ACTIVIDAD PRONOSTICO DE VENTAS POR PEREZ MENDOZA HARLET YESID QUIÑONES CAICEDO JOSE DOMINGO. VALENCIA RUA LAURA ALEJANDRA PRESENTADO A: SERVICIO NACIONAL DE APRENDIZAJE SENA CENTRO DE BIOTECNOLOGIA AGRUPECUARIA TECNOLOGIA EN GESTION LOGISTICA MODALIDAD VIRTUAL. COLOMBIA. 2017. INTRODUCCION. Para desarrollar la siguiente actividad es necesario tener conocimientos matemáticos y estadísticos referentes a pronósticos. Lo cual nos ayudara a definir y plantear modelos que nos ayuden de una manera aproximada determinar un pronóstico en ciertos horizontes de planificación. Para este caso en particular hacemos nuestro pronóstico basado en datos históricos los cuales son el punto de partida para determinar la tendencia de las variables que pretendemos analizar, estudiar y predecir. Para tal efecto utilizaremos el modelo estadístico de regresión lineal para determinar cuáles serán nuestros niveles de ventas futuros. OBJETIVO Desarrollar un modelo de regresión lineal que nos permita determinar una proyección de ventas a 5 años a partir de datos históricos reales. REGRESION LINEAL “Puede definirse la regresión como una relación funcional entre dos o más variables correlacionadas. Se utiliza para pronosticar una variable con base en la otra. Por lo general, la relación se desarrolla a partir de datos observados. Primero es necesario graficar los datos para ver si aparecen lineales o si por lo menos partes de los datos son lineales. La regresión lineal se refi ere a la clase de regresión especial en la que la relación entre las variables forma una recta. La recta de la regresión lineal tiene la forma Y = a + bX, Donde Y es el valor de la variable dependiente que se despeja, a es la secante en Y, b es la pendiente y X es la variable independiente (en el análisis de serie de tiempo, las X son las unidades de tiempo)”. (Chase B., Jacobs F., & Aquilano, 2009) DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD Al desarrollar esta actividad nos basamos en datos históricos anuales de los niveles de ventas de la empresa Alimentos Cárnicos SAS. La cual mostraremos a continuación. Año 2013 2014 2015 2016 $ $ $ $ Ventas 412.497.218.367,14 412.702.135.018,10 412.907.051.669,05 413.111.968.320,00 Ahora procedemos a determinar si los datos tienden a ser lineales. Gráficamente determinaremos lo anterior y adicionalmente si estos son crecientes o decrecientes para realizar nuestro modelo de regresión que nos pronosticara las ventas en los próximos 5 años. Ventas $413 200 000 000,00 $413 111 968 320,00 $413 100 000 000,00 $413 000 000 000,00 $412 907 051 669,05 $412 900 000 000,00 $412 800 000 000,00 $412 700 000 000,00 $412 702 135 018,10 $412 600 000 000,00 $412 500 000 000,00 $412 497 218 367,14 $412 400 000 000,00 $412 300 000 000,00 $412 200 000 000,00 $412 100 000 000,00 2013 2014 2015 2016 Como podemos apreciar en el gráfico, los datos a través de los años en los datos históricos tienden a ser lineales. También podemos visualizar que a medida que pasa el tiempo el nivel de ventas sigue subiendo lo que podemos concluir que estos son crecientes. DESARROLLO DEL MODELO DE REGRESION PARA EL PRONÓSTICO Para desarrollar el modelo de regresión. Procedimos a utilizar la herramienta análisis de datos de Microsoft Excel lo cual arrojaron los siguientes resultados. Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 1 Coeficiente de determinación R^2 1 R^2 ajustado 1 Error típico 2,3615E-05 Observaciones 4 ANÁLISIS DE VARIANZA Regresión Residuos Total Grados de libertad 1 2 3 Coeficientes Intercepción Año 0,01348877 204916651 Suma de Promedio de los cuadrados cuadrados 2,0995E+17 2,0995E+17 1,1154E-09 5,5768E-10 2,0995E+17 Error típico 0,0212753 1,0561E-05 Estadístico t 0,63401065 1,9403E+13 Valor F crítico de F 3,7648E+26 2,6562E-27 Probabilidad Inferior 95% Superior 95% I 0,59091571 0,07805148 0,10502902 -0,0 2,6562E-27 204916651 204916651 20 Análisis de los residuales Observación 1 2 3 4 Pronóstico Ventas 4,125E+11 4,127E+11 4,1291E+11 4,1311E+11 Residuos 0 0 0 0 Curva de regresión ajustada $413 200 000 000,00 $413 100 000 000,00 Ventas $413 000 000 000,00 Ventas $412 900 000 000,00 $412 800 000 000,00 Pronóstico Ventas $412 700 000 000,00 $412 600 000 000,00 Линейная (Pronóstico Ventas) $412 500 000 000,00 $412 400 000 000,00 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Año De acuerdo con lo anterior el modelo de regresión que nos permitirá determinar los pronósticos de ventas de los próximos años es: y 0.01348877 204916651x Donde : y : Ventas del Periodo x : Periodo Ahora procederemos a Calcular los pronósticos para los siguientes 5 años Año 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Tipo Datos Históricos Ventas 412.497.218.367,14 412.702.135.018,10 412.907.051.669,05 413.111.968.320,00 413.316.885.067,01 413.521.801.718,01 413.726.718.369,01 413.931.635.020,01 414.136.551.671,01 $ $ $ $ $ $ $ $ $ Pronósticos GRAFICA DE PRONÓSTICO Ventas $414 500 000 000,00 $414 136 551 671,01 $414 000 000 000,00 $413 931 635 020,01 $413 726 718 369,01 $413 521 801 718,01 $413 500 000 000,00 $413 316 885 067,01 $413 111 968 320,00 $413 000 000 000,00 $412 907 051 669,05 $412 702 135 018,10 $412 500 000 000,00 $412 000 000 000,00 $411 500 000 000,00 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 BIBLIOGRAFIA Chase B., R. Jacobs F., & N. J. Aquilano, ADMNISTRACION DE OPERACIONES, PRODUCCION Y CADENA DE SUMINISTROS 12va Edición. (págs. 483 - 484). Mexico: MC Graw Hill.
