“Año de la promoción de la industria responsable y del compromiso Climático” “UNIVERSIA NACI!NA" SAN#IA$! AN#UNE% E &A'!"!”
ESCUE"A E A&INIS#RACI!N ' #URIS&! (ACU"# (ACU"#A E A&INIS#RACI!N ASI$NA#URA) ASI$NA#URA) $ERENCIA $ERENCIA E C!S#!S C!S#!S #E&A) #RA*A+! E CA&,! ,R!N-S#IC! ' &E%C"A E ,R!UC#! E "A ,ANI(ICA!RA !CEN#E) "IC. /I"IA&S E0#RE &AR#INE% CIC"!) III A"U&N!S) Sil1erio Cru2 Robinson. &a3uiña Rodri3o. Rodri3o. Aranda &a3uiña Cac4a Ro5as Ric4ard. "á2aro "uis 6enyo. Huaraz - Ancash – 2014
PRONÓSTICO DE LA EMPRESA “PANADERIA PASTELERIA SALA!AR" ,redicción de lo 7ue ocurrirá sobre un product 7ue tendremos en el mercado de) 8. Identi Identi9ic 9icaci ación ón de tendenc tendencias ias a 9uturo 9uturo sobre la base de in9orma in9ormació ción n real real del tiempo pasado. :. Re1isión Re1isión de datos datos con el ob5eti1 ob5eti1o o de identi9ica identi9icarr patrones patrones interesantes interesantes..
PRO#RAMA #ENERAL
En nuest uestro ro traba raba55o usar usarem emos os en m;t m;todo odo cuan cuanti tita tatti1o i1o por por ser ser de me5or e5or especi9icación y apro
T$cn%cas Cuan&%&a&%'(s Series de #iempo =
Una s)r%) *) &%)+,( es un con5unto de obser1aciones respecto a una 1ariable medidas en puntos sucesi1os en el tiempo a lo lar3o de per>odos sucesi1os de tiempo.
C(+,(n)n&)s *) una s)r%) *) &%)+,( El patron o comportamiento está 9ormado por cuatro componentes
TENDENCIA
espla2amiento 3radual de la serie de tiempo. In9luyen 9actores a lar3o pla2o como +(*%%cac%(n)s *) .a ,(/.ac%n? sus carac&)rs&%cas *)+(r3%cas? la &)cn(.(a y la ,r))r)nc%a *). c(nsu+%*(r .
CCLICO C(+,(n)n&) cc.%c() Cual7uier secuencia recurrente de puntos encima y aba5o de la l>nea de tendencia 7ue dure más de un año.
ESTACIONAL C(+,(n)n&) C(+,(n)n&) )s&ac%(na.5 )s&ac%(na.5 &o1imiento de una serie de tiempo 7ue ocurre en el per>odo de un año. IRRE#6LAR C(+,(n)n&) %rr)u.ar5 (actor residual o “todo lo 7ue sobra” de una serie? toma en consideración las des1iaciones de los 1alores reales de la serie de tiempo en comparación con los esperados. Está causado por 9actores a corto pla2o no pre1istos. Uso de m;todos de sua1i2ación en el pronóstico El ob5eti1o ob5eti1o es sua1i2ar sua1i2ar las 9luctuaciones 9luctuaciones aleatorias aleatorias causadas causadas por el componente componente irre3ular de la serie de tiempo? e
Pr(+)*%(s M'%.)s
@ Pr(+)*%(s M'%.)s P(n*)ra*(s @ Sua'%zac%n E7,(n)nc%a.
PROMEDIOS MÓ8ILES Utili2a como pronóstico para el si3uiente periodo? el promedio de los ne 1alores más recientes de la serie de tiempo
E7ac&% E7ac&%&u* &u* *). Pr(ns Pr(ns&%c &%c(5 (5 Se mide a partir del promedio de los errores al cuadrado error cuadrático medio MSNB EJEMPLO
Datos: Venta de Panes y promedios moviles en 3 semanas, las ventas pueden varias de 180 a 211 al dia
Semana
Venta en Soles
18! 1"0 208 1"# 20$ 208 20$ 1"" 201 20" 1"3 20!
