Descripción: Tarea de Administración financiera modulo 5
modulo 5
tarea modulo cinco administracion financieraDescripción completa
modulo 5
Descripción: Tarea modulo 5 de macroeconomia
Descripción: Universidad tecnologica de honduras
Descripción: Tarea Modulo 4 y 5 Admon Financiera
Descripción: modulo 5 santillana
Descripción completa
examenDescripción completa
TAREA INDIVIDUALDescripción completa
Tarea InvestigativaDescripción completa
Contabilidad costosDescripción completa
MacroeconomiaDescripción completa
tarea de costos on line uth hondurasDescripción completa
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técnicas de negociaciónDescripción completa
Descripción: Técnicas de Negociación
Contabilidad GerencialDescripción completa
macroeconomiaDescripción completa
modulo tarea
Descripción: modulo 2
UNIVERSIDAD TEGNOLOGICA DE HONDURAS
Asignatura: Administracion de operaciones a!umna: "e!#is Re$eca %era&a ' cuenta ())*)+())), Tema : Pronósticos Modulo 5 Fecha Fecha de entrega : 11 de marzo de 2015
san pedro sula Tarea Indi-idua!: .apa menta! /ue inc!u0a !os temas de !as !ecciones , 0 12
Enfoque intuitivo Promedios móviles uavizamiento e!ponencial Pro"ección de tendencias
cualitativos Cuantitativos
%Composición de la *uerza de ventas %$ncuesta en el mercado de consumo
Modelos de serie de tiempo Modelos asociativos
.apa menta! modu!o 1
Des-iaci3n a$so!uta media 4.AD5 por sus sig!as en ing!6s7
Error cuadr9tico medio 4.SC5 por sus sig!as en ing!6s7
Error porcentua! a$so!uto medio 4.A%E5 por sus sig!as en ing!6s7
$RROR $N LOS PRON+STICOS
%RO:ECCIONES DE TENDENCIA
e8ponencia !
cuadr9tica
variaciones estacionales
modelo estacional multiplicativo
E#E$%&%&'
1. Se aplicó cierto modelo de pronóstico para anticipar un periodo de seis meses. Aquí están la demanda pronosticada y la real: Mes Pronós Real tico Marzo 23 1 A!ril 1" 21 Mayo 1# 2$ %unio 2$ 1 %ulio 1" 1" A&osto 22 1" 'alcule la des(iación a!soluta media para el pronóstico. MA) *
)emanda real + pronostico ,umero de periodos utilizados
Mes
Pronostico Marzo a!ril mayo 0unio 0ulio a&osto
23 1" 1# 2$ 1" 22
Real 1 21 2$ 1 1" 1" Sumatoria
MA) * 1/# * 2.33 a des(iación a!soluta media para el pronóstico es de 2.33
2( Se usó un modelo de pronóstico específco para adelantar la demanda de un producto. Los pronósticos y la demanda correspondiente que se presentaron a continuación se dan en la tabla. Use las técnicas MAD para el modelo de pronóstico. Mes Pronóstic Real o !".#$ %& Marzo %'.($ (! )*ril %$.$$ () Ma"o %(.)$ '' #unio !.$$ )$' #ulio )( )gosto )$#.($
MA) * $.# * 14.$3 a des(iación a!soluta media para el pronóstico es de 14.$3 +(A continuación se presentan dos pronósticos de producción semanales reali*ados mediante dos métodos di+erentes para el n,mero de litros de una marca de re+rescos en miles. -ambién se muestran la producción real en miles de litros emana
Pronósticos
,emand a real
M-todo M-todo 2 1 1 2 + .
&.$ &.) &.( &.#
&.) &." &.& &.&
&.# &.% &.( #.%
/alcule el MAD para cada modelo de pronóstico y determine el m0s adecuado de los dos para predecir la demanda.
MA) * 1.#/* $./ a des(iación a!soluta media para el pronóstico es de $./ Semana 1 2 3 /
Mtodo 2
)emanda real
-rror porcentual a!soluto
&.) &." &.& &.&
&.# &.% &.( #.%
&.) &." &.& &.&
sumatoria
1&.#2$.) 1&.%2$.& 1&.(2$.( 1#.%2$.'
2
MA) * 2/*$.4 a des(iación a!soluta media para el pronóstico es de $.4 Analizando los resultados de MA) para estos mtodos podemos o!ser(ar que de los mtodos el que tiene el menor MA) es el mtodo 2 por lo tanto es el más adecuado. #. Una 3ran4a a5ícola 6a recolectado los datos de la demanda de 6ue5os del a7o pasado8 la cual se puede obser5ar en la tabla si3uiente Mes ,emanda Mes ,emanda /,ocenas /,ocenas )($ "&" Enero #ulio )!'' Fe*rero ))!" )gosto )&&( Marzo eptiem )%(# *re )!& )*ril 'ctu*re "#( )"!) ")"% Ma"o oviem *re )'&" #unio ,iciem* "") re Utilice proyección de tendencia para determinar una ecuación de tendencia y pronostique la demanda para el mes de enero del pró9imo a7o.
