11. PREVISIÓN DE LA DEMANDA

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "11. PREVISIÓN DE LA DEMANDA"

Transcripción

1 . PREVIIÓN E LA EMANA. INROUCCIÓN Anes de comenzar a desarrollar las cuenas previsionales de exploación, la empresa iene que realizar una esimación del volumen de venas que generará la acividad diaria en los próximos periodos y así obener los ingresos de exploación asociados. La gesión de un cenro spa enmarcado en el secor servicios debe incluir un sisema de previsión a medio plazo, logrando una ciera influencia sobre los clienes. Para ello se recurre a la previsión de la demanda, cuyo objeivo es realizar planificaciones sobre lo que va a suceder en un fuuro próximo, de al forma que, a parir de los resulados del análisis, se deermina la necesidad fuura de personal y recursos maeriales, permiiendo adquirir un margen emporal de acuación a la empresa. En cuano al méodo de previsión elegido ha de ser al que se adape a cambios imprevisos en el comporamieno emporal de los daos. Al comparar diversos méodos de predicción, el de las medias móviles no es recomendable, pues en el medio plazo no se comporan con precisión, y no deeca con rapidez los cambios esrucurales. El méodo de alisado exponencial iene un mejor comporamieno en el medio plazo. Por esa razón se ha opado por realizar una previsión de la demanda empleando el méodo del ajuse o alisado exponencial con demanda creciene (véase Larrañea, Onieva y Lozano, 988, pp. 3 y sigs.). siguienes: Las principales caracerísicas que jusifican su elección son las Permie una vigilancia de la previsión y unas medidas correcoras cuando se producen desajuses. 33

2 e adapa a variaciones producidas enre los daos reales esimados y los daos reales obenidos. Es un méodo compuacionalmene eficiene. En cuano a la elección del valor para el coeficiene o consane de alisamieno (véase epígrafe.3), hay que ener en cuena que: si es próximo a, enonces se asigna mayor imporancia a la información que aporan las úlimas observaciones realizadas. si es cercano a, se repare más equiaivamene la imporancia que se concede a odas las observaciones muesrales, incluidas las más remoas en el pasado. e suele omar valores de enre, y,3, decidiéndose finalmene escoger, para que la previsión no sea demasido nerviosa.. PREVIIÓN E VENA PRIMER PERIOO Para deerminar el volumen de servicios mensuales que va a generar la empresa con su acividad para los próximos periodos, parimos de una esimación de venas del cenro spa para el primer periodo. Poseriormene se aplicará al conjuno de daos un alisado o ajuse exponencial. El conjuno de daos iniciales del primer año se ha esimado a parir de la información recogida en publicaciones del secor y en organismos oficiales, como la Cámara de Comercio, y se muesra en la abla.ii. Concreamene, se esima el número de servicios correspondienes al primer mes en el produco circuio de hidroerapia. A parir de ese dao, se calcula la previsión para el reso de servicios que forman la ofera empresarial, omando como base la proporción de venas esimada para cada uno de los servicios y para cada cliene que figura en la abla.i, a la que se vuelve hacer mención, con mayor dealle, en el desarrollo del Plan Económico y Financiero (capíulo ). 34

3 . PREVIIÓN E LA EMANA ERVICIO HIROERAPIA CO. ERMAL PROPORCIÓN EIMAA E VENA 4% 3% MAAJE 5% YOGA 5% CLIENE/PROPORCIÓN E VENA ERVICIO Cliene 7% Cliene 5% Bonos 5% Cliene 7% Cliene 5% Bonos 5% abla.i Proporción esimada de venas por servicio y cliene 35

4 . PREVIIÓN E LA EMANA ERVICIO INGREO UNI.* ( ) ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. EP. OC. NOV. IC. CO. HIROERAPIA Cliene general, Cliene paricular 9, Bonos 8, CIRCUIO ERMAL Cliene general 6, Cliene paricular 8, Bonos 44, MAAJE RELAJANE Cliene general esión 5 minuos 3, esión 45 minuos 36, Cliene paricular esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, Bonos esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, MAAJE ACEIE/UECO Cliene general esión 5 minuos 5, esión 45 minuos 38, Cliene paricular esión 5 minuos, esión 45 minuos 33, Bonos esión 5 minuos, esión 45 minuos 34, YOGA Cliene general 85, Cliene paricular 75, Bonos 77, OAL ( ) VENA ( ).89,.94,.99, 3.34, 4.469, 7.48, 9.3, 9.598,.43, 8.683, 9.63,.543, 98.64, IVA REPERCUIO ( ).646,4.87,4.967,84.8,64.35,4.788, ,8 3.35, ,96.989,8 3.38,8 3.86, ,4 INGREO MENUAL ( ) 8.64, ,96.33,6.75,36.53, ,5 6.38,9 6.46,3 8., , ,9 7.56, ,76 abla.ii Previsión de venas año (número de servicios mensuales) 36

