UNIVERSIDAD MARIANO GÁLVEZ DE GUATEMALA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN
PRONÓSTICOS
ING. MARIO ARGUETA
ESTUDIO DE LOS PRONÓSTICOS Análisis primario ITEM
MES
AÑO 2008
AÑO 2009
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre SUMA
530 570 560 530 510 560 610 560 580 610 650 700 6970
660 640 810 790 820 650 710 700 670 690 730 850 8720
ESTUDIO DE LOS PRONÓSTICOS Cálculo de media y límites X = media X = 653.75 654 Ls = X + 20%x = 754.80 785 Li = X – 20%x = 523.20 523 Puntos fuera de control = 5 puntos.
Conclusión: demanda no estable, debe calcularse R.
TABLA PARA CÁLCULO DE R MESES X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
VENTAS Y 530 570 560 530 510 560 610 560 580 610 650 700 660 640 810 790 820 650 710 700 670 690 730 850 15690
COLUMNA 3 COLUMNA 4 COLUMNA 5 X*Y X 2 Y2 530 1 280900 1140 4 324900 1680 9 313600 2120 16 280900 2550 25 260100 3360 36 313600 4270 49 372100 4480 64 313600 5220 81 336400 6100 100 372100 7150 121 422500 8400 144 490000 8580 169 435600 8960 196 409600 12150 225 656100 12640 256 624100 13940 289 672400 11700 324 422500 13490 361 504100 14000 400 490000 14070 441 448900 15180 484 476100 16790 529 532900 20400 576 722500 208900 4900 10475500
CÁLCULO DE R
Conclusión: demanda ascendente descendente
FORMULARIO
(SE APLICA PARA CADA MÉTODO) MESES X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
VENTAS COLUMNA 3 COLUMNA 4 COLUMNA 5 Y 530 570 560 530 510 560 610 560 580 610 650 700 660 640 810 790 820 650 710 700 12750
X*Y 530 1140 1680 2120 2550 3360 4270 4480 5220 6100 7150 8400 8580 8960 12150 12640 13940 11700 13490 14000 142460
X2 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 169 196 225 256 289 324 361 400 2870
1/Y 0.001887 0.001754 0.001786 0.001887 0.001961 0.001786 0.001639 0.001786 0.001724 0.001639 0.001538 0.001429 0.001515 0.001563 0.001235 0.001266 0.001220 0.001538 0.001408 0.001429 0.031989
COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA COLUMNA 6 7 8 9 10 11 12 13 14 X (1 / Y) In (X) 0.001887 0.000000 0.003509 0.693147 0.005357 1.098612 0.007547 1.386294 0.009804 1.609438 0.010714 1.791759 0.011475 1.945910 0.014286 2.079442 0.015517 2.197225 0.016393 2.302585 0.016923 2.397895 0.017143 2.484907 0.019697 2.564949 0.021875 2.639057 0.018519 2.708050 0.020253 2.772589 0.020732 2.833213 0.027692 2.890372 0.026761 2.944439 0.028571 2.995732 0.314655 42.335616
In (Y) 6.272877 6.345636 6.327937 6.272877 6.234411 6.327937 6.413459 6.327937 6.363028 6.413459 6.476972 6.551080 6.492240 6.461468 6.697034 6.672033 6.709304 6.476972 6.565265 6.551080 128.95301
In (X) * In (Y) 0.000000 4.398460 6.951949 8.696054 10.033897 11.338141 12.480015 13.158575 13.981002 14.767535 15.531101 16.278823 16.652266 17.052185 18.135905 18.498803 19.008891 18.720858 19.331022 19.625283 274.64076
