Metodos de Pronosticos de Ventas PDF

 

MÉTODOS DE PRONÓSTICOS DE VENTAS Algunos de los métodos de pronósticos se presentan a continuación:  

Método de Incremento Absoluto Método de Incremento Porcentual Método de Opinión Gerencial (Desviación Media y Porcentual del Pronóstico) Método de Participación en en el Mercado Método de Promedios Móviles Método de los Mínimos Cuadrados. Método Económico - administrativo

     

 

 

 

1.- Método de incremento Absoluto: El método de incremento absoluto constituye uno de los métodos más sencillos y prácticos a la hora de realizar proyecciones de ventas en una empresa, dada su versatilidad de cálculo, permite obtener rápidamente un  pronó  pro nósti stico co bajo ba jo la premis pre misaa de que los incre inc remen mento toss anuale anu aless en las venta ve ntass crecen en función de los promedios de crecimiento de una serie de tiempo. Procedimiento del Método de Incremento Absoluto: a.   A partir de las ventas reales de la empres a se calculan los incr ementos absolutos anuales los cuales se calculan restando las ventas de un año determinado menos las ventas del año anterior. =Vn  Vn-1 n-1   n

 b.   Una vez que se obtienen obtienen todos los incrementos incrementos absolutos se procede procede a  prome  pro medi diar ar los incre inc reme mento ntoss a tra través vés del cálcu cál culo lo de una un a media med ia ari tmétic tmé tic a simple.

n  i 

X =

1

 

n-1 

c.   Por último se suma a las ventas reales del último año disponibl e, el Promedio de incremento calculado en el procedimiento anterior, esto nos dará como resultado el pronóstico de ventas para el año siguiente.

 

 

Ejerci cio 1: A continuación contin uación se presentan los datos de las ventas reales de jeans de la empresa Industrias Wranloy, c.a. con sede en el  pobla  po blado do de Soco So copó pó del estado est ado Barina Bar inas. s. Industrias Wranloy, c.a. 

Ventas totales de Jeans para caballeros Año

Ventas (Und)

2003

6900

2004

6893

2005

7103

2006

7340

2007

7500

2008

7623

2009

7765

Fuente: Departamento de Mercadeo (Datos Hipotéticos).

Resolución:

Industrias Wranloy, c.a.  Ventas totales de Jeans para caballeros Año

Ventas (Und)

2003 2004

6900 6893

2005

7103

2006

7340

2007

7500

2008

7623

2009

7765

2010

 

n

X = 

 

2.- Método de incremento porcentual: Muchas veces el método de incremento absoluto no tiene la capacidad de poder simular los incrementos porcentuales que sufren las ventas año tras año, por esta razón existe a disposición de los planificadores de ventas, el método de incremento porcentual, el cual toma en consideración los incrementos pero en valores relativos. Procedimiento del Método de Incremento Porcentual: a.   A partir de las ventas reales de la empresa se calculan los incrementos  por cent ce ntual ual es anu ales ale s los cuales cua les se cal cul an de la siguie sig uie nt ntee manera man era:: %  =

Vn

 

n

1

VnVn-1 

100  

 b.   Una vez que se obtienen todos los incrementos porcentuales se procede a  prome  pro medi diar ar los increm inc remen entos tos a tra travé véss del cálcu cál culo lo de una un a media med ia ari aritm tméti éti ca simple. n 

%i  X

%

= 

1 

n-1 

c.   Por último se suma a las ventas reales del último año disponible, el  prome  pro medi dio o de incre in creme ment nto o cal culad cul ado o en el proce pro cedim dimien ien to ante an terio rior, r, est o nos dará como resultado el pronóstico de ventas para el año siguiente. la comparación comparac ión con el método anterior se Ejerci cio 2: Para facilitar la  prese  pr esent ntaa el mismo mis mo caso cas o de los dat os de las venta ve ntass reales rea les de jeans jea ns de la empresa Industrias Wranloy, c.a.   Industrias Wranloy, c.a. 

