Tasas de incremento y análisis de regresión lineal
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- Carlos Reyes Gil
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1 Tasas de incremento y análisis de regresión lineal Aplicación de tasas de incremento: Partiendo de una serie cronológica es válido pronosticar el próximo periodo utilizando una tasa de incremento que se obtiene el calcular la raíz n-1 (siendo n el número de periodos) de la división entre el último dato y el primero. Ejemplo: si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 93 y el último es 120 la tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de (120/93) = que da = (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = = , ósea el 8.87% de incremento. Taller: 1) Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 95 y el último es 130, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 95 y el último es 130, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. La tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de = que da = (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = = , ósea el 11.02% de incremento. 2) Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 103 y el último es 140, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 103 y el último es 140, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. La tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de = que da = (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = = , ósea el 10.77% de incremento. 3) Si al analizar la serie 201, 240, 230, 253, 260, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. 1
2 4) Si al analizar la serie 2.450, 2830, 2570, 2620, 2710, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo. Análisis de regresión lineal Análisis de regresión lineal: Consiste en ajustar un comportamiento histórico o serie cronológica a una recta (y=bx + a) a través de los mínimos cuadrados, si se trata de una regresión simple que es la más utilizada. Al ajustar el comportamiento a una recta X se reemplaza por el período a pronosticar dando el resultado. La aplicación de la regresión lineal simple nos sirve siempre y cuando tengamos información de mínimo cuatro periodos anteriores, para entrar a pronosticar un quinto. Ejemplo: al ajustar una serie cronológica de 6 periodos de personas atendidas en el bar produciendo la ecuación y= 160x , quiere decir que para el séptimo periodo el pronóstico es: y = 160 * x pendiente mes a pronosticar promedio atención mensual o anual del periodo a pronosticar Y = 160 * Y = 2220 personas a atender CONDICIONES PARA ELABORAR UN PRONÓSTICO Para ello es importante definir cuál es la naturaleza y las limitantes del mismo, es diferente elaborar un pronóstico para el día siguiente que requiero conocer el movimiento de los huéspedes, las reservas y estimar los walk-in, y se tendría un dato muy acertado, diferente elaborar un pronóstico para el año siguiente, allí se tiene incertidumbre de lo que va a pasar, debo conocer las condiciones de mi competencia, el clima, la situación social que enfrente el país entre otros. Teniendo en cuenta lo anterior entramos a tomar como punto de partida la información histórica y la calidad de la misma, es relevante para proporcionar los 2
3 cálculos adecuados, así mismo debo tener en cuenta si en alguna de las series se presentaron hechos como un campeonato mundial, que en la estacionalidad de mi negocio no aplica cada año. De la anterior información es responsable la gerencia pero debe contar con el apoyo, opinión y colaboración de los líderes de las diferentes áreas. Pronostico anual de ocupación de habitaciones: De un buen pronóstico de ocupación de habitaciones se deriva la estructura del presupuesto anual de ventas. El calcular el número de habitaciones ocupadas para cada mes nos permite pronosticar la operación de A&B, facturación de telecomunicaciones y venta de lavandería. Así mismo, basados en estos se realizan los planes y estrategias de mercadeo. Pronostico de ocupación anual sexto año. Esta metodología se aplica en hoteles que llevan en el mercado muchos años, y solo se toma como base la información de los últimos cinco (5) años para pronosticar el siguiente. Numero de habitaciones 50 Días por año 365 OCUPACION MENSUAL - CINCO Ocupación Disponibilidad anual de habitaciones: numero máxima anual= de habitaciones * días del año Ocupación máxima Disponibilidad anual de habitaciones: numero mensual= de habitaciones * días del mes 3
4 OCUPACION MENSUAL - CINCO MES/ TOTAL ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE TOTAL , Promedio % OCUPACION= Total ocupación año / total disponibilidad año 70,60% 70,03% 72,01% 70,86% 71,17% 70,93% PROMEDIO MES= suma de los datos tomados / cantidad de datos
5 ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD Cada mes sale de: la ocupación mensual / promedio mes: MES/ PROMEDIO MENSUAL / Media aritmética. ENERO 0, , , , , , ,49% FEBRERO 0, , , , , , ,13% MARZO 0, , , , , , ,69% ABRIL 1, , , , , , ,19% MAYO 0, , , , , , ,82% JUNIO 1, , , , , , ,16% JULIO 1, , , , , , ,23% AGOSTO 0, , , , , , ,95% SEPTIEMBRE 0, , , , , , ,65% OCTUBRE 0, , , , , , ,27% NOVIEMBRE 1, , , , , , ,86% DICIEMBRE 1, , , , , , ,56% TOTAL La ocupación fue por encima del promedio 5
6 AJUSTE DE LA SERIE CRONOLOGICA POR LOS INDICES DE ESTACIONALIDAD La serie mensual sale de: la ocupación mensual / el promedio mensual del mes ajustado MES/ PROMEDIO MENSUAL ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE TOTAL , , , Promedio total % OCUPACION= Total ocupación año / total disponibilidad año 70,83% 70,02% 71,93% 70,75% 71,14% 70,93% PROMEDIO MES= suma de los datos tomados / cantidad de datos
7 Taller Este taller se desarrollara paralelamente con la aplicación de los diferentes métodos para pronosticar. Despejar el índice de estacionalidad teniendo en cuenta que el hotel tiene 40 habitaciones y nos presenta los siguientes datos estadísticos. OCUPACION MENSUAL - CINCO Numero de habitaciones 40 Ocupació Disponibilidad anual de n máxima habitaciones: numero de anual= habitaciones * días del año Días por año 365 MES/ Días del mes Máxima ocupación mens ual Ocupació Disponibilidad anual de n máxima habitaciones: numero de mensual= habitaciones * días del mes TOTAL ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE TOTAL Promedio % OCUPACION 69,50% 67,73% 72,01% 70,86% 71,17% 70,25% PROMEDIO MES
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