1PUNTO AVARIABLE INDEPENDIENTE XVARIABLE DEPENDIENTE YXYX^2Y^2Y=a+bx(y-Y)^2MESES NUEVOSPRONOSTICO1420042001176400003958.97458093.360136266.672430086004184900004151.28222117.028146458.9734000120009160000004343.590118053.912156651.28444001760016193600004535.89718468.113166843.59550002500025250000004728.20573872.452177035.90647002820036220900004920.51348625.904187228.21753003710049280900005112.82135036.160197420.51849003920064240100005305.128164128.863207612.82954004860081291600005497.4369493.754217805.1310570057000100324900005689.744105.194227997.4411630069300121396900005882.051174681.131238189.7412600072000144360000006074.3595529.257248382.05TOTAL7860200418800650728205.1286.55016.667192.30773766.667PUNTO B269.85TRES ERRORES ESTANDAR810DEBE TENER 810 UNIDADES ADICIONALES PARA CUMPLIR CON ESTE NIVEL DE CONFIANZA

X =Y =

22)La demanda histrica del producto es:VARIABLEVARIABLEINDEPENDIENTEDEPENDIENTEa)b)c)d)e)xyxyx^2enero12112121febrero11211224marzo15315459abril124124816mayo165168025junio156159036julio1514.313.4demanda = 10.8 + 0.77X (perodo)16.2TOTAL218129791a) usando un promedio mvil ponderado, con los pesos de espacio sobrante3.5.60, .30 y .10 encuentre el pronstico para julio.13.5b) usando un promedio mvil simple para 3 meses, encuentre el pronsticopara julio.0.77c) usando un exponencial aminorado sencillo donde =0.2 y un pronsticode junio=13, encuentre le pronstico para julio.10.8d) usando un anlisis de regresin lineal simple, calcule la ecuacin de laregresin d los datos anteriores a la demanda.e) usando la ecuacin de la regresin de d, calcule el pronstico ara julio

X =Y =

3a)Pronsticob)RealPronsticoMADEnero100805Febrero9484Marzo10686Abril8090Mayo6888Junio9484

4PERIODO (X)DEMANDA VARIABLE DEPENDIENTE (Y)PROMEDIO PERIODOFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (Yd)X^2X*YDEMANDA DESESTACIONALIZADA X(Yd)1480038331.233902.61148003902.612350027670.893942.77470007885.543430035001.123829.0591290011487.144300023670.763950.70161200015802.82535001.232845.53251750014227.64627000.893033.71361620018202.25735001.123125.00492450021875.00824000.763157.89641920025263.16932001.232601.63812880023414.631021000.892359.551002100023595.511127001.122410.711212970026517.861217000.762236.841442040026842.11TOTAL783740037396650214000219016.26PROMEDIO (Yd)3116.676.53116.67-168.424211.38PERIODO XYdFACTOR ESTACIONALPRONOSTICO FINAL132021.951.232487.00141853.530.891649.64151685.121.121887.33161516.700.761152.69

X =Y =

5PUNTO A)PUNTO DEL B) AL D)VARIABLE XVARIABLE DEPENDIENTE YX*YX^2PROMEDIO PERIODOFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (Yd)DEMANDA DESESTACIONALIZADA X(Yd)110910911120.865125.95125.95210420841080.835124.62249.2531504509154.51.194125.65376.944170680161761.360125.00500.025120600251230.950126.26631.306100600361030.796125.65753.887115805490.865132.95930.648112896640.835134.131073.0591591431811.194133.171198.491018218201001.36133.821338.241112613861210.95132.631458.951210612721440.796133.171597.99TOTALES781553102576501553.0010234.70PROMEDIO129.426.5129.42DESESTACIONALIZADOSIMPLE0.98041.136364123.04122.0303VARIABLE XYdFACTOR ESTACIONALPRONSTICO DEMANDA DESESTACIONALIZADA YdPRONOSTICO SIMPLE13135.790.865117.5136.8014136.770.835114.2137.9415137.751.194164.5139.0816138.731.36188.7140.2117139.710.95132.7141.3518140.690.796112.0142.48

X =Y =

5

VARIABLE DEPENDIENTE Y

6TS 1TS 1: Dado que ha habido un rpido aumento de la tendencia, la previsin en breve estar fuera de los lmites. Por lo tanto, el modelo de pronstico es pobreTS 2TS 2: Esto est dentro de los lmites. Por lo tanto, la previsin es aceptableForecastingTS 3TS 3: Esta serie est aumentando rpidamente, y se encuentra fuera de los lmites. En consecuencia, el modelo es pobre.