Ventas totales de Jeans para caballeros Año

Ventas (Und)

2003

6900

2004

6893

2005

7103

2006

7340

2007

7500

2008

7623

2009

7765

Fuente: Departamento de Mercadeo (Datos Hipotéticos).

 

 

Resolución: Industrias Wranloy, c.a.  Ventas totales de Jeans para caballeros Año

Ventas (Und)

2003

6900

2004

6893

2005

7103

2006

7340

2007

7500

2008

7623

2009

7765

2010

%

X

%

n

 

=

3.- Método de Opinion Gerencia: Generalmente existen muchas fuentes de información relevante que deben considerarse a la hora de establecer el pronóstico más conveniente para la planificación empresarial, estas fuentes deben compararse entre sí y determinar cuál es la más confiable. Esta información se puede determinar a través de unas pruebas estadísticas sencillas de dispersión como la desviación media Absoluta o la desviación cuadrática, esto va a permitir seleccionar cual es la fuente de información inform ación a considerar y a partir de esta se determina el ajuste por desviación del pronóstico. Procedimiento del Método de Opinión Gerencial: a.   A partir de diferentes fuentes de información se calculan las desviaciones de cada fuente en relación con las ventas reales de la empresa. D= VR-VE

 b.   Se calculan la desviación media absoluta para cada una de las fuentes de información. n 

VR-VE   VR-VE Dm=

1

 

n 

c.   Se elige la fuente que presente la menor desviación media absoluta y se  proced  pro cedee a cal cula cu larr la desvi de svi ac ación ión media med ia del pronó pro nósti sti co para pa ra ajusta aju starr la

 

 

estimación de la fuente seleccionada a lo que será el pronóstico de ventas de la empresa. las proyecciones proyecciones de ventas de de Ejerci cio 3: se presenta a continuación las tres fuentes y las ventas reales de la empresa emp resa MARAC OY, c.a. la cual se dedica a la venta de dulces de leche con crema en la región central del país. Empresa MARACOY, c.a.  Ventas de Dulces de leche con crema (Kg.) Periodo 2000-2006

Año

Gerencia

Vendedores

Est. de   Mercado 

2004

524

520

526

Ventas Reales de la   Empresa 520

2004

536

5 27

54 0

531

2005

547

5 38

55 1

545

2006

564

5 45

55 9

553

2007

557

5 59

56 5

564

2008 2009

574 585

5 70 5 76

57 0 57 8

572 580

Fuente: Datos Hipotéticos

Pronósticos para el 2010: Gerencia:

596, Vendedores: 587, Estudio de mercado: 591

Resolución: 1.-

Desviación Media Absoluta

Año

Gerencia

Vendedores

2004 2004

/

2005 2006 2007 2008 2009 Dm

2.-

= 

Desviación Porcentual del Pronóstico:

Est. de   Mercado 

 

 

Aplicando la siguiente fórmula:

D p

Año

Ventas Reales   de la Empresa

2004

520

2004

531

2005

545

2006

553

2007

564

2008

572

2009

580

Ve Vr Ve

100

Mejor Fuente:

Desviación  Porcentual

Desviación  Media

3.-

Ajuste del Pronóstico de la mejor fuente:

Para la distribución de las ventas, se debe utilizar las siguientes tendencias que mantiene la empresa durante los últimos 4 años:

Fuente: Departamento de contabilidad.

