Proyecto de Pronóstico

 

 

UNIVERSIDAD ESTATAL DE MILAGRO MATERIA: Modelos y Pronósticos

INTEGRANTES: ESCOBAR ROBINSON GUERRERO JOEL PERALTA GREGORY SANCHEZ EDER DOCENTE: Ing. Manuel Avilés CURSO: Quinto Semestre

Milagro-Ecuador

 

Desarrollar Caso 4 – 8 SURTIDO COOKIES En el caso 3-5,Jaime Luna investigó el patrón de datos de las ventas mensuales de Galletas Surtido (véase la tabla 3-12). En ese caso, Karin, uno de los miembros del equipo de  Jaime, sugirió que los pronósticos de las ventas futuras para un mes determinado se podría generar usando sencillamente el promedio de ventas históricas de ese mes. Sin embargo, después de aprender algo acerca de los métodos de suavización, Jaime piensa que un procedimiento de suavización podría ser un mejor modo para elaborar pronósticos de las ventas futuras.Jaime reconoce que los primeros pasos importantes para seleccionar un método de pronóstico son graficar las series de tiempo de las ventas y la realización de un análisis de autocorrelación. Él sabe que a menudo uno puede aprender mucho con tan sólo revisar una gráfica de series de tiempo. Más aún, las autocorrelaciones tienden a reforzar el patrón observado en la gráfica. Jaime está listo para iniciar con el objetivo de la generación de pronósticos de ventas mensuales de galletas para los meses restantes de 2003.

mes 2000 enero 666.922 febrero 559.962 marzo 441.071 abril 556.265 mayo 529.673 junio 564.722 julio 638.531 agosto 478.899 septiembre 917.045 917.045 octubre 1515.695 noviembre 1834.695 diciembre 1874.515

2001 802.365 567.637 527.987 684.457 747.335 658.036 874.679 793.355 1819.748 1600.287 2177.214 1759.703

2002 2003 574.064 1,072,617 521.469 510.005 522.118 579.541 716.624 771.35 632.066 590.556 633.984 543.636 596.131 1606.798 1774.832 2102.863 1819.749

alfa

alfa

0.6

a.4 año

enero febrero marzo

año 2000 2000 666.922 2000 559.962 2000 441.071

año Año 2001 Año 2002 Año 2003

613.442

 

abril mayo junio julio agosto septiembre octubre

2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000

556.265 529.673 564.722 638.531 478.899 917.045 1,516.

500.5165 498.668 542.969 547.1975 601.6265 558. 558.715 715 697.972

556.97925 499.59225 520.8185 545.08325 574.412 580.17075

528.28575 510.205375 532.950875 559.747625

noviembre diciembre enero febrero marzo abril mayo junio julio agosto septiembre octubre

2000 2000 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001

1834.695 1874.515 802.365 567.637 527.987 684.457 747.335 658.036 874.697 793.355 1819.748 1600.287

1216.37 1675.195 1854.605 1338.44 685.001 547.812 606.222 715.896 702.6855 766.3665 834.026 1306.551

628.3435 957.171 1445.7825 1764.9 1596.5225 1011.7205 616.4065 577.017 661.059 709.29075 734.526 800.19625

577.291375 604.257125 792.75725 1201.47675 1605.34125 1680.71125 1304.1215 814.0635 596.71175 619.038 685.174875 721.908375

noviembre diciembre enero febrero marzo abril mayo junio julio agosto septiembre octubre

2001 2001 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002 2002

2177.214 1759.515 574.064 521.469 522.118 716.624 632.066 633.984 543.636 596.131 1774.832 1774.832

1710.017 1888.75 1968.458 1166.883 547.7665 521.7935 619.371 674.345 633.025 588.81 569.8835 1101.464

1070.2885 1508.284 1799.3835 1928.604 1567.6705 857.32475 534.78 570.58225 646.858 653.685 610.9175 579.34675