7PROMEDIO PERIODOXYFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (YD)X^2DEMANDA DESESTACIONALIZADA X(YD)1160187.51,003159.471159.472195217.51,164167.544335.093150177.50.950157.929473.774140165.00.883158.5616634.2452151,003214.28251071.4262401,164206.21361237.2472050.950215.83491510.7981900.883215.18641721.52Total3614951495.002047143.53PERIODOYdFACTOR ESTACIONALPRONOSTICO FINAL9231.451,00323210241.351,16428111251.260.95023912261.170.883231

8PUNTO BPERIODO (X)DEMANDA VARIABLE DEPENDIENTE (Y)PROMEDIO PERIODOFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (YD)X^2X*YDEMANDA DESESTACIONALIZADA X(YD)112140.7116.9311216.93218211.0616.9343633.86326271.3719.0297857.06416170.8618.59166474.355160.7122.542580112.686241.0622.6436144135.857281.3720.4449196143.078180.8620.9364144167.44TOTAL3615879158.01204754741.23PROMEDIO19.754.519.750.72(DEMANDA)16.51PUNTO CTENDENCIAFACTORPRONOSTICO2008Y=a+bXESTACIONALFINAL922.990.7116.321023.711.0625.131124.431.3733.471225.150.8621.63

X =Y =

9

10Cada estrategia se utiliza para predecir el segundo trimestre de este ao. Entonces, el mejor se utiliza para predecir el tercer trimestre de este ao.Estrategia A: Lo que hemos vendido en los ltimos tres meses es lo que probablemente venderemos en los prximos tres meses. Por lo tanto, nuestro pronstico es 395. real fue de 580. 395/580 = 68%.Estrategia B: Lo que se venden en el mismo perodo de tres meses del ao pasado, que probablemente vender en ese plazo de tres meses de este ao. Por lo tanto, nuestro pronstico es 560. real fue de 580. 560/580 = 97%Estrategia C: Probablemente vamos a vender el 10 por ciento ms en los prximos tres meses que hemos vendido en los ltimos tres meses. Nuestro pronstico es 1,10 (395) = 434,5. Actual era 580. 434.5 / 580 = 75%.Estrategia D: Probablemente vamos a vender el 50 por ciento ms en los prximos tres meses de lo que hicimos en los mismos tres meses del ao pasado. El pronstico sera 1,50 (560) = 840. real era 580. 840/580 = 145%.Estrategia E: Cualquiera que sea el porcentaje de cambio que tuvimos en los ltimos tres meses de este ao en comparacin con los mismos tres meses del ao pasado, probablemente, ser el mismo porcentaje de variacin que tendremos durante los prximos tres meses de este ao. El pronstico sera (395/360) 560 = 614,4. Tual accin era 580. 614.4 / 580 = 106%.El mejor mtodo fue B. aplicndolo a tercer trimestre de este ao los resultados en una previsin de 420.

11a-c. Para la previsin de suavizado exponencial necesitamos un principio pronosticado para marzo y un Para iniciar el pronostico debemos utilizar el promedio de los tres primeros perodos y seleccionar = 0,30. Otras opciones producirn diferentes respuestas.3-Mo. MAAbsolute DeviationExponential SmoothingAbsolute DeviationMonthDemandJanuary110February130March150130.00April17013040136.0034.00May16015010146.2013.80June18016020150.3429.66July14017030159.2419.24August13016030153.4723.47September14015010146.436.43MAD23.321.1Sobre la base de MAD, el modelo de suavizado exponencial parece ser la mejor

12XMESPRONNSTICOREALDESVIACINRSFEDESVIACIN ABSOLUTASUMA DESV. ABS.MADTS1ABRIL250200-50-50505050.0-12MAYO325250-75-1257512562.5-23JUNIO400325-75-2007520066.7-34JULIO350300-50-2505025062.5-45AGOSTO375325-50-3005030060.0-56SEPTIEMPRE450400-50-3505035058.3-6TOTALES21MAD= SUMA DESV. ABS./XTS= RSFE/MAD

1313.DESVIACIN ABSOLUTAMESPRONOSTICOREALDESVIACIONRSFESUMA DESV. ABS.MADTS1140137-3-3333.00-1.002140133-7-107105.00-2.00314015010010206.670.0041401602020204010.002.0051401804060408016.003.75615017020802010016.674.807150185351153513519.295.968150205551705519023.757.16a. Para el mes 8, el MAD es 23,75b. La seal de seguimiento para el mes 8 es de 7.16c. La seal de seguimiento es demasiado grande, por lo que el pronstico se debe considerar pobres.