 

 

4.- Método de Participac Participación ión de Mercado. En algunas ocasiones, las empresas competidoras de una misma industria poseen un amplio conocimiento de la evolución histórica de las ventas de la industria, muchas de ellas tienen plena conciencia de su  pa rti cipac  parti cip ación ión porc po rcen entu tual al en el merca me rcado do globa glo bal, l, lo que les permi pe rmite te plani pla nific ficar ar en áreas estratégicas dentro del área mercadotécnica, de igual forma; La segmentación de mercado, La atención de mercados potenciales vírgenes, Y la penetración del mercado, son conceptos de obligatorio análisis en este tipo de situaciones empresariales. El método de participación de mercado supone la conveniencia de estimar el pronóstico de ventas de la empresa a partir de la estimación de la industria, ya que esta puede inferirse de manera más efectiva a través de los datos globales y el efecto de la dinámica macroeconómica. Procedimiento del Método de Participación de Mercado: a.   A partir de las ventas reales de la industria, se estima el pronóstico de ventas para el año requerido a través del método más representativo que  pueda  pue da dispo dis pone nerse rse (Incre (In creme ment nto o abso ab solu luto to,, Increm Inc remen ento to Porc Po rcent ent ual , Promedios Móviles Ponderados, Mínimos Cuadrados, entre otros).  b.   A partir de las ventas reales de la empresa, se cal cula el porcentaje porcen taje de  parti  pa rticip cip aci ón de la empr em presa esa en las ventas ven tas re reale aless de la ind ust ria en cada cad a uno de los años disponibles.

%p

VR E  100 100   VR I 

VR E 

Ventas reales real es de la la empresa

VR I 

Ventas reales de la industria  industria 

c.   Se calcula el % de penetración adicional del mercado, tomando como referencia los porcentajes de p articipación de la emp resa calculados en el literal “b”.  

 

 

d.   Se suman el porcentaje de penetración adicional y el po rcentaje de  parti  pa rticip cip aci ón de la empres emp res a del últ imo año, año , dicha dic ha suma, sum a, se le aplica apl ica a la estimación de la ventas de la industria obtenida en el literal “a”   obteniendo de esa manera, el pronóstico de ventas de la empresa para el año requerido. e.   Se realiza la distribución de las ventas en los diferentes sub -periodos utilizados durante el ejercicio ejercicio económico o parte parte del mismo. A continuación se presentan los datos de las ventas Ejerci cio 4: reales de Pargo Pargo Rosado de la industria venezolana, así com o también, las ventas reales de la empresa Acuícola Bienestar, C.A., Utilizar el método de incremento absoluto.

Ventas de Pargo Rosado de la Industria nacional y la empresa Acuícola Bienestar, C.A., (Kg.) Año

Ventas reales de la Industria

Ventas reales de la empresa

2005

380.254

7.421

2006

382.694

7.745

2007

384.200

8.640

2008

385.390

9.870

2009

386.700

10.510

Fuente: Departamento de Mercadeo (Datos Hipotéticos).

Resolución: Año

Ventas reales de la Industria

Ventas reales de la empresa

2005

380.254

7.421

2006

382.694

7.745

2007

384.200

8.940

2008

385.390

9.870

2009

386.700

10.510

2010

Incremento Absoluto

XIA

% Participación en el Mercado

%PA 

 

 

Cálculo de % de penetración Adicional: 2009

2008

2007

2006

2005

Para la distribución de las Ventas de la empresa se debe seguir las siguientes tendencias:

Enero

Febrero

Marzo

II trimestre

III trimestre

IV trimestre

7,5

8,9

10,8

24,5

18,9

29,4

Cuadro 1 

Periodo 

Enero

Febrero

Marzo

II trimestre

III trimestre

Ventas   (Kg.) 

Fuente: Departamento de Mercadeo (Datos Hipotéticos).

IV trimestre

Total

 

 

continu ación las ventas reales de la Ejerci cio 5: Se present an a continuación industria (en M. ton). y de la empresa COVEGAN, C.A. (Compañía Venezolana de Ganadería, Ganadería, C.A.) (En ton.) la cual se dedica a la producción de carne de ganado bovino. Se debe estimar las ventas de la industria por el método de incremento porcentual. Ventas de Carne de Ganado Bovino de la Industria nacional y la empres empresaa COVEGAN, C.A., Año

Ventas reales de la Industria (M ton.)

