del Índice de Precios del Consumidor.

Los índices de precios que se han visto en esta sección permiten comparar cómo han cambiado los precios con respecto al año base, sin embargo, también pueden usarse para comparar cómo cambian los precios con respecto a otros periodos. Por ejemplo, si se quisiera sacar el crecimiento de los precios de 2009 a 2010, se podría hacer usando el índice, sacando una simple tasa de crecimiento (123.2/116.18 -1) % = 6.04%, lo cual significa que de 2009 a 2010 la inflación (el crecimiento de los precios) fue de 6.04%.

Calculadora de inflación en México (INEGI, 2011).

glosarioGlosario

En la tabla 8 está ilustrado el procedimiento de cálculo del índice de Paasche, en el 2010 la canasta de bienes comprada costaba (220*4045 + 520*5500) = $3,749,900, esa misma canasta si se hubiera comprado en el año base 2007 costaría (195*4045 + 410*5500) = $3,043,775, esto significa, expresándolo en el índice 100*(3,749,900/3,043,775) = 123.199, que los precios en el 2010 son un 23.2% mayores que en el año base, 2007, y por lo tanto el costo de vida se ha incrementado.

TEmas CAPítulo 1 MAPA

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Conclusión CONCLUSIÓN

D.R.

Actividad ACTIVIDAD

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Recursos RECURSOS

Para saber más... Como complemento al material presentando en esta sección, el lector también puede consultar literatura relacionada con el tema (Carlos Javier Cabrera Adame, 2005) y (David R. Anderson, 2008)

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes una serie de tiempo por variaciones en el calendario

Glosario

1.8 Ajustes una serie de tiempo por variaciones en el calendario

Estos ajustes son recomendables porque un periodo puede tener un número diferente de días laborales con respecto al mismo periodo de años anteriores, o bien con respecto al siguiente periodo del mismo año, lo cual puede hacer pensar que la variable bajo estudio está creciendo, pero dicho crecimiento puede deberse simplemente a la diferencia de días laborados.

(

Promedio de días laborales en el periodo en diferentes años Dato ajustado =(Dato observado) Días laborales en el periodo

(

Recursos RECURSOS

Para realizar el ajuste de la serie histórica, se aplicará la siguiente fórmula a cada periodo:

(9)

Tabla 9 Ventas mensuales en unidades sin ajustar por variaciones en calendario Mar 146 151 150 155 149

Abr 144 147 151 156 153

May 153 157 155 156 147

Jun 142 149 160 154 152

Jul 145 150 149 154 153

Ago 146 155 153 155 Pág. 1 de 3

D.R.

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México 2012.

Sep 145 146 163 144 -

Oct 154 146 154 151 -

Nov 144 158 155 153 -

Dic 147 151 148 152 -

Conclusión CONCLUSIÓN

2007 2008 2009 2010 2011

Feb 143 152 158 149 153

Actividad ACTIVIDAD

El siguiente ejemplo de las ventas mensuales de una compañía (en unidades) ilustra la aplicación del ajuste de una serie por variaciones en el calendario. En la tabla 9 se reportan por mes y año las ventas mensuales en unidades de una compañía, si se observa el dato de enero y febrero de 2007 se puede pensar que las ventas cayeron de 154 unidades vendidas a 143 unidades, un decrecimiento del 7.4%=(143/154-1) %.

Ene 154 154 143 152 158

glosarioGlosario

Otro tipo de ajuste en la serie que se puede realizar para hacer más precisos los métodos de pronósticos, es el ajuste debido a las variaciones en el calendario. Este ajuste se hace con la intención de eliminar las variaciones en los días laborales provocadas por días festivos, huelgas, etc.

Ajuste de una serie por variaciones en el calendario Este ajuste en la variable bajo estudio se hace con la intención de eliminar las variaciones en los días laborales provocadas por días festivos, huelgas, etc.