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Pronostico de Promedio Movil
1"$ 1"8 203 203 20# 20% 203 201 203 'otales 'otales
Error de Pronostico
1 ! $ 2 &! &3 # &8 % ! M()
Erros del Cuadrado
1 %" 2$ % %" " 3# #% % 2%1 2#!8
*ra+o 21$ 210 20$ 200 1"$ 1"0 18$ 180 1!$
1
2
3
%
$
Ve nt nt a e n ( ol ole s
#
!
8
"
10
Pro no no st st i io de de Pr Pro me me di dio Mo Mo vi vil
PROMEDIOS MÓ8ILES PONDERADOS
11 11
12 12
Implic Implica a selecci seleccionar onar di9e di9eren rentes tes ponder ponderaci aciones ones para para cada cada 1alor 1alor de datos datos y a continuación obtener como pronóstico el promedio ponderado de los n 1alores de datos más recientes. recientes. En la mayor parte de los casos la obser1ación más reciente recibirá la mayor ponderación? reduci;ndose la ponderación para los datos más anti3uos. "a suma de las ponderaciones deberá ser i3ual a 8.
E7ac&%&u* *). Pr(ns&%c(5 El me5or 5ue3o de pesos se esco3e de tal manera 7ue minimice el MSN. Sua'%zac%n )7,(n)nc%a. Se trata de un caso especial del m;todo de promedios mó1iles ponderados? en el cual sólo se selecciona un 1alor de ponderación? es decir? el peso o ponderación de la operación más reciente? los pesos o ponderaciones para los demás 1alores se calculan de manera automática? 4aci;ndose más y más pe7ueños con9orme las las obser1aciones se 1an ale5ando 4acia el pasado. &odelo básico de Sua1i2acion E
(t8 ,ronostico de la serie de tiempo para el periodo t8 't Valor Valor real de la serie de tiempo en e n el periodo t (t ,ronostico de la serie de tiempo para el periodo de t D Constante de sua1i2ación 0 ≤ α ≤1
Carac&)rs&%cas =
El pronóst pronóstico ico de sua1i sua1i2ac 2ación ión e
=
El pron pronós óstitico co para para el peri period odo o t 8 8 sólo depende de un al9a dado y de los 1alores reales y pronosticados de la serie de tiempo para el periodo t ? es decir Y t t y y F t t
E7ac&%&u* *). Pr(ns&%c(5 El me5or 5ue3o de pesos se esco3e de tal manera 7ue minimice el MSN. E
epend epende e de los 1alores 1alores de al9a al9a como como se se apreci aprecia a en) en)
Si la serie de tiempo contiene una 1ariabilidad aletoria sustancial? se pre9erirá una 1alor pe7ueño como constante de sua1i2ación de lo contrario 3rande para a5ustar con rapide2 los pronósticos permitiendo 7ue el pronóstico reaccione con mayor rapide2 a las condiciones cambiantes. Semana
Venta en Soles !t"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
18! 1"0 208 1"# 20$ 208 20$ 1"" 201 20" 1"3 20!
(l)a
02
Pronostico de Suavi#avio n E$%onenci al &t"
1"$ 1"8 203 203 20# 20% 203 201 203 'otales 'otales
Error de Pronostico !t'&t"
1 ! $ 2 &! &3 # &8 % ! M()
Erros del Cuadrado
1 %" 2$ % %" " 3# #% % 2%1 2#!8
Semana
Venta en Soles !t"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
18! 1"0 208 1"# 20$ 208 20$ 1"" 201 20" 1"3 20!
(l)a
03
Pronostico de Suavi#avio n E$%onenci al &t"
1"$ 1"8 203 203 20# 20% 203 201 203 'otales 'otales
Error de Pronostico !t'&t"
1 ! $ 2 &! &3 # &8 % ! M()
Erros del Cuadrado
1 %" 2$ % %" " 3# #% % 2%1 2#!8
6SO EN PRONÓSTICOS DE LA PROECCIÓN DE TENDENCIAS #endencia "ineal Se trata de encontrar una 9unción)
#t Valor de tendencia de la 1enta de ,anes en el periodo t bo Intersección de la l>nea de tendencia b8 ,endiente de la l>nea de #endencia (órmula para b8 y bF
E5emplo de 1enta de panes ,royección de tendenciaB
A9( 1 2 = 4 > ? @ B 10 >>
8)n&a )n s(.)s :&; G :FH G 8J G :FL G :FH G :FL G 8 G :F8 G :F G 8M G :F G :FM8
:&<&;
:&2;
208 3"2 #1$ 832 102$ 11"% 1%0! 1#!2 1!3! 20!0
8 K 8J :L MJ K JK H8 8FF MHL
888L:
11152
−(
55
b 1=
∗2031 10
)
2
−(
385
55
10
)
b 1=−0.22 b 0 =203.1−0.22∗5.5
b 0 =201.79
Proyei.n de 'endenia -2$0 -208 -200
-1"#
-20$
-208
-20$
-1""
-201
-20"
-1"3
-20!