Ventas reales de la empresa (ton.)

2004

205,00

2.099

2005

207,80

2.230

2006

209,00

2.340

2007

210,00

2.480

2008 2009

212,60 214,20

2.620 2.650

Fuente: Departamento de Mercadeo (Datos Hipotéticos).

Ventas Históricas de Carne de Ganado Bovino de COVEGAN, C.A., Desde el 2003 hasta el 2005 Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

2007 105,4 177,3 198,4 23 233,1 3,1 177,3 121,5 1 114,1 14,1

Ago 130

Sep

Oct

Nov

Dic

Total

173,8 260,4 307,5 481,1 2480

2008 111,4 187,3 209,6 246,3 187,3 128,4 120,5 137,3 183,7 275,1 324,9 508,3 2620 2009 112,6 189,5

212

249,1 189,5 129,9 1 121,9 21,9 138,9 18 185,8 5,8 278,3 328,6 514,1 2650

Fuente: Departamento de Contabilidad.

 

 

Resolución:

Ventas reales de la   Ventas reales de la   Industria empresa

Año 2004

205,00

2.099

2005

207,80

2.230

2006

209,00

2.340

2007

210,00

2.480

2008

212,60

2.620

2009

214,20

2.650

2010

Incremento   Porcentual

XIP 

% Participación en   el Mercado

%PA 

Cálculo de % de penetración Adicional: 2009

2008

2007

2006

2005

2004

Calculo de la distribución de las ventas Ene

Feb

Mar

Abr

2007

105,4

177,3 177,3

1 198,4 98,4

233,1 233,1

2008

111,4

187,3

209,6

2009

112,6

189,5 189,5

212

% 

May

Jun

Jul

177,3 177,3

121,5 121,5

114,1 114,1

246,3

187,3

128,4

249,1

189,5 189,5

129,9

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic Total

130

173,8

260,4

307,5

481,1 481,1

2480

120,5 120,5

137,3

183,7

275,1

324,9

508,3

2620

121,9 121,9

138,9

18 185,8 5,8

278,3 278,3

32 328,6 8,6

514,1 514,1

2650

 

 

Calculo de la distribución de las ventas Ene

Feb

Mar

Abr

2007

105,4

177,3 177,3

1 198,4 98,4

233,1 233,1

2008

111,4

187,3

209,6

2009

112,6

189,5 189,5

212

% 

May

Jun

Jul

177,3 177,3

121,5 121,5

114,1 114,1

246,3

187,3

128,4

249,1

189,5 189,5

129,9

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic Total

130

173,8

260,4

307,5

481,1 481,1

2480

120,5 120,5

137,3

183,7

275,1

324,9

508,3

2620

121,9 121,9

138,9

18 185,8 5,8

278,3 278,3

32 328,6 8,6

514,1 514,1

2650

 

 

Cuadro 2 

Periodo 

Enero

Febrero

Marzo

II trimestre

III trimestre

IV trimestre

Total

Ventas   (ton.)  

Fuente: Departamento de Contabilidad

5.- Método de Promedios Móviles Ponderado Ponderados. s. Este método de promedios móviles es ampliamente utilizado para el análisis de series históricas específicamente las variaciones cíclicas, por lo tanto responde a necesidades de pronóstico de corto plazo, es decir, frecuentemente meses. Algunas de las características más resaltantes son las siguiente:  

Predomina de demanda más reciente en comparación con las anteriores.   Se utiliza para calcular el pronóstico de ventas en productos de corto ciclo de vida.   Entra a operar un factor “a”  llamado constante de aproximación o  pond  po ndera era ción ció n que qu e está est á en funció fun ción n del número núm ero de elemen ele men tos considerados para el promedio.

Procedimiento del Método Promedios Móviles Ponderados: a.   Se determina el número de de elementos a considerar en el promedio, los cuales tradicionalmente es de 2, 3, 5 o 7 elementos u observaciones de las ventas reales de la empresa.  b.   Se determina las ponderaciones de cada uno de las observaciones, en función de la antigüedad de la información, es decir, x % para el mes anterior, x % para dos meses, x % para tres meses, y así sucesivamente. sucesivame nte.