5 . PREVIIÓN E LA EMANA 37.3 PREVIIÓN E VENA EGUNO Y ERCER PERIOO (AJUE EXPONENCIAL) En esa sección se va a realizar una esimación del número de servicios mensuales para el segundo y ercer año de acividad omando, como puno de parida, la previsión de venas aneriormene realizada para el primer periodo aplicándole un ajuse o alisado exponencial con ipo de demanda creciene, pueso que el conjuno de balnearios y spas urbanos esán incluidos en un secor que esá en coninuo desarrollo, innovación y crecimieno. i suponemos, por ano, que el nivel medio de la demanda,, varía linealmene con el iempo: p ε siendo el valor medio E y la varianza V: σ ε ε V y E, independiene de. La previsión de la demanda en el periodo τ empleando el ajuse exponencial quedará: τ τ En cuano a los valores iniciales, y p, realizando una regresión con los daos de parida de la demanda del primer periodo se obiene: p 6 6 donde: p p

6 . PREVIIÓN E LA EMANA En cuano a la elección de la consane de alisamieno es recomendable que el ajuse o alisado de la endencia sea, al menos, an esable como el de la componene básica, lo que se raduce en omar, para series esables (véase Larrañea, Onieva y Lozano, 988, pp ). Como hipóesis de cálculo, el proyeco se analiza en condiciones de universo ciero por lo que no se iene presene el riesgo de la inversión cuyo caso supondría llevar a cabo un esudio probabilísico más deallado. Además, an imporane como la esimación de la demanda media a lo largo del horizone emporal es la valoración del error de previsión, eniendo que realizar, cuando llegue su momeno, la diferencia enre el dao de previsión obenido y la demanda real que se haya producido. Empleando las aneriores expresiones, se deermina la demanda de los periodos sucesivos mosrándose en la abla.iii y en la abla.iv. El cálculo de los diferenes parámeros que forman pare de la previsión se incluye con dealle en el anexo A. 38

7 . PREVIIÓN E LA EMANA ERVICIO INGREO UNI.* ( ) ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. EP. OC. NOV. IC. CO. HIROERAPIA Cliene general, Cliene paricular 9, Bonos 8, CIRCUIO ERMAL Cliene general 6, Cliene paricular 8, Bonos 44, MAAJE RELAJANE Cliene general esión 5 minuos 3, esión 45 minuos 36, Cliene paricular esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, Bonos esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, MAAJE ACEIE/UECO Cliene general esión 5 minuos 5, esión 45 minuos 38, Cliene paricular esión 5 minuos, esión 45 minuos 33, Bonos esión 5 minuos, esión 45 minuos 34, YOGA Cliene general, Cliene paricular 9, Bonos 8, OAL ( ) VENA ( ).3,8 3., ,8 5.74, ,6 7.,4 8.8, 9.8,.3,.54,8.44,8 3.33,6.69,6 IVA REPERCUIO ( ).969,73.3,73.9,73.4,94.5,.7,8.96,5 3.68, , , ,7 3.7, ,5 INGREO MENUAL ( ).34,7.97,7.76,7.66, , ,58 5.3,69 6., 6.993, 8.95, 8.6, , 77.8, abla.iii Previsión de venas año (número de servicios mensuales) 39

8 . PREVIIÓN E LA EMANA ERVICIO INGREO UNI.* ( ) ENE. FEB. MAR. ABR. MAY. JUN. JUL. AGO. EP. OC. NOV. IC. CO. HIROERAPIA Cliene general, Cliene paricular 9, Bonos 8, CIRCUIO ERMAL Cliene general 6, Cliene paricular 8, Bonos 44, MAAJE RELAJANE Cliene general esión 5 minuos 3, esión 45 minuos 36, Cliene paricular esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, Bonos esión 5 minuos 9, esión 45 minuos 3, MAAJE ACEIE/UECO Cliene general esión 5 minuos 5, esión 45 minuos 38, Cliene paricular esión 5 minuos, esión 45 minuos 33, Bonos esión 5 minuos, esión 45 minuos 34, YOGA Cliene general, Cliene paricular 9, Bonos 8, OAL ( ) VENA ( ) 3.9,8 3.55,8 4.77, ,4 6.99, , 8.8, 9.88,.63,.8,8 3.3,6 4.68,6.489,4 IVA REPERCUIO ( ).94,53.64,3.363,6.556,.78,7.87,7 3.9,79 3.7, ,8 3.49, , , ,3 INGREO MENUAL ( ).996,7.36,67.48,98 3.4,8 4.,7 5.76,49 5.8, ,5 7.34,9 8.33,3 9.47,.7,6 85., abla.iv Previsión de venas año 3 (número de servicios mensuales) 4

