MODELACIÓN ALEATORIA (GENERACIÓN Y PRUEBAS DE ALEATORIEDAD)

MODELACIÓN ALEATORIA (GENERACIÓN Y PRUEBAS DE ALEATORIEDAD)

Para el análisis de la viabilidad financiera de un proyecto de inversión de $30 millones para producir un artículo, se tiene que la demanda del artículo que se proyecta vender depende de las condiciones del tiempo; invierno ó verano (clima). Por esto, el control de la demanda es prácticamente ninguno. Para la estimación del flujo de ingresos se requiere hacer un pronóstico semanal de las unidades a vender en el mercado en los próximos 36 meses. Por conocimiento de otro producto sustituto de características similares se tiene que la demanda semanal es en promedio del orden de 742 unidades, pero dado que dicha demanda depende del factor tiempo (clima) se requiere usar una técnica para hacer al menos dos pronósticos de las unidades a vender considerando el factor tiempo (invierno o verano).

Observaciones:

• Para el taller cada equipo tomará un valor de semilla que deberá estar entre 715 y 830.

• Como el promedio de ventas es de 742, se deberán pronosticar valores de ventas de 3 y 4 cifras.

• Considere el año de 50 semanas. 12 meses.

• Tome una tasa de interés del 24% NM y estime el valor presente de las utilidades de los flujos de efectivo, considerando unos costos variables de producción del 25% sobre el precio de venta.

• Asuma un precio unitario por artículo de $380

1. Hacer dos pronósticos de demanda semanal aleatoria para los próximos 36 meses.

Pronóstico de demanda semanal aleatoria por el método de cuadrados centrales:

Pronóstico de demanda aleatoria por el método del producto medio:

2. Probar que los valores pronosticados realmente son aleatorios.

SMIRNOV - KOLOMOGOROV para el pronóstico por el método de cuadrados centrales

Observación: los valores de Xio se dividen por 1000 para que queden en un intervalo (0,1)

SMIRNOV - KOLOMOGOROV para el pronóstico por el método del producto medio

Observación: los valores de Xio se dividen por 100 para que queden en un intervalo (0,1)

3. Identificar la moda (si existe), el valor máximo y mínimo de los datos generados.

4. Elaborar un histograma de frecuencias.

Método de cuadrados centrales:

Método del producto medio:

5. Estimar las utilidades derivadas de los dos pronósticos aleatorios de ventas.

6. Considerar

...