 

 

c.   Se calculan los promedios móviles en función de los parámetros anteriores. d.   Se presenta la información obtenida en el presupuesto de ventas.

Ejerci cio 6: A continuación se presentan los datos de las ventas reales de la distribuidora de acumuladores o baterías Duncan en unidades, en la ciudad de Barinas, se requiere realizar una estimación de los 5 meses siguientes del ejercicio económico 2010.

Condiciones: El promedio móvil será de tres años, y el coeficiente de ponderación pondera ción será de 0,60 para el mes anterior, 0,30 para el mes  penúlt  pen últ imo mes y 0,1 0 ,10 0 para pa ra el antep an tep enúlt en últim imo o mes. mes .

Ventas Reales de Baterías (Und) Distribuidora de Baterías Duncan Barinas, C.A. Año

Ventas Reales (Und.)

ene feb mar abr may  ju  jun n  jul

1.950 2.650 2.904 3.100 2.950 3. 3.500 500 2. 2.960 960

ago sep oct nov dic.

3.150 3.200 3.250 3.100 3.175

Fuente: Departamento de Contabilidad.

 

 

Resolución: Año

Vta.

ene

1.950

feb

2.650

mar

2.904

abr

3.100

may

2.950

 jun  ju n

3. 3.500 500

 jul

2. 2.960 960

ago

3.150

sep

3.200

oct

3.250

nov

3.100

dic.

3.175

ene feb mar abr may

0,6

0,3

0,1

Pronostico

 

 

6.- Método de Mínimos Cuadrados. Cuadrados. El método de ajuste de curvas de tendencia de modelos matemáticos a series reales de valores, es definitivamente, una de las herramientas más importantes para estudiar las secuencias seculares o tendencias de largo plazo de las ventas de una empresa. El Método de estimación de tendencia más utilizado, sin lugar a duda, es el método de mínimo cuadrados, mediante el cual se ajusta un modelo matemático a una serie de datos históricos o pares de valores simulando la tendencia y estableciendo un patrón de estimación lógico. Pueden utilizarse muchos modelos matemáticos de tendencia de los cuales los lo s mas importante impo rtante son; so n; El Model Modelo Lineal, El Modelo Cuadrático, Cuadrático , El Modelo Geométrico Geométrico o Poblacional, entre otros. El Método de estimación de tendencia más utilizado, sin lugar a duda, es el método de mínimo cuadrados, mediante el cual se ajusta un modelo matemático a una serie de datos históricos o pares de valores simulando la tendencia y estableciendo un patrón de estimación lógico. Para ejemplificar de manera más conveniente este método de trabajo, vamos a visualizar el siguiente ejercicio práctico. Ejerci cio 1: A continuación se presentan los datos de las ventas reales de la distribuidora de acumuladores o baterías Duncan en unidades, que se  presen  pre sentó tó en el métod mét odo o ant eri erior, or, solo sol o que en esta est a opo rtuni rtu nida dad, d, pr pres esent ent aremo are moss  porr separ  po sep arado ado las ventas ven tas de bat erí erías as nuevas nue vas y r ec econs onstru tru id idas. as.

Distribuidora Duncan Barinas, C.A. Ventas de Baterías Nuevas y Reconstruidas (unidades) Año

Baterías Nuevas

Baterías Usadas

2002

12.058

7.234

2003

12.420

7.452

2004

13.200

7.920

2005

13.477

8.990

2006

13.750

10.340

2007

14.480

12.640

2008

15.173

15.740

2009

15.840

18.460

Fuente: Departamento de Administración (Datos Hipotéticos).

