Estadistica series de tiempo empresa ANKZACH

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CONTENIDO

INTRODUCCION        3

OBJETIVO GENERAL        4

OBJETIVOS ESPECÍFICOS        4

MARCO TEÓRICO        5

Series de tiempo        5

Componentes de la Series de Tiempo        5

Proyección        6

CASO PRACTICO        8

Base de datos Ventas trimestrales ANK ZACH        8

VENTAS DEFLACIONADAS        9

INDICE ESTACIONAL        9

GRAFICO        10

Base de datos Ventas cuatrimestrales ANK ZACH        10

VENTAS DESESTACIONALIZADAS        11

INDICE ESTACIONAL        11

GRAFICO        12

PROYECCION DE TENDENCIA LINEAL        13

PROYECCION DE TENDENCIA NO LINEAL        17

DURBIN-WATSON        20

Base de datos Proyecto local de Hamburguesas        20

Bibliografía:        23

INTRODUCCION

En el presente trabajo, la principal intención es analizar información de ventas trimestrales desde el año 2013 al 2017 de la empresa ANKZACH, dedicada a la importación y comercialización de prendas de vestir para mujer en la ciudad de Cuenca en su único local ubicado en las instalaciones del Mall del rio. Además, la información de demanda de hamburguesas de la facultad de Ciencias Económicas y administrativas de la universidad de Cuenca

Esta información se ha obtenido con el afán de conseguir datos relevantes que permita una mejor toma de decisiones por parte de los directivos de la organización ANKZACH y los responsables del proyecto de implementación del local de hamburguesas.

Los métodos utilizados para obtener dicha información se basan en los conceptos de Series de tiempo y Proyecciones, que permitirá conocer los diferentes tipos de tendencias, sus índices estacionales, además de la proyección de las ventas de la empresa en futuros periodos, información importante y útil para el caminar de la empresa.

Este trabajo describirá paso a paso la utilización de estas herramientas estadísticas mediante su aplicación en la base de datos de la empresa ANKZACH, además de su debida interpretación y la importancia de su utilización y estudio.

OBJETIVO GENERAL

Aplicar “Series de Tiempo y Proyección” para representar de mejor manera el conjunto de observaciones producidos en determinados momentos durante un periodo, ya sea mensual, trimestral o anualmente las ventas de la empresa “ANK ZACH” y así obtener un mejor modelo que nos permita tomar mejores decisiones en un periodo determinado, Obtener “Índices Estacionales “ para analizar nuestros valores por trimestres y obtener un porcentaje que nos permite ver la variación de las ventas ,y por ultimo aplicar “Durbin y Watson” a la “Demanda de Hamburguesas” para detectar la presencia de auto correlación entre los errores (una relación entre los valores separados el uno del otro por un intervalo de tiempo dado).

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Estudiar las “Series de Tiempo”, sus componentes y etapas para poder ver a qué modelo se adapta nuestras observaciones.
• Identificar qué tipo de “Proyección” se adapta mejor a nuestras a nuestros datos, para eso debemos aplicar con tendencia lineal y tendencia no lineal.
• Aplicar correctamente índices estacionales para obtener una información más precisa de las ventas de “ANK ZACH”.
• Aplicar todos estos instrumentos estadísticos para obtener una buena información de nuestros datos y dar con buenas conclusiones.

MARCO TEÓRICO

Series de tiempo

Definimos a las Series de Tiempo como el conjunto de valores observados durante una serie de periodos o tiempo de manera secuencial ordenada.

La podemos representar de manera gráfica por medio de líneas sobre cuyo eje horizontal se representan los periodos, y en cuyo eje vertical se representan los valores de la serie de tiempo. (1)

Componentes de la Series de Tiempo

Tendencia secular

La denominamos también tendencia a largo plazo. Nos ayuda a identificar la tendencia y a utilizarla, y su objetivo también consiste en eliminar la tendencia, de manera que se puedan estudiar los otros componentes de una serie secuencial. (2)

Variación Cíclica

Estás se realizan cada año y son fluctuaciones alternas de puntos hacia arriba y abajo de la línea de tendencia.

Variación Estacional

Esta variación representa la variabilidad en periodos menores a 1 año esto es debido a la influencia de las estaciones, está variación corresponde a los movimientos de la serie que recurren año tras año durante cada mes, trimestre o semestre. (3)

Variación Irregular

Esta variación sucede sin que se lleve a cabo una planificación ya que son imprevisibles y no recurrentes. Como se explica la variación aleatoria se vuelve imprescindible el poder predecir su impacto.

Promedio móvil

Este promedio nos ayuda a determinar un valor futuro de la variable a estudiar a partir de una serie histórica.

El procedimiento consiste en obtener una media aritmética eligiendo de antemano el tamaño de la muestra e incorporando al promedio obtenido el valor de la variable siguiente hasta completar toda la serie histórica.

Promedio Móvil Ponderado

Este método consiste en asignar un valor de ponderación distinto para cada dato. Generalmente, a la observación o dato más reciente a partir del que se quiere hacer el pronóstico, se le asigna el mayor peso, y este peso disminuye en los valores de datos más antiguos.

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