Presupuesto de Ventas Por Medio de Indice de Variacion Estacional

March 20, 2023 | Author: Anonymous | Category: N/A
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UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ UNIVERSIDAD GAL VEZ DE G GUATEMAL UATEMALA A CENTRO UNIVERSIT UNIVERSITARIO ARIO DE CUILA PA, EXTENSIÓN NUEVA NUEVA SANTA ROSA FACULTAD FACULTA D DE CIENCIAS CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN ADMINISTRACIÓN CURSO DE ADMINISTRACION DE PRESUPUESTOS DOCENTE: DOCENT E: M.A. A NY SANTOS PRESUPUESTO DE VENTAS POR MEDIO DE INDICE DE VARIACION ESTACIONAL (IVE): Consiste en determinar a través del análisis de la información estacional un índice de variación que aplicada al promedio de las ventas estimadas proporcione las ventas por periodo o por estaciones.

Ejemplo:  la empresa Séptimo Semestre  a previsto que al finalizar el ano 2021 sus ventas serán de 1806 unidades. Utilizando el método IVE determinar las ventas por trimestre tri mestre de acuerdo a la siguie siguiente nte información. “



TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

2018

2019

2020

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

Procedimiento: 1.

Primero se debe obtener las ventar ventar periódicas de toda una serie de años, luego totalizar las ventas periódicas de manera horizontal y vertical, de la siguiente manera:

TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

TOTAL 2.

2019

2020

TOTAL

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

1,350

1,400

1,550

870 1,085 905 1,390 4,250

Se obtiene promedios periódicos de ventas, así:

TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

TOTAL 3.

2018

2018

2019

2020

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

1,350

1,400

1,550

TOTAL 870 1,085 905 1,390 4,250

̅  

290 361.67 301.67 463.33

1,416.67

Para obtener los promedios es sencillo, como ya se tiene un total de forma horizontal, solo se debe dividir, por el número de años que se sumó. Por ejemplo: 870/3 = 290

Se debe determinar el promedio de promedios periódicos de la siguiente manera:

TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

TOTAL

2018

2019

2020

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

1,350

1,400

1,550

TOTAL 870 1,085 905 1,390 4,250

̅  

290 361.67 301.67 463.33

1,416.67

El promedio que se ha calculado es 1,416.67 y de este se debe obtener el promedio de promedios, para ello se debe dividir entre el número de trimestres que tiene un año, en este caso queda así:

1,416.67 / 4 = 354.17

 

4.

Se divide el promedio periódico entre el promedio de promedios para obtener el IVE, IVE, así:

TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

TOTAL

2018

2019

2020

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

1,350

1,400

1,550

TOTAL 870 1,085 905 1,390 4,250

̅  

IVE

290 361.67 301.67 463.33

0.82 1.02 0.85 1.31

1,416.67

4

La sumatoria de la columna del IVE siempre debe dar 4, porque esto indica los trimestres que tiene un año

Para obtener la columna del IVE se hace el siguiente procedimiento:

290 / 354.17 = 0.82  0.82  1.02   361.67 / 354.17 = 1.02 301.67 / 354.17 = 0.85  0.85  463.33 / 354.17 = 1.31

5. Se debe debe obtener el promedio de las ventas estacionales, estacionales, de la siguiente manera: En los datos generales del problema ya se indica cual es la cantidad que se tiene estimada vender durante el periodo 2021, en este ejemplo se indica 1,806 unidades, de estas se debe obtener un promedio para ello se debe dividir entre el número de trimestres que tiene un año:

1,806 / 4 = 451.50 6.

El último paso paso es encontrar la estacionalidad de las ventas, ventas, para ello se debe multiplicar el IVE por el promedio de las ventas estimadas, así:

370   0.82 * 451.50 = 370 1.02 451.50 = 384 461   461  0.85 ** 451.50 == 384  591   1.31 451.50 = 591 TRIMESTRE Enero-Marzo  Abril-Junio Julio-Septiembre Octubre-Noviembre

TOTAL

2018

2019

2020

250 325 280 495

280 360 310 450

340 400 315 445

1,350

1,400

1,550

TOTAL 870 1,085 905 1,390 4,250

̅  

IVE

2021

290 361.67 301.67 463.33

0.82 1.02 0.85 1.31

370 461 384 591

1,416.67

4

1,806

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