 

 

Resolución: Inicialmente lo primero que debemos destacar, es conocer el tipo de tendencia que presenta las series de datos históricos, para determinar qué tipo de modelo es el aplicable, por lo tanto a manera de rápida ejemplificación se  prese  pr esent ntan an las gráfic grá ficas as de tende ten denc ncia ia de ambos amb os tip tipos os de venta ve ntass para par a el análi an álisis sis y compresión: Distribuidora Duncan Barinas, C.A. Ventas de Baterías Bate rías Nuevas y Reconstruidas Recon struidas (un idades)

Como se puede observar, al analizar ambas gráficas, encontramos dos comportamientos diferentes, con respecto a la venta de baterías nuevas  podem  po demos os conclu con cluir ir que puede pue de dibuj dib ujars ars e una un a lín línea ea recta rec ta como co mo tende ten denc ncia ia de los  punto  pu ntoss u observ obs ervac acio ione nes, s, por po r lo tanto tan to el model mo delo o lin lineal eal es el más conve con veni nient ent e  paraa ajusta  par aju starlo rlo a las ven tas. tas . Por otra parte, las ventas de baterías reconstruidas no describen un comportamiento lineal, es allí donde debemos pensar que otro modelo puede ayudarn ayu darn os a realiz re aliz ar un ajuste ajus te más efici eficiente. En este e ste ca caso so la tenden te ndencia cia describe desc ribe una figura parecida a la parábola, curva que se define a través del modelo cuadrático, el cual, en este caso puede ayudarnos como modelo predictivo.

 

Partiend o de lo anteriormente Partiendo ante riormente expuesto vamos a realizar el aj uste por el método de los mínimos cuadrados a través de las formulas resumidas que se disponen a continuación: Bat erí as Nuevas: El modelo aplicable para la estimación de ventas de baterías nuevas es el modelo lineal, el cual se presenta a continuación:

Y

a

b. xi 

Aplicando el método de mínimos cuadrados, las ecuaciones normales  par a cal cula  para cu larr los parám par ámetr etr os “a”   y “b”  son las siguientes:

n

n

n  b

1

Xi Yi 

n 

Xi 1

n

n 

Yi 

Yi

b

Xi  

1

Sin embargo por tratarse de series temporales, es posible hacer un trabajo preliminar que nos permite utilizar formulas más resumidas siempre y cuando se cumplan una condición determinante: n 

Xi

O 

i 

Posteriormente se construye la tabla que dará los datos o insumos para las formulas normales reducidas las cuales se presentan a continuación:

Con estos resultados calculamos los parámetros  proce  pro cede demo moss a la es estim timaci aci ón a tra través vés del modelo mod elo:: n

n

a

1

X i Yi 

Yi  y b  n 

1 n 2

Xi 1

“a”   y

“b”   y

 

Resolución del ejercicio

Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

X

Vtas. Baterías

X 2 

X.Y

 Nue vas Y  Nuevas 12.058 12.420 13.200 13.477 13.750 14.480 15.173 15.840

n

i

Con estos resultados calculamos los parámetros “a”,  “b”   y procedemos a la estimación a través del modelo:

Y  ˆ

a

bx 

Bat erí as R econstrui das. El modelo aplicable para la estimación de ventas de baterías reconstruidas es el modelo regresión cuadrática, la cual una tendencia parabólica de las deobservaciones consideradas, es supone, importante destacar que este modelo puede ser fácilmente confundido con el modelo exponencial, sin sin embargo, embargo, existe la posibilidad de aplicar medidas de desviación de pronóstico para determinar a través de estas, cuál de los modelos matemáticos ajustados es más eficiente, lo que evidentemente se traduce en una desviación de predicción menor. El modelo de predicción cuadrático es el siguiente:

Y

a

b.X i 

2

c X  .X i  

 

Aplicando el método de mínimos cuadrados, podemos encontrar las siguientes ecuaciones normales. n 

