Pronostico para la toma de decisiones

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Actividad integradora 1
Instrucciones:

 Las cantidad de un nuevo artículo vendido en una tienda departamental es como
sigue:

Cantidad Cantidad
2009 2010
vendida vendida
Ene 300 Ene 385
Feb 312 Feb 406
Mar 295 Mar 414
Abr 325 Abr 420
May 327 May 424
Jun 331 Jun 429
Jul 330 Jul 449
Ago 354 Ago 455
Sep 356 Sep 460
Oct 368 Oct 467
Nov 370 Nov 475
Dic 407 Dic 490

 Responde a las siguientes preguntas:
o ¿Consideras que el método Delphi es adecuado para la proyección de
pronósticos en la tienda departamental? Explica las razones
o Grafica la información de los pronósticos, ¿qué puede observar?
o ¿Bajo qué modelo sería conveniente realizar pronósticos en este ejemplo?
o Proyecte una nueva gráfica de los datos reales y los datos pronosticados
con el método que utilizó. Explique qué sucede.

Instrucciones:

 Explica claramente cuando es mejor utilizar:
 Suavización exponencial simple
 Suavización exponencial lineal
 Método de Winters
 Menciona cuales son los métodos de pronósticos basados en promedios.
 Define cuando es útil el análisis de regresión lineal simple.
 Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple.
 ¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no explicada”?
 ¿Qué alternativa puedes utilizar cuando tu diagrama de dispersión no presenta



una tendencia lineal y requieres analizar el caso con regresión lineal?
 Menciona en qué consiste la prueba de hipótesis nula y la prueba de hipótesis
alternativa.
 ¿Qué criterio se utiliza para aceptar o rechazar la prueba de hipótesis?
 ¿Cómo puedes relacionar las graficas de residuales vs los supuestos de la
regresión?
 Pronostica el clima para la ciudad de Guadalajara haciendo uso de la siguiente
información:
o Según los portales de internet, el clima de Saltillo durante el año pasado
estuvo fluctuando entre los 19 y los 35º C, no así las precipitaciones que
fueron muy diversas durante todo el ciclo. Haz uso de los conocimientos
aprendidos usando el método de suavizamiento exponencial simple para
calcular la precipitación promedio y de regresión lineal y no lineal, para
calcular la temperatura del mes de mayo.
 En el suavizamiento exponencial considera α=0.3 u α=0.6

Precipitación
Temperatura
promedio
(ºC)
Mes (cm)
Y
X
Enero 23 1.78
Febrero 28 0.51
Marzo 31 0.25
Abril 33 0.76
Mayo 34 3.3
Junio 35 16.76
Julio 32 24.89
Agosto 29 20.28
Septiembre 25 14.99
Octubre 24 4.83
Noviembre 22 1.78
Diciembre 19 1.27

Envía la actividad a tu tutor, en formato de práctica de ejercicios.

Instrucciones:

Parte I. Teoría

Investiga en fuentes confiables de información lo siguiente:

1. Regresión lineal múltiple:
a. ¿Qué es?



b. ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?
c. ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?
d. ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

2. Serie de tiempo:
a. ¿Qué es?
b. ¿A qué se refiere la autocorrelación?
c. ¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los
pronósticos?
d. ¿Cuáles son los principales números índice en la economía nacional?
e. ¿Cuál es la diferencia entre componente cíclico y estacional?
f. ¿A qué se refiere el ajuste del poder de compra mediante deflación?
g. ¿Qué es apalancamiento y cómo se relaciona con las observaciones
atípicas?

Parte II. Práctica

Resuelve los siguientes ejercicios:

1. Martín es un joven ahorrador que cada quincena separa los pesos sueltos que
encuentra en su cartera, y tiene la curiosidad de pronosticar cuánto puede ahorrar
de julio a diciembre.

Ahorro
Mes Quincena
(pesos)
Enero 1 210
2 230
Febrero 1 100
2 201
Marzo 1 120
2 223
Abril 1 154
2 238
Mayo 1 252
2 285
Junio 1 246
2 273

a. Descompón la serie y pronostica el ahorro total de julio a diciembre.
b. ¿Cuál es el comportamiento de esta serie?
c. Martín desea saber a cuánto equivale el total de su ahorro de enero a
diciembre en pesos constantes, teniendo como base la segunda quincena
de junio. ¿Cuál será su ahorro?
3. Ahora Martín quiere fomentar su ahorro personal y ha identificado las variables
que considera que han influido en su ahorro: los minutos que ha utilizado en



celular y el salario quincenal.