-1$0 100 -100 -$0
-1 1 -0
1
1#
2$
3#
%"
#%
81
% -2
" -3
-%
-$
-#
-!
-8
-"
-10
2
3
%
$
#
!
8
"
10 10
ME!CLA DE PROD6CTOS DE LA EMPRESA “PANADERIA PASTELERIA SALA!AR" "a me2c me2cla la de prod product uctos os?? son son todo todoss los los produ product ctos os 7ue 7ue o9rec o9recen en en 1enta 1enta la compañ>a “,ani9icadora Sala2ar”? la estructura de la me2cla de productos tienen dimensiones tanto en amplitud como en pro9undidad. Su amplitud se mide por el nOme nOmero ro de l>ne l>neas as de produ product ctos os 7ue 7ue o9rec o9rece? e? su pro9 pro9und undid idad ad de 1ari 1arieda edad d de tamaños? colores y los modelos 7ue o9recen de cada l>nea de producto 7ue se cuenta en esta panader>a. "a me2cla de productos lo describiremos los productos de la compañ>a se3On su amplitud? pro9undidad y consistencia) •
•
•
"a amplitud de la me2cla de productos? se re9iere al nOmero de l>neas de di9erentes productos 7ue mane5a la panader>a Sala2ar. "a pro9undidad de la me2cla de productos indica cuantas 1ersiones de cada producto o9recen dentro de la l>nea. "a consistencia de la me2cla de productos? se re9iere a 7ue tan parecidas están sus di1ersas l>neas de productos en cuanto a su uno 9inal? sus re7uisitos de producción? su distribución.
LINEA DE PROD6CTOS "a ">nea de ,roductos es un 3rupo amplio de productos 7ue se crea para usos 9undamentalmente similares y 7ue posee caracter>sticas 9>sicas ra2onablemente similares. Enea de productos) buscar 3anancias adicionales? tratar de satis9acer a los distribuidores? tratar de sacar pro1ec4o de un ea de l>nea completa y de llenar los 4uecos para ale5ar a los competidores. A continuación presentamos las di9erentes l>neas y me2cla de productos de la ,ani9icadora Sala2arP a 9in de ilustrar más claramente los conceptos anteriores. ,roductos) • • • •
&is4ti Cuay ,an Inte3ral &ollete
Cuenta con 3ran 1ariedad de productos como) #ortas? #ortas? Empanadas? ,an en toda 1ariedad? *ocaditos para E1entos y 9iestas? pero en el traba5o nos centraremos con K productos. A4ora determinaremos el mar3en de se3uridad para un con5unto
de l>neas de productos? a di9erencia del modelo donde re1isamos este concepto aplicado Onicamente a un solo producto.
ME!CLA DE PROD6CTOS Cuando una empresa 1ende más de un producto? el análisis Costo @ Volumen Q Utilidad se lle1a a cabo utili2ando una razón de promedio de contribución marginal para una me2cla de 1entas determinada o una contribución mar3inal por utilidad. Si la me2cla real de productos 1endidos di9iere de productos en 7ue se basó el análisis? sur3irá una di1er3encia entre la utilidad esperada? basada en el modelo Costo @ Volumen @ Utilidad y la utilidad real. Además? el ,unto de E7uilibrio no será el mismo si la me2cla de productos realmente 1endidos di9iere de la me2cla de productos empleada en el análisis.
CASO PRCTICO PR CTICO PANIICADORA PANIICADORA SALA!AR Nuestra Compañ>a “"a panader>a y pasteler>a Sala2ar” para lo cual se tomará cuatro 1ariedades de productos destacados de esta empresa? 7ue son mis4ti? cuay? mollete y el pan inte3ral? se elabora el cuadro si3uiente para reporte diario 7ue tiene la empresa? lo cual lo tomaremos por un mes.