Xi

an  b

Y i 1  n 

a 

 X Y i

i

n

1 

X

n

b

a 

 X Y i

i

1

X

i

2

n 

c

X

3

2

b 

i 1

  i 

1 

1

n

X

i

1 2

2 

X i 

c 

1

1 n

n 

n

n

3

X

n 

c

X

4

  i 

i 1 

1

Sin embargo por tratarse de series temporales, es posible hacer un trabajo preliminar que nos permite utilizar fórmulas más resumidas siempre y cuando se cumplan una condición determinante: n 

O 

 X i 1 

Esto se puede lograr calculando la media aritmética de los valores de “X”   o serie temporal, para luego construir una nueva columna de los valores de “X”  a través de la siguiente fórmula: 1 

 X

X 

X i

Posteriormente se construye la tabla que dará los datos o insumos para las formulas normales reducidas las cuales se presentan a continuación: n

Y

n 

 X

i

a

1

n

4

 

i

i

1

2

i   1

n

4

X

i

1

n

 

2  2 

X i

n 

n 

2

X Y

X i 

1

1  n 

X i Yi  1

 b

n  2 

X i 1 

n 

n

2

X i Yi 

n

n 

Yi

2

X i  

 

1

c

1 n

n 

4

X

n

Vta. Baterías Reconstruidas (Y)

2  2 

X i 1

Año

1   

X i  1 

2 

Xi

2

X Y 

X1Y 

4 

Xi

1

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 n

i

Con estos resultados calculamos los parámetros

 proce  pro cede derem rem os a la estim est imac ación ión a tra través vés del modelo mod elo::

“a”,   “b”   y “c”  

 bx x y  a  b

y

cx2 

7.- Método Económico - Administrativo. Según este método, las ventas están definidas por información relacionadas de explicados en la  pri  primer meraa parte pa rtecon de los este est e factores modulo mod ulo,,dea cambios conti con tinu nuac ación ión las se ventas presen pre senta ta la fó fórmu rmula la de cálculo:

PV= [( V± F ) E] D PV= Presupuesto de ventas. V± = ventas del año anterior.

1 

 

 

F = factores específicos de ventas. a)   Factores de ajuste.  b)   Factores de cambio. c)   Factores Corrientes de crecimiento. E = Fuerzas económicas generales (% (% estimado de realización de  previ  pre vist sta) a) D = Influencia administrativa. (% estimada de realización por la Administración). Los facto factores res de ajuste a juste : Son acontecimientos accidentales no recurrentes. Factores de ajuste perjudicial (huelga, incend io). Factores de ajuste saludables. (Contratos especiales, etc) Influyen benéficamente en las ventas. Los factores de cambio: Ofrecen un medio para estimar las ventas si se estudiaron estudiaro n las  posib  po sibili ili dade da des. s. a)   Cambio de producto, material o rediseño.  b)   Cambio de producción, instalaciones, etc. c)   Cambios de mercados, moda, etc. d)   Cambios en los métodos de venta, publicidad y propaganda, comisiones y compensaciones, etc. Factores corrientes de crecimi ento: Superación en las ventas. Desarrollo o expansión. Crédito mercantil. Fuerzas económicas generales: son factores externos que también influyen en el momento de cuantificar las ventas. Precios, producción, ocupación, poder adquisitivo de la moneda, finanzas, informes sobre la banca y crédito, ingreso y producción, nacional, ingreso per cápita, por ocupación, por clase, por zona, etc. Factores de influencias admi nistrativas: nistrativas: este factor de carácter interno se refiere a las decisiones que toman los directivos y que influyen en el estudio del presupuesto de ventas. Se toma la decisión d ecisión después de conocer los lo s factores e específic os de ventas y las fuerzas fuerzas económicas generales.

 

 

Cambio de naturaleza o tipo de producto, estudio de nueva política de mercados, nueva política de publicidad, variación en la política de  produ  pro ducc cción ión,, de prec pr ecios ios .

y

a

1

1

 

n

n 

X 1

2

n 2  i

X i  1 

 

n