TEmas CAPítulo 1 MAPA

Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes una serie de tiempo por variaciones en el calendario

Sin embargo, el decrecimiento observado puede deberse a tres motivos: la primera, una caída en la demanda; la segunda, el mes de enero tuvo 3 días más para vender que febrero (23 y 20 días, respectivamente); y por último, los días laborados en enero 2007 fueron relativamente altos comparados con los días promedio, 21 días, que se observan en enero en los 5 años que se tienen registrados (ver tabla 10). Los dos últimos motivos tienen que ver con las variaciones en el calendario y pueden estar distorsionando el verdadero comportamiento de la serie, esto es, entra el cuestionamiento de si realmente las ventas cayeron porque disminuyó la demanda o simplemente por las variaciones en el calendario.

Glosario

Tabla 10 Días laborados por mes

Días laborados

Feb 20 21 19 19 20 20

Mar 24 23 22 21 23 23

Abr 22 23 22 19 20 21

May 21 19 21 22 21 21

Jun 21 23 21 22 20 21

Jul 22 21 21 21 21 21

Ago 22 22 22 22 22

Sep 19 20 20 20 20

Oct 22 23 22 22 22

Nov 22 22 21 22 22

Dic 21 19 21 21 21

Actividad

En la tabla 11 se reportan las ventas ajustadas por variaciones en el calendario, se puede observar que las ventas ajustadas de enero 2007 fueron de 141 y de febrero 2007 143, esto significa un crecimiento de 1.70%= (143/141-1%) en lugar de un decrecimiento de 7.4% como indicaban las ventas no ajustadas, las cuales estaban siendo afectadas por las variaciones en el calendario.

Recursos

2007 2008 2009 2010 2011 Promedio

Ene 23 22 20 18 20 21

TEmas CAPítulo 1

Conclusión

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Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ajustes una serie de tiempo por variaciones en el calendario

TEmas CAPítulo 1

Tabla 11 Ventas mensuales en unidades ajustadas por variaciones en el calendario Ventas mensuales ajustadas

Feb 143 145 166 157 153

Mar 140 151 157 170 149

Abr 137 134 144 172 161

May 153 174 155 149 147

Jun 142 136 160 147 160

Jul 138 150 149 154 153

Sep 153 146 163 144 -

Oct 154 140 154 151 -

Nov 144 158 162 153 -

Dic 147 167 148 152 -

Recursos

El procedimiento para obtener las ventas ajustadas se realizó aplicando la fórmula (9):

Ago 146 155 153 155 -

Glosario

2007 2008 2009 2010 2011

Ene 141 147 150 177 166

Ventas ajustadas ene. 2007 = (154*21)/23 = 140.6 ≈ 141 Ventas ajustadas feb. 2007 = (143*20)/20 = 143 Actividad

Ventas ajustadas mar. 2007 = (146*23)/24 = 139.9 ≈ 140

Conclusión

Pág. 3 de 3

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Capítulo 1. Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Ejercicio integrador del capítulo 1

Ejercicio integrador del capítulo 1

TEmas CAPítulo 1

Glosario

Recursos

Actividad

Conclusión

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Métodos de pronósticos para negocios ®

Capítulo 1.Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos Conclusión del capítulo 1

TEmas CAPítulo 1

Conclusión del capítulo 1

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Conclusión

D.R.

Actividad

Como introducción a los siguientes capítulos se mencionaron los distintos métodos numéricos que se estudiarán, los cuales son el enfoque principal del libro. Asimismo, se procedió a explicar en este capítulo introductorio cómo preparar la serie antes de comenzar a utilizarla para reali-

Recursos

También se aprendió que existen métodos de pronósticos cualitativos y cuantitativos. Los cualitativos se usan cuando no hay datos históricos de la variable bajo estudio y los pronósticos se realizan mediante opiniones de expertos. Los cuantitativos emplean datos históricos y a través de modelos matemáticos se realizan pronósticos, los cuales se espera sean más objetivos.

zar pronósticos. Los ajustes en la serie que se estudiaron fueron quitar el efecto de la inflación usando y calculando números índices para expresar la serie de valores monetarios a valores reales, y ajustar la serie por la variación en días laborales atribuidos a días festivos, huelgas etc. Tanto la inflación y las variaciones en los días laborales entre periodos distorsiona el comportamiento real de la serie, de esta manera los ajustes realizados permitirán modelar mejor la serie con la intención de obtener pronósticos más precisos.