14a-cSUAVIZADO EXPONENCIALDESVIACION ABSOLUTATtFtFITtDESVIACIN ABSOLUTAMESDEMANDA13131.001.0030.0031.0023431.003.001.0031.0032.002.0033331.901.101.1832.6033.780.7843532.232.771.1133.5534.660.3453733.063.941.1434.7635.901.1063634.241.761.2436.2337.471.4773834.773.231.1137.0338.140.1484035.744.261.1038.1039.190.8194037.022.981.1739.4340.600.60104137.913.091.1140.4241.540.54MAD2.90.86En base a la MAD de cada pronstico, la suavizacin exponencial con tendencia es el mejor modelo de pronstico.

15SEMANAPRONOSTICOREALDESVIACINRSFEDESVIACIN ABSOLUTASUMA DESVIACIN ABSMADTS18009001001001001001001.0285010001502501502501252.0395010501003501003501173.04950900-50300504001003.051000900-1002001005001002.0697511001253251256251043.1Para la semana 6, el MAD es de 104, y la seal de seguimiento es de 3.1. Este es un valor bastante alto, lo que indica que el modelo es inaceptable.

1616

1717)LA DEMANDA HISTRICA PARA UN PRODUCTO ES:PUNTO APUNTO BPUNTO DPROMEDIO MVILEXPONENCIALREGRESIN LINEALXYX^2XMESESDEMANDA YSIMPLEAMINORADOSIMPLE1ABRIL606012MAYO5511043JUNIO7522594JULIO60240165AGOSTO80400256SEPTIEMBRE7545036OCTUBRE72.56781TOTAL214051485913.5a) usando un promedio mvil simple de 4 meses, clcule un pronstico para octubre.67.5b) usando el exponencial aminorado simple con =0.2 y un pronstico para septiembre =653.86calcule un pronstico para octubre.c) usando una regresin lneal simple, calcule la lnea de la tendencia de los datos histricos.digamos que el eje x es abril=1, mayo=2, y as sucesivamente, mientras que el eje y es la demanda.54d) calcule un pronstico para octubre.PUNTO CY=a+bxY= 54+3,86x

X =Y =

17

DEMANDA

18TRIMESTREIIIIIIIVULTIMO AO23.00027.00018.0009.000ESTE AO19.00024.00015.000Cada estrategia se utiliza para predecir el tercer trimestre de este ao. Entonces, el mejor se utiliza para predecir el cuarto trimestre de este ao.Estrategia A: Lo que hemos vendido en los ltimos tres meses es lo que probablemente venderemos en los prximos tres meses. Por lo tanto, nuestro pronostico es de 24.000. Real fue de 15.000. 24,000 / 15,000 = 160%.Estrategia B: Lo que se venden en el mismo perodo de tres meses del ao pasado, que probablemente vender en ese plazo de tres meses de este ao. Por lo tanto, nuestro pronostico es de 18.000. Real fue de 15.000. 18,000 / 15,000 = 120%.Estrategia C: Probablemente vamos a vender el 10 por ciento ms en los prximos tres meses que hemos vendido en los ltimos tres meses. Nuestro pronstico es 1,10 (24.000) = 26,400. Real fue de 15.000. 26.400 / 15.000 = 176%.Estrategia D: Probablemente vamos a vender el 50 por ciento ms en los prximos tres meses de lo que hicimos en los mismos tres meses del ao pasado. El pronstico sera 1,50 (18.000) = 27.000. Real fue de 15.000. 27,000 / 15,000 = 180%.Estrategia E: Cualquiera que sea el porcentaje de cambio que tuvimos en los ltimos tres meses de este ao en comparacin con los mismos tres meses del ao pasado, probablemente, ser el mismo porcentaje de variacin que tendremos durante los prximos tres meses de este ao. El pronstico sera (24.000 / 27.000) 18.000 = 16.000. Real fue de 15.000. 16.000 / 15.000 = 107%.El mejor mtodo es E. Aplicar para el cuarto trimestre de este ao. (15,000 / 18,000) 9,000 = 7,500