Pr(*uc&(
6n%*a*)s
M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&) T(&a.
JKF JKF JKF 8F:K
7=0 *) ca*a +)s a,r(7%+a*a+)n& ) MF MF MF MF
6n%*a*)s ')n*%*as a. +)s 8:FF 8:FF 8:FF MF:F HHM:F
,recios de los productos)
&is4ti F.MF c;ntimos precio unitario. Cuay F.MF c;ntimos precio unitario. Inte3ral F.MF c;ntimos precio unitario &ollete F.8L c;ntimos precio unitario.
Pr(*uc&( M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&)
6n%*a*)s 8:FF 8:FF 8:FF MF:F
Pr)c%( *) ')n&a G F.MF G F.MF G F.MF G F.8L
Inr)s( *) ')n&a G LJF G LJF G LJF G KJFH
P(rc)n&aF) *) .a +)zc.a Unidades Importe :8.K 2?G=2 :8.K 2?G=2 :8.K 2?G=2 MK.H 21G04
T(&a.
HHM:F
G :8HHH
8FF
8FF
COSTOS 8ARIALES5 Pr(*uc&( M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&)
C(s&( 8ar%a/.) ,(r 6n%*a* G F.8: G F.8: G F.8: G F.FJ
COSTOS IJOS5 Costos Costos Fijos Fijos = CIF +GastosOperativos −Costos Financier Financieros os
CI() &aterial Indirecto 8KF.8KB y $astos Indirectos :FB $!) $astos !perati1os 8:HB C() Torno LFB? "eña :LB y depreciación J.B #odo #odo
CF = 6433.2
Pr(*uc&( M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&) T(&a.
Inr)s(s G LJF G LJF G LJF G KJFH G :8HHH
C(s&( 8ar%a/.) G :MFK G :MFK G :MFK G 8HKM.: G HLL.:
C(n&r%/uc%n Mar%na. Importe ,orcenta5e G MKLJ ?0 G MKLJ ?0 G MKLJ ?0 G :JK.H ?0 G 8M8M:.H ?0
RESOL6CIÓN DE CONTRI6CIÓN MAR#INAL M AR#INAL PROMEDIO Se calcula el 1olumen de ,unto de E7uilibrio $lobal? con base en la ra2ón promedio de contribución mar3inal de Contribución &ar3inalB? para la me2cla de 1entas determinada.
de Contribucion ContribucionMar Marginal ginal =
CM =
Contribucion ContribucionMar Marginal ginal Total Ingresos Ingresos Totales
13132.8 21888
CM =0.5860 = 60
P6NTO DE EK6ILIRIO #LOAL EN TRMINOS DE IN#RESOS Puntode Punto de Equilibrio Equilibrio =
PE=
Costos Costos Fijos Fijos Contribucion Contribucion Marginal Marginal
6433.2 0.60
PE= 10722
DISTRI6CIÓN DE LAS L AS 8ENTAS 8ENTAS EN EL P6NTO DE EK6ILIRIO Pr(*uc&( M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&) T(&a.
M)zc.a c(n(r+) a. I+,(r&) *) 8)n&as 2?G=2 2?G=2 2?G=2 21G04 100
Pun&( *) Eu%.%/r%( )n T$r+%n(s *) Inr)s(s G :H::.FM G :H::.FM G :H::.FM G ::LL.8 G 8F::
COMPROACIÓN DEL P6NTO DE EK6ILIRIO Pr(*uc&( M%sh&% Cua Pan In&)ra. M(..)&) T(&a.
8)n&as )n )n un un Pu Pun&( *) Eu%.%/r%( G :H::.FM G :H::.FM G :H::.FM G ::LL.8 G 8F::
C(n&r%/uc%n Mar%na. )n ?0 ?0 ?0 ?0 ------C(s&(s %F(s 6&%.%*a*
T(&a. *) C(n&r%/uc%n T(&a. Mar%na. G 8JM.:8H G 8JM.:8H G 8JM.:8H G 8MLM.LKJ G JKMM.: G JKMM.: G F.FFF