Glosario

En este capítulo se estudió que pronosticar es emitir un enunciado futuro sobre el valor de una variable, con la intención de que este enunciado sirva para la toma de decisiones y que el beneficio de tal decisión sea mayor al costo de obtener el pronóstico. Se aprendió que el pronóstico es utilizado para la planeación teniendo en consideración que no hay que confundir meta con pronóstico, como comúnmente se hace. El pronóstico es lo que se espera observar de acuerdo a las estrategias actuales de la empresa y la meta es lo que se desea observar, de esta manera si el pronóstico está por debajo de la meta la empresa tendrá que hacer ajustes en sus estrategias o en sus metas para que sean alcanzables.

Métodos de pronósticos para negocios ®

TEmas CAPítulo 1 Glosario

A B C D E F G H I J K L M N Ñ O P Q R S T U V W X Y Z

Agentes económicos

Datos de corte transversal

Son los grupos de personas (las familias, las empresas, el gobierno, etc.) que realizan una actividad económica.

Los datos de corte transversal son mediciones de una variable en un punto en el tiempo.

Ajuste de una serie por variaciones en el calendario

Los datos de series de tiempo son mediciones que se hacen de una variable a través del tiempo, ya sea de frecuencia mensual, bimestral, trimestral, anual, etc.

Deflactar una serie de tiempo

Datos de series de tiempo

D.R.

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I Índice de precios de Laspeyres Compara cuánto cuesta en el presente una canasta de bienes comprada en el pasado.

Conclusión

Pág. 1 de 2

El comportamiento de las series expresadas en valores monetarios es afectado por la inflación, el procedimiento para deflactar una serie de tiempo consiste en quitarle a la serie el efecto de la inflación y dejarla expresada en términos reales.

Actividad

Este ajuste en la variable bajo estudio se hace con la intención de eliminar las variaciones en los días laborales provocadas por días festivos, huelgas, etc.

Recursos

Glosario del capítulo 1

A B C D E F G H I J K L M N Ñ O P Q R S T U V W X Y Z Métodos cuantitativos univariados

PIB Real

Compara cuánto cuesta en el pasado una canasta de bienes comprada en el presente.

Los métodos cuantitativos univariados determinan el patrón histórico de la variable, asumen que se mantiene en el futuro y lo aprovechan para realizar pronósticos.

Es el PIB Nominal deflactado por un índice de precios.

Índice de precios

Inflación Es el incremento, en un largo periodo de tiempo, generalizado de los precios de los bienes y servicios de una economía.

Métodos cuantitativos multivariados

Métodos de pronósticos cuantitativos Los métodos de pronósticos cuantitativos parten de datos históricos y a través de sus procedimientos matemáticos y estadísticos buscan ofrecer pronósticos objetivos.

PIB Nominal Es la producción de bienes y servicios de un país expresado en unidades monetarias, en dinero.

Pág. 2 de 2

D.R.

Pronosticar

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México 2012.

Conclusión

Los métodos cuantitativos multivariados mediante una relación causal establecida por la teoría o la lógica asumen que los valores futuros de la variable bajo estudio se pueden determinar proyectando los valores de variables de influencia que, podrían ser o no controladas por el investigador.

Los métodos de pronósticos cualitativos parten generalmente de juicios de expertos y se usan cuando no existen datos históricos de la variable bajo estudio.

Es la producción de bienes y servicios de un país.