Mes -nero ;e!rero Marzo A!ril Mayo %unio %ulio A&osto Septiem!re
!* 7y n 7 y 72 + n 72 23$2#4 6128 6#.48 6254/8 #4$ 6128 6#.482* 22"4.41//* 14/.4 a* y !678 254/ 14/.46#.48*5>#1$.24 y?* a @ !7 y? 5>#1$.24@14/.46138*2">33".54
4.A continuación se da la demanda tabulada actual de un artículo durante un periodo de nue5e meses :de enero a septiembre;. Utilice proyección de tendencias para determinar la demanda del mes de octubre. Mes ,emanda Mes ,emanda /nidades /nidades 15$ 213 Enero #unio 21# Fe*rer 1#/ #ulio o 1"" 221 Marzo )gosto 1"3 )*ril eptiem*r 21 e 15 Ma"o
Mes -nero ;e!rero Marzo A!ril Mayo %unio %ulio A&osto
Periodo 678 1 2 3 / 4 # 5 "
)emanda 6y8 15$ 1#/ 1"" 1"3
15 213 21# 221
92 1 / 1# 24 3# / #/
9 15$ 32" 4#/ 532 15 "4 1412 15#"
Septiem!re
9 * /4
21
* 1551
"1 92 * 2"4
151 9 * "225
9 * /4 * 4 !* 1551* 1#.5" "22568 648 2"4 68 648 2 */$$. a* 1#.5" 6 /$$.8 648 * 2$243.22 y? */$$.2$243.2261$8*1"//1.3 )emanda mes de octu!re * 1"//1.3 3( La asistencia a un parque de di5ersiones 6a sido la si3uiente Mes )sistencia Mes )sistencia /en miles /en miles $ 4rimestre 4rimestre + )&" 1 200 2006 '( 4rimestre 4rimestre . ) 2 200 2006 )"" 4rimestre 4rimestre 1 "# + 200 2007 !' 4rimestre 4rimestre 2 !) . 200 2007 $' 4rimestre 4rimestre + )(' 1 2006 2007 %& 4rimestre 4rimestre . ) 2 2006 2007 a; /alcule los índices estacionales usando todos los datos. b; Si espera que la demanda para el a7o )$$ sea de '8&$$ personas8
-stación n(ierno Prima(era Berano
2$$5
)em )emanda )emanda Dndice estacional anda promedio promedio para el estaciona periodo l 2$$
$
$'
"#
341
/.24
$.5
'(
%&
!)
4#3
/.24
1.13
)"" !'
)&" )
)(' )
543 33$ 15
/.24 /.24
1.41 $.##
b; Si espera que la demanda para el a7o )$$ sea de '8&$$ personas8
)emanda promedio para el aCo 2$1$ 54$$/ * 1"54 asistentes n(ierno *1"54E$.5 * 1312.4 Prima(era * 1"54E 1.13* 211".54 Berano * 1"54E1.41* 2"31.24
Asistentes
n(ierno
1312.4
Prima(era
211".54
Berano
2"31.24
1235.4
5. >n el pasado8 una distribuidora 5endió un promedio de )8$$$ llantas cada a7o. >n los dos a7os anteriores 5endió #$$ y &$$8 respecti5amente8 durante el oto7o8 '$$ y ($$ en in5ierno8 "$$ y ""$ en prima5era8 y ($$ y &'$ en 5erano. Lue3o se in5ertir en un plan de publicidad muy prometedor8 proyecta que las 5entas se incrementar0n el pró9imo a7o a )8&$$ llantas.
)emanda promedio in(ierno * /$$@4$$2* /4$ )emanda promedio prima(era * 5$$@#$$2* #4$ )emanda promedio (erano *3$$@33$2* 314 )emanda promedio otoCo *#$$@45$2 * 4"4 )emanda promedio estacional * 2$$$/*4$$ Dndice estacional para in(ierno * /$$4$$*$." Dndice estacional para prima(era * 5$$4$$*1.#5 Dndice estacional para (erano * 3$$4$$*$.# Dndice estacional para otoCo *#$$4$$* 1.2
)eman )emand )emanda )emanda Dndice da a promedio promedio estacional para el estacional periodo -stación ACo 1 ACo 2 n(ierno 5$$ #$$ /4$ 4$$ $." Prima(era 3$$ 33$ #4$ 4$$ 1./ Berano #$$ 45$ 314 4$$ $.#
)emanda para cada estación n(ierno *#24E$."*4$$ Prima(era * #24E1./*"54 Berano*#24E$.#*354
Frimestre para el pró7imo aCo n(ierno Prima(era Berano
)emanda 4$$ "54 354 54$
+2Una 5enta de ca+é local a determinado que las 5entas de una de las presentaciones de sus productos depende del precio asi3nado. Los datos recopilados por el propietario son los si3uientes Precio 9enta de /8empiras caf /unidades 25 30 +. 5.2 22 73 .. 265 ++ 55. .2 +20
sando estos datos realice las siguientes actividades: a; >labore un 3r0fco de dispersión de los datos para determinar si e9iste una relación entre el precio y las 5entas. b; Desarrolle una ecuación que relacione el precio con las 5entas de la presentación de ca+é estudiada utili*ando re3resión lineal simple. c;
Gsando estos datos> Hcuántos caIs con lecJe sa!or moca pronosticaría usted para ser (endidos de acuerdo con una re&resión lineal simple si el precio por taza Iuera de K1."$L
