Análisis y valuación de proyectos de inversión

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        Actividad Integradora Semana 2

Tema: PROBLEMAS APLICADOS

Materia: Análisis y Valuación de proyectos de inversión 4129 Maestro: Raúl Ramírez Camacho

Alumno: Demián Ríos Lupercio

Matricula: 743429

Entrega 31-03-2024

PROBLEMAS APLICADOS

SEMANA 2

PROBLEMA 1

En un estudio de marca de un nuevo producto una empresa realizó una campaña con el fin de ver si el nuevo producto se mueve sus ventas. La siguiente tabla es una muestra de las últimas 5 semanas.  (12 puntos, 3 puntos cada inciso).

1. Utilizando el modelo: Y= β0 + β1X +E. Encuentra los coeficientes de β0 y β1

Utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios obtenemos la ecuación lineal para los datos de:

y = 3.7178x - 9.9468
R² = 0.9859

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1. Interpreta los valores de los coeficientes

β0 = Es el valor esperado del volumen de ventas cuando la cantidad de comerciales es cero.

β1 = Es el cambio esperado en el volumen de ventas por cada unidad adicional de comerciales. En este caso, podemos interpretarlo como que por cada comercial adicional, el volumen de ventas aumenta aproximadamente en 3.7 unidades.

1. ¿Qué tan significativo es el modelo?

Para evaluar la significancia del modelo, podemos calcular el coeficiente de determinación R², que indica la proporción de la variación en Y que es explicada por la relación lineal con X. Cuanto más cercano a 1 sea R², más significativo será el modelo.

El coeficiente de determinación se calcula utilizando la siguiente fórmula:

R² = 1 - (SSres / SStot)

Donde:

SSres es la suma de los cuadrados de los residuos, es decir, la suma de las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por el modelo.

SStot es la suma de los cuadrados totales, es decir, la suma de las diferencias entre los valores observados y el promedio de los valores observados.

R² = 0.9859

Esto significa que el 98.6% de la variación en el volumen de ventas puede ser explicada por la relación lineal con la cantidad de comerciales. Un coeficiente de determinación de 0.98 es bastante alto y sugiere que el modelo es significativo.

1. ¿Podemos decir con la información obtenida que debemos invertir en más comerciales para incrementar las ventas?

Ya que el valor de β1 resultó positivo (3.7) y el coeficiente de determinación del modelo fue alto, podemos concluir que la inversión en comerciales influye positivamente en las ventas hasta 3.7 veces por semana extra de lo que se tendría sin esta inversión.

PROBLEMA 2

En un estudio sobre si sería relevante integrar una nueva marca de automóviles en Nuevo León, se presentaron los siguientes datos trimestrales. En donde cada variable tiene el significado (44 puntos, 5.5 cada inciso)

Ventas: Es el total de las ventas realizadas de automóviles en el estado

Precio de la gasolina: El precio por litro al que en esa fecha se vendía la gasolina

TIIE: La tasa interbancaria de equilibrio

Dic: Variable Dummy que indica el último trimestre de cada año.

Remesas: Son las remesas que llegan al estado

PIB: Es el producto interno bruto del Estado.

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