Ahorro Salario Celular
Mes Quincena
(pesos) (pesos) (minutos)
Enero 1 210 2300 241
2 230 2325 235
Febrero 1 100 2350 229
2 201 2375 309
Marzo 1 120 2400 236
2 223 2425 245
Abril 1 154 2450 248
2 238 2475 254
Mayo 1 252 2500 301
2 285 2525 250
Junio 1 246 2550 332
2 273 2575 260

a. Obtén la ecuación de regresión múltiple usando ambas variables
independientes.
b. ¿Cuál es el coeficiente de correlación?
c. ¿Cuál es el coeficiente de determinación?
d. Aplica el método de regresión paso por paso, ¿coinciden los resultados?
e. Si compruebas la relación mediante la prueba F, ¿es significativa?
f. Si Martín quiere ahorrar $350 la próxima quincena y sabe que recibirá
$2800, ¿cuántos minutos tiene permitido llamar?
g. ¿Cuánto es la variación no explicada por el modelo?
h. ¿Consideras que Martín administra correctamente sus recursos?
i. ¿Cómo relacionas el uso de las herramientas vistas con el ahorro de
Martín?

3. Elabora tus conclusiones.

Instrucciones:

Parte Teoría:

1. Investiga en bibliografía y la biblioteca digital los conceptos básicos de la
metodología Box – Jenkins como son:
a. El proceso de la metodología Box – Jenkins
b. Los usos de esta técnica en la industria
c. Las ventajas de usar Box – Jenkins
2. Describe cuatro ejemplos en tu vida personal en los que el uso de Box – Jenkins
favorece a la proyección de pronósticos acertados.



3. Elabora un cuadro sinóptico con las metodologías aprendidas durante todo el
curso donde especifiques un ejemplo del sector manufacturero en el que puedas
aplicarlas.

Parte Práctica:

1. Resuelve el siguiente caso:

Gasolinera Pacífico se dedica a la venta de gasolina premium, magna
y diesel. La gerencia ha decidió implementar el uso de pronósticos
ARIMA en los pedidos del siguiente año, para lo cual han hecho uso
del registro de ventas mensuales tomando en cuenta los cinco años
anteriores:

Ventas Ventas Ventas
Periodo Periodo Periodo
(litros) (litros) (litros)
1 80543 21 85435 41 77654
2 87903 22 80446 42 78987
3 82314 23 91979 43 79800
4 87632 24 91445 44 90875
5 90876 25 93243 45 97234
6 89760 26 88860 46 90123
7 86035 27 94976 47 88909
8 81436 28 89784 48 86543
9 90989 29 90872 49 88124
10 92345 30 92340 50 87654
11 92143 31 80725 51 81231
12 93876 32 87655 52 81234
13 90984 33 88907 53 86765
14 90354 34 83246 54 90824
15 91367 35 86578 55 93671
16 81825 36 83221 56 80674
17 80762 37 88932 57 78981
18 83479 38 86754 58 84532
19 84799 39 82322 59 85156
20 85678 40 90786 60 88768

a. ¿Cuál es el volumen de gasolina premium (en litros) que esperan vender
para el periodo 70?
b. ¿Cuál es el volumen de gasolina premium (en miles de litros) que
pronostican serán vendidos durante todo el año?

3. Compara los resultados obtenidos en Box – Jenkins con la descomposición de



series de tiempo tradicional:

a. ¿Cuánto es la diferencia?
b. ¿A qué se debe esta diferencia?
c. ¿Cuál consideras que es la técnica más adecuada para Gasolinera
Pacífico?

4. Grafica la autocorrelación de la muestra y la autocorrelación parcial con los datos
dados del volumen de ventas.

Instrucciones
Avance proyecto final:

De tarea para este tema, debes entregar a tu profesor el avance de tu proyecto final, el
cual, debe contener lo siguiente:

Instrucciones:

a. Copia del enunciado de cada problema.
b. Determina los métodos de pronósticos aplicados por problema, una breve
definición y la justificación de tu elección.
c. Soluciona el problema por la técnica de pronósticos seleccionada.
d. Interpreta los resultados.

Consultorías Financieras de México fue contratada por una importante casa de cambio
para pronosticar el precio de venta del dólar durante los 12 meses del año siguiente.