19PERIODOPRONOSTICOREALDESVIACINRSFEDESVIACION ABSSUMA DESVIACION ABSMADTS1150015505050505050.01.0021400150010015010015075.02.00317001600-1005010025083.30.60417501650-100-5010035087.5-0.57518001700-100-15010045090.0-1.67A. Para el perodo 5, el MAD = 90.00, y el TS = -1.67b. El modelo parece aceptable ya que la seal de seguimiento es de 1.67 de la media y es razonable. Sin embargo, la tendencia a la baja en el grfico s presenta una preocupacin

20Sobre la base de MAD, el alisamiento exponencial con componente de tendencia parece ser el mejor mtodo.

21xyPROMEDIO PERIODOFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (YD)X^2DEMANDA DESESTACIONALIZADA X(YD)x2 demand1205340.00.736278.481278.482140207.50.449311.634623.253375530.01,147326.809980.404575770.01,667344.91161379.6354750.736645.27253226.3362750.449612.12363672.7476851,147596.95494178.6689651,667578.84644630.75Total3636953695.0020418970.24PRONOSTICO Yd*PERIODO XYdFACTOR ESTACIONAL9712.880.736 525VERANO '0610768.660.449 34511824.441.147 94612880.221.667 1467

22Cada estrategia se utiliza para predecir el tercer trimestre de este ao. Entonces, el mejor se utiliza para predecir el cuarto trimestre de este ao.Estrategia A: Lo que hemos vendido en los ltimos tres meses es lo que probablemente venderemos en los prximos tres meses. Por lo tanto, nuestra previsin es 1175. Actual era 975. 1175/975 = 121%.Estrategia B: Lo que se venden en el mismo perodo de tres meses del ao pasado, que probablemente vender en ese plazo de tres meses de este ao. Por lo tanto, nuestra previsin es 1075. Actual era 975. 1075/975 = 110%.Estrategia C: Probablemente vamos a vender el 10 por ciento ms en los prximos tres meses que hemos vendido en los ltimos tres meses. Nuestro pronstico es 1,10 (1.175) = 1,292.5. Actual era 975. 1,292.5 / 975 = 133%.Estrategia D: Probablemente vamos a vender el 50 por ciento ms en los prximos tres meses de lo que hicimos en los mismos tres meses del ao pasado. El pronstico sera 1,50 (1.075) = 1,612.5. Actual era 975. 1612.5 / 975 = 165%.Estrategia E: Cualquiera que sea el porcentaje de cambio que tuvimos en los ltimos tres meses de este ao en comparacin con los mismos tres meses del ao pasado, probablemente, ser el mismo porcentaje de variacin que tendremos durante los prximos tres meses de este ao. El pronstico sera (1175/1310) 1075 = 964. real era 975. 964/975 = 99%.Si tan slo los tres primeros se utilizan, el mejor mtodo es B. Por lo tanto, las previsiones para el cuarto trimestre es de 1.550.Si se utilizan los cinco mtodos que figuran en el texto, a continuacin, el mejor mtodo es E. aplicndolo al cuarto trimestre de este s produce una previsin de(975 / 1.075) 1.550 = 1.406.

23PUNTO APUNTO BPUNTO CXDEMANDA (Y)PROM. SIMPLEPROMEDIO NUEVO140035835044023503254223325300403TOTALES61075325

24DESVIACIN ABSOLUTASUMA DESVIACIN ABSMESPRONSTICOREALDESVIACINRSFEMADTSMay4505005050505050.001.00June500550501005010050.002.00July550400-150-5015025083.33-0.60August600500-100-15010035087.50-1.71September65067525-1252537575.00-1.67October700600-100-22510047579.17-2.84El TS en s es aceptable. Sin embargo, a usted le gustara ver a los TS que van y vienen entre positivo y negativo. En la actualidad est dirigida hacia abajo (4 puntos consecutivos en una fila hacia abajo). Si esta tendencia contina, los pronosticos sern inaceptables. Este pronostico debe ser monitoreado de cerca para ver si la tendencia a la baja contina, o si esto ocurri por azar

