Estadistica proyecto

1. ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DE CHIMBORAZO FACULTAD DE ADMINISTRACION DE EMPRESAS ESCUELA DE CONTABILIDAD Y AUDITORIA    INTEGRANTES: PRISCILA CALDERON PAMELA SARANGO SEMESTRE : CUARTO “2” DOCENTE: ING. RICHARD CAIZA

2. Series Cronológicas de tiempo

3. Propósito El propósito perseguido con el análisis de series, consiste en predecir los valores futuros de la variable estudiada.

4. En donde: Y t = Variable estudiada T t = Tendencia S t = Variaciones estacionales C t = Fluctuaciones cíclicas E t = Sucesos aleatorios o irregulares

5. Importancia del pronóstico en los negocios Debido a que las condiciones económicas y comerciales varían en el tiempo, los líderes de los negocios deben encontrar formas de mantenerse al día respecto a los efectos que esos cambios tendrán en sus operaciones. Una técnica que pueden usar los líderes de negocios, como ayuda a la planeación de las necesidades operativas en lo futuro es el pronóstico.

6. Series Causales

7. 9 COMPONENTES DE LA SERIE CRONOLOGICA son Movimientos característicos principales, sobre los cuales se ajustan las Series de tiempo Tendencia secular Movimiento estacional Movimiento cíclico Movimiento irregular

8. TENDENCIA SECULAR (T) Indica la dirección predominante de la serie de tiempo observada en un largo período de tiempo . Características :- Variación sistemática, no periódica, suave y regular. Presenta pocos mínimos y pocos máximos. Generalmente es representada por una recta. Su dirección puede ser ascendente, descendente o constante. Es irreversible y no cambia tan frecuentemente.

9. 11

10. TENDENCIA SECULAR (T) Ejemplo 1 Variación de los precios de productos de primera necesidad a lo largo de los años, ofrece una clara tendencia al alza. Ejemplo 2 El rendimiento físico de los deportistas aumenta hasta cierta edad, para luego descender. Y Y X X

11. MOVIMIENTO ESTACIONAL (E) Es un movimiento fijo que se presenta en períodos no superiores al año (trimestre, mes, etc). Las principales fuerzas que lo originan son los factores climáticos, las estaciones del año, fiestas y disposiciones legales que entran a regir en determinadas épocas del año, etc. Características :- Se repiten periódicamente a lo largo del año. Siguen normas y graficas casi iguales. Es causal: condiciones climáticas, fiestas, etc. Originan en economía los ciclos vegetativos que influyen en la producción y ocupación. No se puede apreciar en series de tiempo anuales.

12. MOVIMIENTO ESTACIONAL (E)

13. Ejemplo 1 Venta de juegos de luces en Diciembre de cada año. meses Juegos de luces dic dic dic MOVIMIENTO ESTACIONAL (E)

14. MOVIMIENTO CICLICO (C) Son fluctuaciones u oscilaciones a lo largo de la recta de tendencia (expansiones o contracciones) que se repiten cada cierto tiempo (más de un año), siguiendo un patrón de conducta, con algunas diferencias en duración e intensidad. Características :- Pueden cambiar o hacer descender a la tendencia. Pueden ser o no periódicas. Responden a factores económicos como: niveles de inversión, producción, consumo y gastos del sector público, que originan los intervalos de prosperidad, retroceso, depresión y recuperación de la economía.

15. Ejemplo 1 El fenómeno del niño. años MOVIMIENTO CICLICO (C)

16. 18 MOVIMIENTO IRREGULAR (I) Son variaciones ocasionales o episódicas ( huelgas, guerra, inundaciones, terremotos etc.) que afectan grandemente a la serie de tiempo; pueden identificarse, pero no predecirse. También hay fuerzas residuales, aleatorios o accidentales que no son identificables y menos predecibles. Su afectación es débil. Características :- Son erráticas, accidentales, esporádicos. Estas variaciones no pueden proyectarse al futuro. Altera la serie de tiempo de modo apreciable.

17. 19 Ejemplo 1 Producción de arroz en la Costa, disminuyó grandemente debido a inundaciones en los sembríos, no previstos. años limones inundación MOVIMIENTO IRREGULAR (I)

18. ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO Presentan una tendencia mas o menos definidas alrededor de la cual se desarrollan los diversos componentes. Al estudiar una serie se hace con el propósito de poder predecir situaciones futuras . Técnicas de análisis Descomposición por suma Y = T + C + E + T Descomposición por producto Nota: la mas utilizada Y = T * C * E * T Y = f (T,C,E,I)

19. ESTUDIO DE LA TENDENCIA Determina la dirección a largo plazo de la serie de tiempo, considerando 10 o mas años, para evitar los movimientos cíclicos. MÉTODOS DE ESTIMACIÓN Promedios móviles Son las medias aritméticas de los “n” valores de datos mas recientes da cada subconjunto de la serie previamente determinado. Importancia: Suaviza la tendencia en una serie de tiempo lineal. Desventaja: No se puede estimar valores futuros.

20. 22 Grafico Leyenda Unidades PM= 3 PM= 4

21. 2. Método de Semipromedio Se aplica cuando la tendencia es lineal. Procedimiento .- Se divide los valores de la serie en dos grupos que tengan el mismo numero de datos. Se halla la media aritmética entre los cuales se traza una recta. Cuando la serie es impar se puede realizar lo siguiente: Agregar la mitad del valor central al valor total da cada parte. Agregar el valor total al valor total da cada parte. No considerar este valor central.

22. Grafico Leyenda Vta. Mill S/: Semipromedio

23. 3 . Método de mínimos cuadrados . Es el mejor método para obtener un ajuste lineal a una serie de datos. Es base para la identificación de componentes de tendencia de una serie de tiempo. Estadísticamente una línea de tendencia no es una línea de regresión puesto que la variable dependiente “Y” no es una variable aleatoria, sino una serie de valores históricos para un periodo dado.

24. x 1 x 2 x 3 y 3 y 1 y 2 Pto . observado Pto . estimado Desviación o error X Y Y = a + b X

25. Ecuaciones normales ∑ Y = n * a + b ∑ X => a =( ∑ Y – b ∑ X ) ó a = M (Y) - b M (X) n 2) ∑ XY = a ∑ X + b ∑ X 2 ===> b = ∑ XY – n M (X) M (Y) ∑ X 2 – n * ( M (X)) 2 Ahora, considerando: Y = a + b X , donde x es el tiempo Tomamos el punto medio de la serie como origen de análisis: Tenemos : ∑ X = 0. Nuevas ecuaciones normales 3) ∑ Y = n * a ===> a = ∑ Y / n = M (Y) 4) ∑ XY = b ∑ X 2 = => b = ∑ XY / ∑ X 2 Ecuación lineal de tendencia : Y = M (Y) + ( ∑ XY/ ∑ X 2 ) * X

26. Leyenda Unidades Tendencia (m.c) a) Origen en el inicio Grafico de la tendencia 800 700 600 500 400 300 200 100 1 2 3 4 5 6 Y= 90.964+3.679 X

27. Leyenda Unidades Tendencia (m.c) a) Origen en el inicio Grafico de la tendencia 800 700 600 500 400 300 200 100 1 -3 -2 -1 2 3 Y=102+3.679X