Actividad

Métodos de pronósticos cualitativos

Recursos

Un índice de precios monitorea el comportamiento de los precios a través del tiempo tomando como referencia un año base, y es utilizado para deflactar variables expresadas en términos monetarios.

PIB

Glosario

Índice de precios de Paasche

TEmas CAPítulo 1

Glosario del capítulo 1

Métodos de pronósticos para negocios ®

TEmas CAPítulo 1 Glosario

»» Anexos descargables Patrones de una serie de tiempo En este documento se explican los patrones que existen en una serie de tiempo.

»» BANXICO, Los índices de precios en México, 2010 En el documento de esta página, el Banco de México explica los índices de precios que se calculan en México, cómo se calculan y la frecuencia en que se publican. BANXICO (2010). Los índices de precios en México. Cátedra Banco de México. Recuperado de: http://www.banxico.org.mx/material-educativo/informacion-general/catedra-banco-de-mexico/universidad-autonoma-de-nuevo-leon-uanl-y-escuel/%7BAA0E91F1-20C3-27B24037-24939897BD9F%7D.pdf Pág. 1 de 2

D.R.

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Conclusión

Respuestas a ejercicios del capítulo 1 Este documento contiene las respuestas de los ejercicios adicionales para el capítulo 1.

»» Ligas de interés Actividad

»» Ejercicios descargables Ejercicios del capítulo 1 Este documento contiene algunos ejercicios adicionales para el capítulo 1.

»» Formularios Formulario del capítulo 1 Este documento contiene las fórmulas utilizadas en el capítulo 1.

Recursos

Recursos del capítulo 1

TEmas CAPítulo 1

Recursos del capítulo 1 »» Inflación (BANXICO, Política Monetaria e Inflación, 2011) En la siguiente página del Banco de México se publica información sobre la definición de la inflación, sus determinantes, la importancia de la estabilidad en los precios y sobre cómo se mide:

Glosario

»» Índice de Precios del Consumidor, IPC (BANXICO, Elaboración de INPC y UDIS, 2011). En la siguiente página del Banco de México se publica información para conocer qué es, para qué sirve y cómo se calcula el Índice de Precios del Consumidor bajo la fórmula del Índice de precios de Laspeyres:

BANXICO. (19 de Octubre de 2011). Política Monetaria e Inflación. Obtenido de BANXICO: http://www.banxico.org.mx/divulgacion/politica-monetaria-e-inflacion/politica-monetaria-inflacion.html Recursos

Actividad

BANXICO. (19 de Octubre de 2011). Elaboración de INPC y UDIS. Obtenido de Banco de México: http://www.banxico.org.mx/politica-monetariae-inflacion/material-de-referencia/intermedio/inflacion/elaboracion-inpc»» Calculadora de inflación en México (INEGI, 2011). udis.html En la siguiente página el INEGI proporciona una calculadora de inflación »» Índice de Precios del Productor, INNP (BANXICO, Elaboración del para México a partir de la información del Índice de Precios del ConsuINPP, 2011) midor. En la siguiente página del Banco de México se publica información para conocer qué es, para qué sirve y cómo se calcula el Índice de Precios INEGI. (2011, Octubre 26). INEGI. Calculadora de Inflación. Recuperado del Productor bajo la fórmula del Índice de precios de Laspeyres: de: INEGI. Índice Nacional de Precios: http://www.inegi.org.mx/sistemas/ indiceprecios/CalculadoraInflacion.aspx BANXICO. (19 de Octubre de 2011). Elaboración del INPP. Obtenido »» Si quieres seguir practicando puedes consultar la siguiente liga: de BANXICO: http://www.banxico.org.mx/politica-monetaria-e-inflacion/ http://www.editorialdigitaltecdemonterrey.com/materialadicional/id196/ material-de-referencia/intermedio/inflacion/elaboracion-del-inpp.html cap1/Ejercicios_integradores.doc

