PRONÓSTICO

TOMADO DEL LIBRO DE: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS NEGOCIOS RENDER – STAIR - HANNA

1. Los modelos cualitativos de pronósticos incluyen
   B)   método Dephi
2. Un modelo de pronósticos que tan solo usa datos históricos para la variable que se pronostica se llama:

1. Modelo de series de tiempo.

1. Un ejemplo de un modelo causal es:

D)   Análisis de regresión.

1. ¿Cuál de los siguientes es un modelo de series de tiempo?

C)   Suavizamiento exponencial.

1. ¿Cuál de las siguientes no es una componente de una serie de tiempo?

1. variaciones casuales 

1. ¿Cuál de los siguientes puede ser negativo?

B)   Sesgo

1. Cuando se comparan varios modelos de pronósticos para determinar cuál se ajusta mejor a un conjunto de datos específico, el modelo que debería elegirse es el que tiene

1. la menor DMA.

1. En el suavizamiento exponencial, si desea dar un peso significativo a las observaciones más recientes, entonces, la constante de suavizamiento debería ser

B)   cercana a 1.

1. Una ecuación de tendencia es una ecuación de regresión en la cual

1. La variable independiente es el tiempo.

1. Es común que las ventas de una compañía sean más altas en los meses de verano que en los de invierno. Esta variación se llamaría:

B)   Factor estacional.

1. Un pronóstico simple para las ventas mensuales es equivalente a:

1. Un modelo de promedio móvil de un mes.

1. Si el índice estacional para enero es 0.80, entonces, las ventas de enero tienden a

D) ser 20% más bajas que en un mes promedio.

1. Si las componentes estacional y de tendencia están presentes en una serie de tiempo, entonces, los índices estacionales

1. deberían calcularse con base en el PMC.

1. ¿Cuál de los siguientes se emplea para alertar al usuario de que ocurrió un error significativo en un modelo de pronósticos durante uno de los periodos?

1. señal de rastreo. 

1. Si el modelo de descomposición multiplicativa se aplica para pronosticar las ventas diarias para una tienda al menudeo, ¿cuántas estaciones debe haber?

1. 4

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