767.361125 935.242375 1289.28625 1653.83375 1863.99375 1748.13725 1212.49763 696.052375 552.681125 608.720125 650.2715 632.30125

noviembre diciembre enero febrero marzo abril mayo junio julio agosto septiembre octubre

2002 2002 2003 2003 2003 2003 2003

2102.863 1819.749 1072.617 510.005 579.541 771.35 590.556

1690.815 1938.847 1961.306 1446.183 791.311 544.773 675.4455 680.953 295.278

835.67375 1396.1395 1814.831 1950.0765 1703.7445 1118.747 668.042 610.10925 678.19925 488.1155 147.639

595.132125 707.51025 1115.90663 1605.48525 1882.45375 1826.9105 1411.24575 893.3945 639.075625 644.15425 583.157375 317.87725

noviembre diciembre

73.8195 0

 

 

1. ¿Qué patrón observó Jaime en la gráfica de series de tiempo de las ventas de Surtido Cookies? Observó que el comportamiento en las ventas no ha cambiado, sigue estable y no aumenta su valor 0 

2. ¿Las autocorrelaciones son congruentes con el patrón (o los patrones) que Jaime observó en el gráfica de series de tiempo? En las ventas del mes se da en una serie de tiempos que están compuestos con ciertos patrones congruentes a las autocorrelación 0

3. Seleccione y justifique un procedimiento de suavización apropiado para pronosticar las  ventas futuras de galletas galletas y elabore pronóst pronósticos icos para los meses restant restantes es de 2003. 2

 V. SUAVIZADO PRONOST1 666.922 666.922 624.138 550.9112 553.05272 543.700832 552.1092992 586.6779795 543.5663877 692.9578326 1022.0527 1347.10962 1558.071772 suma error

Error Pronostico 0 -106.96 -183.067 5.3538 -23.37972 21.021168 86.4217008 -107.7789795 373.4786123 822.7371674 812.6423004 527.4053803 -1558.07177 -1558.0717722 669.8026578

error absoluto 0 106.96 183.067 5.3538 23.37972 21.021168 86.4217008 107.77898 373.478612 822.737167 812.6423 527.40538 1558.07177 4628.3176

 

 

4. Use la sugerencia del promedio mensual histórico de Karin para elaborar pronósticos para los meses restantes de 2003.¿Cuáles pronósticos prefiere, los de usted o los de Karin? ¿Por qué?

 JOEL GUERRERO: Es preferible el método usado por Karin ya que no necesita de muchos períodos y de ponderaciones para lograr mejores resultados  resultados  GREGORY PERALTA: Para mi conclusión mejor es el e l método de Karin porque podemos efectuar un pronóstico de una forma sencilla porque tenemos solo registrar pronóstico de suavización y así obtendremos el resultado del siguiente periodo

ROBINSON ESCOBAR ROMERO:  Yo prefiero el que hicimos, no es nada complejo, es muy fácil de hacerlo igual que el pronóstico de Karin, además no hay mucha diferencia en los procesos que se hace para pronosticar

EDER SANCHEZ: Mi opinión respecto al problema a pronosticar en este caso mejor seria aplicar la técnica usada por Karin, porque usa el método de suavización la cual es sencilla de pronosticar 1

BIBLIOGRAFÍA https://drive.google.com/drive/folders/0B7nF31pp gle.com/drive/folders/0B7nF31ppXNWcLUdmeFp2TTFucEE XNWcLUdmeFp2TTFucEE   https://drive.goo https://www.i https://www.ingenieriaindustrialonline.com/herrami ngenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingenieroentas-para-el-ingenieroindustrial/pron%C3%B3stico-de-ventas/sua industrial/pron%C 3%B3stico-de-ventas/suavizaci%C3%B3n-exponencialvizaci%C3%B3n-exponencial-simple/ simple/    www.cca.org.mx/funcionarios  www.cca.org.mx/funcionarios/biblioteca/html/finanza /biblioteca/html/finanzas_publicas/.../m3_meto s_publicas/.../m3_metodos.pdf  dos.pdf