Conclusión

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Índice Introducción del eBook 5 Capítulo 1. Conceptos generales de pronósticos y de análisis de datos 6 Conceptos generales 6 Pronosticar 6 Aplicaciones 6 Métodos de pronósticos 6 Tipos de datos 6 Cualitativos 6 Cuantitativos 6 Valores monetarios 6 Variaciones en el calendario 6 Ajustes de una serie de tiempo 6 Números índice 6 1.1 Características de los pronósticos 1 1.2 Aplicación de los pronósticos en la planeación 2 Pronóstico: Lo que se espera observar. 2 Meta: Lo que se desea observar. 2 1.3 Métodos de pronósticos cualitativos 4 1.3.1 Pronóstico visionario 4 1.3.2 Analogía histórica 4 1.3.3 Consenso de un panel 4 1.3.4 Método Delphi 5 1.4 Métodos de pronósticos cuantitativos 6 1.4.1 Métodos de suavización 7 1.4.2 Métodos de descomposición 8

1.4.3 Regresión lineal simple y múltiple 8 1.5 Datos de series de tiempo y datos de corte transversal 9 1.6 Ajustes de una serie de tiempo por valores monetarios 10 1.7 Números índice 14 1.7.1 Índice de precios simple 15 1.7.2 Índice de precios agregado 16 1.7.3 Índice de precios de Laspeyres 16 1.7.4 Índice de precios de Paasche 18 1.8 Ajustes una serie de tiempo por variaciones en el calendario 20 Ejercicio integrador del capítulo 1 23 Conclusión del capítulo 1 24 Glosario del capítulo 1 25 Recursos del capítulo 1 27 Capítulo 2. Regresión lineal simple 29 Regresión lineal simple 30 2.1 Análisis de correlación 31 2.1.1 Diagramas de dispersión 31 2.1.2 Coeficiente de correlación lineal simple 36 2.2 Fundamentos de regresión lineal simple 42 2.2.1 Modelo de regresión lineal simple poblacional 42 2.2.2 Supuestos estadísticos 44 2.3 Ecuación de regresión lineal simple poblacional y muestral 47 2.3.1 Estimadores puntuales de Mínimos Cuadrados Ordinarios 47 2.3.2 Interpretación de los coeficientes de la ecuación de regresión lineal simple muestral 50

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Índice 2.3.3 Estimación puntual de la media de Y, y predicción puntual de un valor futuro de Y 51 2.4 Análisis de Varianza, ANOVA 52 2.4.1 Error estándar de la estimación 54 2.4.2 Significancia estadística del modelo de regresión, la prueba F 54 2.4.3 Coeficiente de determinación 56 2.5 Inferencia estadística en regresión lineal simple 59 2.5.1 Pruebas de hipótesis sobre los coeficientes de la ecuación de regresión 60 2.5.2 Intervalos de confianza para los coeficientes de la ecuación de regresión 64 2.5.3 Intervalos de confianza para la media de Y y de predicción para un valor futuro de Y 65 Ejercicio integrador del capítulo 2 68 Conclusión del capítulo 2 69 Glosario del capítulo 2 70 Recursos del capítulo 2 74 Capítulo 3. Regresión lineal múltiple 77 Regresión lineal múltiple 78 3.1 Fundamentos de regresión lineal múltiple 79 3.1.1 Modelo de regresión lineal múltiple poblacional 80 3.1.2 Supuestos estadísticos 80 3.2 Ecuación de regresión lineal múltiple poblacional y muestral 82 3.2.1 Estimadores puntuales de Mínimos Cuadrados Ordinarios 82 3.2.2 Interpretación de los coeficientes de la ecuación de regrePág. 2 de 4