Consultorías Financieras de México indagó los registros históricos del dólar y como
complemento, los valores del Índice de Precios al Consumidor por considerarlo una
variable de interés:

Periodo 2000 - 2009
Dólar (pesos) IPC (puntos)
Año Mes
y x
2000 Enero 9.63 6585.67
Febrero 9.37 7368.55
Marzo 9.28 7473.25
Abril 9.41 6640.68
Mayo 9.51 5961.14
Junio 9.82 6948.33
Julio 9.37 6514.21
Agosto 9.2 6664.82
Septiembre 9.45 6334.56



Octubre 9.57 6394.24
Noviembre 9.42 5652.63
Diciembre 9.61 5652.19
2001 Enero 9.68 6496.89
Febrero 9.69 6032.1
Marzo 9.58 5727.89
Abril 9.35 5987.25
Mayo 9.27 6595.39
Junio 9.07 6666.17
Julio 9.17 6474.4
Agosto 9.2 6310.7
Octubre 9.27 5537.04
Noviembre 9.23 5832.83
2002 Enero 9.15 6927.87
Febrero 9.1 6734.44
Marzo 9 7361.86
Abril 9.41 7480.74
Mayo 9.64 7031.64
Junio 9.97 6460.95
Julio 9.87 6021.84
Agosto 9.98 6216.43
Octubre 10.21 5967.73
Noviembre 10.16 6156.83
2003 Enero 10.9 5954.35
Febrero 11.03 5927.06
Marzo 10.78 5914.03
Abril 10.27 6509.88
Mayo 10.33 6699.18
Junio 10.47 7054.99
Julio 10.61 7355.07
Agosto 10.73 7591.42



Octubre 11.03 8064.83
Noviembre 11.36 8554.48
Diciembre 11.32 8795.28
2004 Enero 11.07 9428.77
Febrero 11.08 9991.8
Marzo 11.14 10517.5
Abril 11.44 9948.13
Mayo 11.44 10036.29
Junio 11.55 10281.82
Julio 11.43 10116.39
Agosto 11.41 10264.32
Octubre 11.54 11564.35
Noviembre 11.25 12102.55
Diciembre 11.16 12917.88
2005 Enero 11.19 13097.12
Febrero 11.1 13789.46
Marzo 11.19 12676.9
Abril 11.1 12322.99
Mayo 10.9 12964.39
Junio 10.76 13486.13
Julio 10.61 14409.66
Agosto 10.82 14243.19
Octubre 10.8 15759.73
Noviembre 10.57 16830.96
Diciembre 10.64 17802.71
2006 Enero 10.56 18907.1
Febrero 10.55 18706.32
Marzo 10.9 19272.63
Abril 11.05 20646.19
Mayo 11.36 18677.92
Junio 11.15 19147.17
Julio 10.99 20095.93



Agosto 10.93 21049.35
Octubre 10.77 23046.95
Noviembre 10.98 24962.01
Diciembre 10.8 26448.32
2007 Enero 11.02 27561.49
Febrero 11.16 26638.95
Marzo 11 28747.69
Abril 10.93 28996.71
Mayo 10.74 31398.96
Junio 10.77 31151.05
Julio 10.92 30659.66
Agosto 11.04 30347.86
Octubre 10.66 31458.67
Noviembre 10.9 29770.52
Diciembre 10.92 29536.83
2008 Enero 10.83 28793.64
Febrero 10.69 28918.52
Marzo 10.65 30912.99
Abril 10.49 30281.41
Mayo 10.33 31975.47
Junio 10.3 29395.49
Julio 10.03 27501.02
Agosto 10.25 26290.99
Octubre 12.63 20445.32
Noviembre 13.23 20534.72
Diciembre 13.75 22380.32
2009 Enero 14.20 19565.14
Febrero 14.99 17752.18
Marzo 14.03 19626.75
Abril 13.72 21898.85
Mayo 13.07 24331.71
Junio 13.14 24368.38



Julio 13.21 27043.50
Agosto 13.26 28129.95
Octubre 13.08 28646.03
Noviembre 12.93 30957.11
Diciembre 13.07 32120.47

En este caso, considerarás la información proporcionada en la base de datos adjunta que
relaciona la cotización mensual del dólar con el Índice de Precios al Consumidor (IPC)
también en sus valores mensuales.

a. Considera ambas variables y estima la ecuación de pronósticos para el
precio de venta del dólar mediante la regresión lineal simple.
b. ¿Las dos variables están correlacionadas? ¿En qué medida?
c. ¿Cuál es el coeficiente de determinación en la ecuación del dólar?
d. Proyecta el pronóstico del dólar si el valor del IPC es del 33,000 pts.
e. Calcula el efecto en el dólar si cambia el valor del IPC de 31,000 a 28,000
pts.