(In (X))2 0.000000 0.480453 1.206949 1.921812 2.590290 3.210402 3.786566 4.324077 4.827796 5.301898 5.749902 6.174761 6.578965 6.964624 7.333536 7.687248 8.027098 8.354249 8.669721 8.974412 102.164759
X * LnY 6.272877 12.691273 18.983810 25.091508 31.172054 37.967621 44.894213 50.623494 57.267253 64.134590 71.246696 78.612964 84.399118 90.460554 100.455514 106.752527 114.058174 116.585503 124.740034 131.021607 1367.43138
1/X (1/X) * In (Y) 1.000000 6.272877 0.500000 3.172818 0.333333 2.109312 0.250000 1.568219 0.200000 1.246882 0.166667 1.054656 0.142857 0.916208 0.125000 0.790992 0.111111 0.707003 0.100000 0.641346 0.090909 0.588816 0.083333 0.545923 0.076923 0.499403 0.071429 0.461533 0.066667 0.446469 0.062500 0.417002 0.058824 0.394665 0.055556 0.359832 0.052632 0.345540 0.050000 0.327554 3.597740 22.867052
(1/X)2 1.000000 0.250000 0.111111 0.062500 0.040000 0.027778 0.020408 0.015625 0.012346 0.010000 0.008264 0.006944 0.005917 0.005102 0.004444 0.003906 0.003460 0.003086 0.002770 0.002500 1.596163
MÉTODO DE LÍNEA RECTA
MÉTODO DE LINEA RECTA Y = a + bxi Cálculo de pronósticos de evaluación Y21 = 502 + 13 (21) = 775 Y22 = 502 + 13 (22) = 788 Y23 = 502 + 13 (23) = 801 Y24 = 502 + 13 (24) = 814
MÉTODO GEOMÉTRICO
MÉTODO GEOMÉTRICO Y = a * xib Cálculo de pronósticos de evaluación Y21 = 476 * 21(0.134) = 716 Y22 = 476 * 22(0.134) = 720 Y23 = 476 * 23(0.134) = 725 Y24 = 476 * 24(0.134) = 729
MÉTODO SEMILOGARÍTMICO EXPONENCIAL
Lna = 6.235688624 e
=
e
a = 510.65221
MÉTODO SEMILOGARÍTMICO EXPONENCIAL
e = e b = 1.02039
MÉTODO SEMILOGARÍTMICO EXPONENCIAL Y = a * bx i Cálculo de pronósticos de evaluación Y21 = 510.65221 * 1.02039(21) = 780 Y22 = 510.65221 * 1.02039(22) = 796 Y23 = 510.65221 * 1.02039(23) = 812 Y24 = 510.65221 * 1.02039(24) = 829
MÉTODO LOGARITMO INVERSO
MÉTODO LOGARITMO INVERSO LnY = a - b / Xi Cálculo de pronósticos de evaluación LnY = 6.5104 – (-0.34765377 / 21) LnY = 6.52695 e = e Y21 = 683
MÉTODO HIPERBÓLICO
MÉTODO HIPERBÓLICO Yi = 1/a + b * Xi Cálculo de pronósticos de evaluación Y21 = 1/ 0.0019346 + (-0.000031924) * 21 = 517 Y22 = 1/ 0.0019346 + (-0.000031924) * 22 = 517 Y23 = 1/ 0.0019346 + (-0.000031924) * 23 = 517 Y24 = 1/ 0.0019346 + (-0.000031924) * 24 = 517
RECALCULAR EL PRÓXIMO SEMESTRE
ANÁLISIS SECUNDARIO Conclusión: el mejor método de evaluación fue el método geométrico, pues tuvo el menor error acumulado. Por lo que se procederá a realizar el pronóstico de riesgo.
PRONÓSTICO DE RIESGO
PRONÓSTICO DE RIESGO Yi = a * Xib Y25 = 472.1371672 (25)0.13763938 = 735 Y26 = 472.1371672 (26)0.13763938 = 739 Y27 = 472.1371672 (27)0.13763938 = 743 Y28 = 472.1371672 (28)0.13763938 = 747 Y29 = 472.1371672 (29)0.13763938 = 750 Y30 = 472.1371672 (30)0.13763938 = 754