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sión lineal simple muestral 89 3.2.3 Estimación puntual de la media de Y y predicción puntual de un valor futuro de Y 90 3.3 Análisis de Varianza, ANOVA 92 3.3.1 Error estándar de la estimación 94 3.3.2 Significancia estadística del modelo de regresión, la prueba F 95 3.3.4 Tabla ANOVA 98 3.4 Inferencia estadística en regresión lineal simple 100 3.4.1 Pruebas de hipótesis sobre los coeficientes de la ecuación de regresión 100 3.4.2 Intervalos de confianza para los coeficientes de la ecuación de regresión 104 3.4.3 Intervalos de confianza para la media de Y y de predicción para un valor futuro de Y 105 3.5 Modelos especiales en el análisis de regresión lineal múltiple 108 3.5.1 Modelo con interacción 108 3.5.2 Modelo con variables independientes categóricas 112 3.6 Métodos de selección de variables 120 3.6.1 Prueba F parcial 120 3.6.2 Método de regresión hacia atrás (Backward) 124 3.6.3 Método de regresión hacia adelante (Forward) 127 3.6.4 Método de regresión paso a paso (Stepwise) 129 Ejercicio integrador del capítulo 3 132 Conclusión del capítulo 3 133 Glosario del capítulo 3 134

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Índice Recursos del capítulo 3 138 Capítulo 4. Problemas en la estimación y validación de los supuestos de regresión 141 Introducción 142 4.1 Problemas con los datos 143 4.1.1 No linealidad 143 4.1.2 Multicolinealidad 148 4.1.3 Observaciones extremas e influenciales 153 4.2 Validación y corrección de supuestos 162 4.2.1 Normalidad 162 4.2.2. Varianza constante 167 4.2.3 Independencia 179 Ejercicio integrador del capítulo 4 188 Conclusión del capítulo 4 189 Glosario del capítulo 4 190 Recursos del capítulo 4 195 Capítulo 5. Métodos univariados de series de tiempo 198 Métodos univariados de series de tiempo 199 5.1 Componentes de una serie de tiempo 201 5.1.1 Horizontal o estacionario 201 5.1.3 Variación cíclica 203 5.1.4 Variación estacional 203 5.1.5 Variación aleatoria (irregular) 204 5.2 Análisis de autocorrelación 205 5.2.1 Coeficiente de autocorrelación 205 5.2.2 Correlograma 210 5.3 Medidas de precisión de los métodos de pronósticos univariados 216

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5.3.1 Error Cuadrático Medio (ECM) 216 5.3.2 Desviación Absoluta Media (DAM) 217 5.3.3 Error Porcentual Medio (EPM) 217 5.3.4 Error Porcentual Absoluto Medio (EPAM) 218 5.4 Métodos de suavización 219 5.4.1 Métodos de suavización para series con patrón aleatorio o estacionario (horizontal) 219 5.4.1.1 Método informal 220 5.4.1.2 Método basado en la media (promedio simple) 222 5.4.1.3 Método de promedio móvil de k periodos 224 5.4.1.4 Suavización exponencial simple 227 5.4.2 Métodos de suavización para series con patrón de tendencia 230 5.4.2.1. Métodos informales para series con tendencia 231 5.4.2.2 Método de promedio móvil doble 235 5.4.2.3 Método de suavización exponencial doble: Método de Brown 239 5.4.2.4 Método de suavización exponencial doble: Método de Holt 244 5.4.3 Métodos de suavización para series con patrón estacional 249 5.4.3.1 Métodos informales para series con patrón estacional 250 Modelo informal estacional para series con patrón horizontal (estacionarias) 250

5.5 Método de descomposición de series de tiempo

5.5.1 Modelo multiplicativo 5.5.2 Modelo aditivo

264

265 272

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Índice Ejercicio integrador del capítulo 5 279 Conclusión del capítulo 5 280 Glosario del capítulo 5 281 Recursos del capítulo 5 286 Ligas de interés 290 Glosario general 293 Referencias 305 Índice cccviii Aviso legal 312

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Aviso legal Montemayor Gallegos, José Enrique Métodos de pronósticos para negocios / José Enrique Montemayor Gallegos. p. 312

cm.

1. Pronóstico de los negocios LC: HD30.27

Dewey: 658.40355

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