Presenta un ensayo acerca de la influencia del IPC en el precio de venta del dólar en
México.

II. Realiza lo que se te pide en los siguientes puntos.

a. Copia del enunciado de cada problema.
b. Determina los métodos de pronósticos aplicados por problema, una breve
definición y la justificación de tu elección.
c. Soluciona el problema por la técnica de pronósticos seleccionada.
d. Interpreta los resultados.

Consultorías Financieras de México fue contratada por una importante empresa comercial
para pronosticar el precio de venta del dólar durante los 12 meses del año siguiente.

Periodo 2000 - 2009
Dólar (pesos)
Año Mes
y
2000 Enero 9.63
Febrero 9.37
Marzo 9.28
Abril 9.41
Mayo 9.51
Junio 9.82
Julio 9.37



Agosto 9.2
Septiembre 9.45
Octubre 9.57
Noviembre 9.42
Diciembre 9.61
2001 Enero 9.68
Febrero 9.69
Marzo 9.58
Abril 9.35
Mayo 9.27
Junio 9.07
Julio 9.17
Agosto 9.2
Septiembre 9.52
Octubre 9.27
Noviembre 9.23
Diciembre 9.2
2002 Enero 9.15
Febrero 9.1
Marzo 9
Abril 9.41
Mayo 9.64
Junio 9.97
Julio 9.87
Agosto 9.98
Septiembre 10.22
Octubre 10.21
Noviembre 10.16
Diciembre 10.4
2003 Enero 10.9
Febrero 11.03
Marzo 10.78
Abril 10.27
Mayo 10.33
Junio 10.47



Julio 10.61
Agosto 10.73
Septiembre 11.13
Octubre 11.03
Noviembre 11.36
Diciembre 11.32
2004 Enero 11.07
Febrero 11.08
Marzo 11.14
Abril 11.44
Mayo 11.44
Junio 11.55
Julio 11.43
Agosto 11.41
Septiembre 11.4
Octubre 11.54
Noviembre 11.25
Diciembre 11.16
2005 Enero 11.19
Febrero 11.1
Marzo 11.19
Abril 11.1
Mayo 10.9
Junio 10.76
Julio 10.61
Agosto 10.82
Septiembre 10.78
Octubre 10.8
Noviembre 10.57
Diciembre 10.64
2006 Enero 10.56
Febrero 10.55
Marzo 10.9
Abril 11.05
Mayo 11.36



Junio 11.15
Julio 10.99
Agosto 10.93
Septiembre 11.01
Octubre 10.77
Noviembre 10.98
Diciembre 10.8
2007 Enero 11.02
Febrero 11.16
Marzo 11
Abril 10.93
Mayo 10.74
Junio 10.77
Julio 10.92
Agosto 11.04
Septiembre 10.93
Octubre 10.66
Noviembre 10.9
Diciembre 10.92
2008 Enero 10.83
Febrero 10.69
Marzo 10.65
Abril 10.49
Mayo 10.33
Junio 10.3
Julio 10.03
Agosto 10.25
Septiembre 10.92
Octubre 12.63
Noviembre 13.23
Diciembre 13.75
2009 Enero 14.2
Febrero 14.99
Marzo 14.03
Abril 13.72



Mayo 13.07
Junio 13.14
Julio 13.21
Agosto 13.26
Septiembre 13.49
Octubre 13.08
Noviembre 12.93
Diciembre 13.07

a. Aplica la técnica tradicional de series de tiempo para descomponer la serie.
b. Estima la ecuación del precio del dólar y calcula los componentes:
tendencia, ciclo, estación e irregularidades.
c. Aplicando la descomposición de series ¿En cuánto se venderá el dólar en
agosto de 2011?
d. Aplica la metodología Box – Jenkins y estima la ecuación del precio del
dólar.
e. Grafica la autocorrelación muestral y la autocorrelación parcial.
f. Aplicando Box – Jenkins ¿En cuánto se venderá el dólar en agosto de
2011?
g. Compara los resultados de la descomposición de series y Box – Jenkins
para agosto de 2011. ¿A qué se deben las diferencias?

¿Cuál técnica le recomiendas a Consultorías Financieras de México que utilice para sus
pronósticos del precio de venta del dólar? ¿Por qué?

