10. Dada la siguiente historia, aplique un pronstico enfocado al
tercer trimestre de este ao. Use tres estrategias de pronstico
enfocado.
EneFeb MarAbrMayJunJulAgoSep OctNovDic
Ao pasado100125135175185200150140130200225250
Este ao125135135190200190
1. Lo que se haya vendido en los tres ltimos meses ser
probablemente lo que se venda en los tres meses siguientes.
En la realidad se vendi 580(190+200+190), el pronstico fue de
395/580=68.1% de lo que podemos concluir que fue 31.9% bajo.
2. Lo que se vendi en el mismo trimestre del ao pasado se vender
probablemente en ese periodo de este ao (esto dara cuenta de los
efectos estacionales).
En la realidad se vendi 580(190+200+190), el pronstico fue de
560/580=96.55% de lo que podemos concluir que fue 3.45% bajo.
3. Es probable que se venda 10 por ciento ms en los siguientes
tres meses que en los tres meses anteriores.
En la realidad se vendi 580(190+200+190), el pronstico fue de
434.5/580=74.91% de lo que podemos concluir que fue 25.09%
bajo.
Como la regla 2 fue la mejor para pronosticar los tres meses
pasados, se usa esa regla para predecir julio, agosto y septiembre
de este ao. La regla 2 dice que lo que se vendi en el mismo
trimestre del ao pasado se vender probablemente en ese periodo de
este ao.
= 150 + 140 +130 = 420EneFeb MarAbrMayJunJulAgoSep OctNovDic
Ao pasado100125135175185200150140130200225250
Este ao125135135190200190150140130
27. Mark Price, nuevo gerente de produccin de Speakers y
Company, tiene que averiguar qu variable afecta ms la demanda de su
lnea de bocinas para estereofnicos. No est seguro de que el precio
unitario del producto o los efectos de mayor marketing sean los
principales impulsores de las ventas y quiere aplicar un anlisis de
regresin para averiguar qu factor impulsa ms la demanda de su
mercado.La informacin pertinente se recopil en un extenso proyecto
de marketing que se extendi a los ltimos 10 aos y que se vaci en
los datos siguientes:
AoVentas/Unidad (millares)Precio/UnidadPublicidad(Miles de
dlares)
1996400280600
1997700215835
19989002111100
199913002101400
200011502151200
200112002001300
2002900225900
200311002071100
2004980220700
20051234211900
2006925227700
2007800245690
a) Realice en Excel un anlisis de regresin basado en estos
datos. Con sus resultados, conteste las preguntas siguientes.
b) Qu variable, el precio o la publicidad, tiene un mayor efecto
en las ventas y cmo se sabe?
c) Pronostique las ventas anuales promedio de bocinas de
Speakers and Company basndose en los resultados de la regresin, si
el precio fue de 300 dlares por unidad y el monto gastado en
publicidad (en miles) fue de 900 dlares.
YX1X2
AoVentas/Unidad (millares)Precio/UnidadPublicidad(Miles de
dlares)
1996400280600
1997700215835
19989002111100
199913002101400
200011502151200
200112002001300
2002900225900
200311002071100
2004980220700
20051234211900
2006925227700
2007800245690
Realizando el modelo de regresin mltiple en Excel.
Intercepto= 2191.34 Si el precio unitario y el marketing fueran
cero las ventas seran de 2191.34Pendiente de precio unitario = Por
cada unidad de precio unitario que aumente se reduce -6.9 a las
ventas.Pendiente de marketing = Por cada unidad de marketing que
aumente se aumentar 0.325 a las ventas.
Se determina que la publicidad es la variable que influye ms
para que las ventas aumenten.
2008413.84300900
