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Pronóstico de pasajeros en un aeropuerto internacional, Ejercicios de Economía gerencial

Un análisis de los datos históricos de pasajeros que transitan por un aeropuerto internacional, con el objetivo de generar un pronóstico de la demanda de pasajeros para los próximos dos años. El documento incluye una tabla con los datos históricos de pasajeros desde enero de 2015 hasta diciembre de 2019, así como un gráfico que muestra la evolución de los pasajeros, la previsión y los límites de confianza superior e inferior. Además, se proporciona un pronóstico de los pasajeros esperados desde enero de 2020 hasta septiembre de 2021. Este análisis puede ser útil para que los responsables del aeropuerto puedan planificar y gestionar adecuadamente los recursos necesarios para atender a la demanda de pasajeros en los próximos años.

Tipo: Ejercicios

2021/2022

Subido el 26/04/2024

jorge-gomez-qlr
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TALLER NF 2- PRONOSTICO Y PROYECCIONES EN EXCEL
Presentado por:
Vladimir José Nieto Franco
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARIBE
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS, ECONÓMICAS Y
CONTABLES
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS.
JUEGOS GERENCIALES
Marzo, 2024.
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¡Descarga Pronóstico de pasajeros en un aeropuerto internacional y más Ejercicios en PDF de Economía gerencial solo en Docsity!

TALLER NF 2- PRONOSTICO Y PROYECCIONES EN EXCEL

Presentado por:

Vladimir José Nieto Franco

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARIBE

FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS, ECONÓMICAS Y

CONTABLES

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS.

JUEGOS GERENCIALES

Marzo, 2024.

Taller Elaboración de Pronósticos en Excel

Una serie de tiemp

conjunto de observ

de una variable me

puntos sucesivos e

tiempo o a lo largo

periodos sucesivos

En este hoja se pre

varios procedimien

analizar las series d

tiempo. El objetivo

proporcionar bueno

pronósticos o predi

de los valores futur

serie de tiempo.

Los métodos de elaboración de pronósticos se clasifican como cuantitativos o cualitativos. Los métodos cuanti

se utilizan cuando;

1) se dispone de información pasada sobre la variable que se pronosticará,

2) la información puede cuantificarse, y

3) es razonable suponer que el patrón del pasado seguirá ocurriendo en el futuro.

En estos casos puede elaborarse un pronóstico con un método de series de tiempo o un método causal.

Si los datos históricos se restringen a valores pasados de la variable que tratamos de pronosticar, el procedim

de elaboración de pronósticos se llama método de serie de tiempo.

El objetivo de los métodos de serie de tiempo es descubrir un patrón en los datos históricos y luego extrapolar

hacia el futuro.

el pronóstico se basa sólo en valores pasados de la variable que tratamos de pronosticar o en errores pasados

Se trabajan aquí tres métodos de series de tiempo: suavización (promedios móviles, promedios móviles ponde

suavización exponencial), proyección de tendencias y proyección de tendencias ajustada por influencia estacio

Los métodos de elaboración de pronósticos causal se basan en el supuesto de que la variable que tratamos de

pronosticar exhibe una relación de causa y efecto con una o más variables.

Se aplica aquí el uso del análisis de regresión como un método de elaboración de pronósticos causal. Por ejem

gastos de publicidad influyen en el volumen de ventas de muchos productos, de manera que el análisis de reg

Tendencia No lineal Año venta 2001 1, 2002 1, 2003 2, 2004 2, 2005 3, 2006 3, 2007 4, 2008 5, 2009 6, 2010 6, 2011 7, 2012 7, 2013 8, 2014 8, 2015 8, 2016 9, 2017 9, 2018 9, 2019 9, Sin tendencia Año venta 2001 1, 2002 1, 2003 1, 2004 1, 2005 1, 2006 1, 2007 1, 2008 1, 2009 1, 2010 1, 2011 1, 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

2, 4, 6, 8, 10, 12, venta 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

200 400 600 800 1, 1, 1, 1, 1, venta

Componente Cíclico

Año venta 1991 1, 1992 1, 1993 1, 1994 1, 1995 1, 1996 1, 1997 1, 1998 1, 1999 1, 2000 1, 2001 1, 2002 1, 2003 1, 2004 1, 2005 1, 2006 1, 2007 1, 2008 1, 2009 2, 2010 2, 2011 2, las series de tiempo con frecuencia muestran secuencias de puntos que se alternan por encima y por debajo de tendencia. 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020

200 400 600 800 1, 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025

500 1, 1, 2, 2, 3, 3, venta

Métodos de suavización

promedios móviles

Semana 1 17 Ventas (miles de galones) Pronóstico del promedio movil 10 15 20 25 Promedio móviles

Media Movil - Análisis de Datos

Semana 1 17 #N/A #N/A 2 21 19 #N/A 3 19 20 1. 4 23 21 1. 5 18 20.5 2. 6 16 17 1. 7 20 18 1. 8 18 19 1. 9 22 20 1. 10 20 21 1. 11 15 17.5 1. 12 22 18.5 3. La suavización exponencial utiliza un promedio ponderado de valores de series de tiempo pasadas como pronóstico Ventas (miles de galones) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 5 10 15 20 25

Promedio móviles

Ventas (miles de galones) Pronóstico del promedio movil 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 10 20 30

Media móvil

Punto de datos Valor

t

1 21.6 21.6 1 t 5.

2 22.9 45.8 4 Y media 26.

3 25.5 76.5 9 b1 1.

4 21.9 87.6 16 b0 20.

Yt tYt t^2 0 2 4 6 8 10 12 0 5 10 15 20 25 30 35 f(x) = 1.1 x + 20. Yt

Uso del análisis de regresión como método de elaboración de pronósticos causal

Restaurantes 1 2 58 2 6 105 3 8 88 4 8 118 5 12 117 6 16 137 7 20 157 8 20 169 9 22 149 10 26 202 33 225 El análisis de regresión es una técnica estadística que se puede utilizar para desarrollar una ecuación matemátic muestre cómo se relacionan las variables. En la terminología de regresión, la variable a predecir se llama variab dependiente o de respuesta. La variable o variables que se utilizan para predecir el valor de la variable dependie llaman variables independendientes o pronosticadores. El análisis de regresión que involucra una variable indep una variable dependiente para el cual la relación entre las variables se aproxima por medio de una recta se llam regresión lineal simple. El análisis de regresión que integra dos o más variables independientes se conoce como de regresión múltiple. Población estudiantil Ventas Trimestrales 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 3 0 50 100 150 200 250 f(x) = 5 x + 60 Ventas Trimestrales

upuesto usual es que porcionar valores e que tratamos de s causal. Por ejemplo, los el análisis de regresión riables. Luego, una vez valor en la ecuación con

y gafas 19 18/06/

8 9 10 11 12

n exponencial

Real Pronóstico atos

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