25a. CompanyAPRONOSTICODESVIACIN ABSPRONOSTICODESVIACIN ABSPeriodEPSa = 0.10a = 0.302002-I1.671.671.67II2.351.670.681.670.68III1.111.740.631.870.76IV1.151.680.531.640.482003-I1.561.620.061.500.06II2.041.620.421.520.52III1.141.660.521.670.53IV0.381.611.231.511.132004-I0.291.481.191.170.88II-0.181.361.540.911.09III-0.971.212.180.581.55IV0.200.990.790.120.082005-I-1.540.912.450.141.68II0.380.670.29-0.360.74III0.64-0.14MAD0.960.79PERIODODEMANDAPRONOSTICO 0.10DESVIACIN ABSPRONOSTICO 0.30DESVIACION ABS2002-I0.170.170.17II0.240.170.070.170.07III0.260.180.080.190.07IV0.340.190.150.210.132003-I0.250.200.050.250.00II0.370.210.160.250.12III0.360.220.140.290.07IV0.440.240.200.310.132004-I0.330.260.070.350.02II0.400.260.140.340.06III0.410.280.130.360.05IV0.470.290.180.370.102005-I0.300.310.010.400.10II0.470.310.160.370.10III0.320.40MAD0.120.08b.Sobre la base MAD un de 0.30 se comporta mejor que 0,10c.Company AxyPROMEDIO DEL TRIMESTREFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (YD)x^2DEMANDA DESESTACIONALIZADA X(YD)xyx2demand11.670.4950.7232,30912,30922.351,1481,6771,40142,80331.110.4270.6241,78095,34141.150.5770.8431,365165,45851.560.7232,1572510,78362.041,6771,217367,29971.140.6241,8284912,79880.380.8430.451643,60790.290.7230.401813,60810-0.181,677-0.107100-1,07311-0.970.624-1,556121-17,113120.200.8430.2371442,84813-1.540.723-2,129169-27,676140.381,6770.2271963,172Total1059.589,580101514,165COMPAA BXYPROMEDIO DEL TRIMESTREFACTOR ESTACIONALDEMANDA DESESTACIONALIZADA (YD)x^2DEMANDA DESESTACIONALIZADA X(YD)demand10.170.2630.7640.22310.22320.240.3701,0770.22340.44630.260.3430.9990.26090.78140.340.4171,2130.280161,12150.250.7640.327251,63660.371,0770.344362,06170.360.9990.360492,52280.441,2130.363642,90290.330.7640.432813,887100.401,0770.3711003,714110.410.9990.4101214,513120.471,2130.3881444,651130.300.7640.3931695,104140.471,0770.4361966,110Total1054.814,810101539,672d.Los resultados indican que Goodyear Tires EPS est en una tendencia a la baja, mientras que Cooper Tires EPS est creciendo.

26Ya que nuestro inters en la previsin de los prximos cuatro aos, muchos de los procedimientos que se presentan en el texto no va a funcionar. Por ejemplo, mover suavizacin exponencial media y slo se proyectar un perodo en el futuro. Por lo tanto, de los mtodos presentados en el texto, la regresin parece ser el enfoque lgico.El examen de la grfica de los ingresos con el tiempo sugiere que puede haber una ligera tendencia al alza. Adems, puede haber un componente cclico, posiblemente 6 o 7 aos. Con los datos limitados, es muy difcil determinar el ciclo. En consecuencia, regresin simple parece ser la opcin disponible para el pronstico.xyxyx2y214865.94865.9123676982.825067.410134.8425678542.835515.616546.8930421843.445728.822915.21632819149.455497.727488.52530224705.365197.731186.23627016085.375094.435660.84925952911.485108.840870.46426099837.495550.649955.48130809160.4105738.957389.010032934973.2115860.064460.012134339600.0Total 6659225.8361473.0506319973791.0Estimacion lineal

27a.. Respuestas utilizando la funcin ESTIMACION.lineal en Microsoft Excelventaspreciopublicidadvalores400280600451.72700215835977.2190021111001090.98130021014001195.40115021512001095.85120020013001231.99900225900929.25110020711001118.62980220700898.7912342119001025.98925227700850.42800245690722.80constante21,913,374precio-69,094publicidad0.3250Dondea =y interceptob1 =preciox2 =pendiente de preciob2 =pendiente de la publicidadb.Precio tiene un gran efecto en las ventas porque valor de la pendiente es mucho mayor (-6,9094 frente0,3250). Precio en realidad tiene un efecto negativo, desde el crecimiento de los precios y el decrecimiento de las ventas.c.Sales = 2191.3374 - 6.9094 (300) + .3250 (900)Sales = 411.04

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