Envía tu proyecto final, en formato de desarrollo de proyecto.

Temario
Módulo 1. Introducción a los pronósticos
Tema 1. Conceptos generales de pronósticos
1.1 Conceptos generales de pronósticos
1.2 Relación entre pronosticar y planear
1.3 Aplicación de los pronósticos
Tema 2. Características de los pronósticos
2.1 Características de los pronósticos
2.2 Factores para la selección del método de pronóstico
2.3 Precisión de los métodos de pronósticos
2.4 Clasificación de las técnicas de pronósticos
Tema 3. Método Delphi
3.1 Descripción del método Delphi
3.2 Aplicaciones, limitaciones y posibilidades del método Delphi



Tema 4. Métodos de pronósticos por promedios
4.1 Promedios móviles simples
4.2 Promedios móviles lineales
Módulo 2. Métodos de suavización y análisis de regresión
Tema 5. Métodos de pronósticos por suavización
5.1 Métodos de suavización
5.2 Suavización exponencial simple
5.3 Suavización exponencial lineal
5.4 Método de Winters
5.5 Selección del mejor método de suavización
Tema 6. Conceptos básicos y aplicaciones de análisis de regresión
6.1 Regresión y correlación lineal simple
6.2 Conceptos básicos del análisis de regresión simple
6.3 Suposiciones que fundamentan la regresión lineal simple
6.4 Estimación e interpretación de una ecuación de regresión lineal simple en el
contexto administrativo
Tema 7. Análisis de regresión lineal simple
7.1 Coeficiente de determinación
7.2 Ajuste de curvas (logarítmicas, exponenciales y potenciales)
7.3 Intervalo de confianza para la ecuación de regresión
Tema 8. Pruebas de hipótesis con análisis de regresión lineal simple
8.1 Pruebas de hipótesis
8.2 Análisis de errores
Módulo 3. Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo
Tema 9. Conceptos de análisis de regresión lineal múltiple
9.1 Regresión y correlación lineal múltiple
9.2 Supuestos del modelo de regresión lineal múltiple
9.3 Estimación de la ecuación de regresión múltiple
9.4 Análisis de correlación lineal múltiple
Tema 10. Regresión lineal múltiple y aplicaciones
10.1 Pruebas de hipótesis para la regresión múltiple
10.2 Comparación de modelos de regresión
10.3 Análisis de errores (residuales)
10.4 Aplicaciones administrativas
Tema 11. Conceptos y características elementales de las series de tiempo
11.1 Patrones componentes de las series de tiempo
11.2 Ajuste de una serie de tiempo por variaciones en el calendario
11.3 Números índice
11.4 Deflación de las series de tiempo
Tema 12. Métodos de análisis de series de tiempo
12.1 Métodos de descomposición de series de tiempo
12.2 Estimación de la ecuación de tendencia
12.3 Evaluación de los índices de variación estacional
12.4 Desestacionalización de una serie de tiempo
12.5 Estimación de las fluctuaciones cíclicas
Módulo 4. Métodos de Box-Jenkins y comparación de metodologías de pronósticos
Tema 13. Descripción y aplicaciones de la metodología Box-Jenkins
13.1 Metodología Box-Jenkins
13.2 Descripción de la metodología Box-Jenkins



13.3 Aplicaciones, limitaciones y posibilidades de la metodología Box-Jenkins
Tema 14. Proceso de la metodología Box-Jenkins
14.1 Transformación de series no estacionarias en estacionarias
14.2 Identificación de modelo
14.3 Estimación de parámetros
14.4 Probar la adecuación del modelo
14.5 Realización de pronósticos usando la metodología Box-Jenkins
Tema 15. Resumen comparativo de los métodos de pronósticos
15.1 Integración de las técnicas de pronósticos
15.2 Características generales de los métodos de pronósticos

Bibliografía
Te recordamos que es obligatorio contar con tu libro de texto para el desarrollo de tu
curso. Los apoyos visuales del curso y la explicación del tema son solamente guías y
síntesis de la información que deberás investigar y estudiar para el correcto desarrollo de
tus ejercicios.

Libro de texto:

 Hanke, J. E., Wichern, D. (2006). Pronósticos en los negocios. (8ª ed.). México:
Pearson Educación.
ISBN: 9702607590

Libros de apoyo:

 Bowerman B., O’Connell R., Koehler A. (2007). Pronósticos, series de tiempo y
regresión. (4ª ed.). México: Cengage Learning.
ISBN: 9789706866066


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