9 . PREVIIÓN E LA EMANA.4 REULAO E LA PREVIIÓN La evolución de los ingresos por venas que iene lugar durane los res periodos que forman el horizone emporal resulado de la previsión realizada se muesra en la gráfica.i. e forma análoga se muesra en la gráfica.ii la variación del incremeno de los ingresos por venas enre un periodo y el siguiene. En esa úlima ilusración se ha incluido los daos correspondienes al cuaro y quino periodo esimándose previamene las venas a largo plazo. Gráfica.I Evolución de ingresos por venas 9., 85., 8., 75., 7., 65., 6., , , 85., 55., 3 Periodo Gráfica.II Evolución del incremeno de ingresos por venas Variación venas 8, % 7, % 6, % 5, % 4, % 3, %, %, %, % 6,83 % 4,6 % 3,74 % 3,4 % Periodo 4

PREVISIÓN DE LA DEMANDA

PREVISIÓN DE LA DEMANDA Capíulo 0. Méodos de Previsión de la OBJETIVOS. Los pronósicos y la planificación de la producción y los invenarios. 2. El proceso de elaboración de los pronósicos. Méodos de previsión de la demanda 4.

Más detalles

PRÁCTICA 4 TEMA 6: SERIES TEMPORALES

PRÁCTICA 4 TEMA 6: SERIES TEMPORALES PRÁCTICA 4 TEMA 6: SERIES TEMPORALES En las prácicas aneriores se habían analizado observaciones de variables de ipo ransversal (por ejemplo, obenidas para diferenes municipios). Llamaremos Serie Temporal

Más detalles

Métodos de Previsión de la Demanda Pronóstico para Series Temporales Niveladas Representación Gráfica

Métodos de Previsión de la Demanda Pronóstico para Series Temporales Niveladas Representación Gráfica Méodos de Previsión de la Demanda Pronósico para Series Temporales Niveladas Represenación Gráfica REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA SERIE DE DATOS Período i Demanda Di 25 2 2 3 225 4 24 5 22 Para resolver

Más detalles

ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN

ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROECCIÓN Qué es una proyección? Es una esimación del comporamieno de una variable en el fuuro. Específicamene, se raa de esimar el valor de una variable en el fuuro a parir

Más detalles

Proyección de tasas de actividad

Proyección de tasas de actividad Proyección de asas de acividad Noa meodológica. Inroducción El raar de anicipar el comporamieno fuuro de la población en relación con el mercado de rabajo iene un inerés evidene, pues ofrece información

Más detalles

Métodos de Previsión de la Demanda Datos

Métodos de Previsión de la Demanda Datos Daos Pronósico de la Demanda para Series Niveladas Esime la demanda a la que va a hacer frene la empresa "Don Pinzas". La información disponible para poder esablecer el pronósico de la demanda de ese produco

Más detalles

CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR

CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR 1. Objeivos CARGA Y DESCARGA DE UN CONDENSADOR Esudiar los procesos de carga y de descarga de un condensador. Deerminar el iempo caracerísico, τ, del circuio. 2. Fundameno eórico Un condensador es un sisema

Más detalles

Tema 8: SERIES TEMPORALES

Tema 8: SERIES TEMPORALES Inroducción a la Economería Tema 8: ERIE TEMPORALE Tema 8: ERIE TEMPORALE. Concepo y componenes de una serie emporal. Definiremos una serie emporal como cualquier conjuno de N observaciones cuaniaivas

Más detalles

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE.

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. Invesigación y écnicas de Mercado Previsión de Venas ÉCNICAS CUANIAIVAS ELEMENALES DE PREVISIÓN UNIVARIANE. (II) écnicas elemenales: Modelos Naive y Medias Móviles. Medición del error de previsión. Profesor:

Más detalles

Comentarios de la Nota Técnica sobre la Determinación del Incremento de la Reserva de Previsión

Comentarios de la Nota Técnica sobre la Determinación del Incremento de la Reserva de Previsión Comenarios de la Noa Técnica sobre la Deerminación del Incremeno de la Reserva de Previsión Fernando Solís Soberón y Rosa María Alaorre Junio 1992 Serie Documenos de Trabajo Documeno de rabajo No. 3 Índice

Más detalles

UDA 2. Factor de seguridad y confiabilidad

UDA 2. Factor de seguridad y confiabilidad Wilde Analysis Ld. (2015) Aloha Airlines Fligh 243 / 28 April 1988: Inceridumbre En el diseño de maquinaria abundan las inceridumbres: La composición del maerial y el efeco de las variaciones en las propiedades.

Más detalles

Tema 10 La economía de las ideas. El modelo de aumento en el número de inputs de Romer (1990)

Tema 10 La economía de las ideas. El modelo de aumento en el número de inputs de Romer (1990) Tema 0 La economía de las ideas. El modelo de aumeno en el número de inpus de Romer (990) 0. Endogeneización de la ecnología: un doble enfoque. 0.2 El secor producor de bienes finales. 0.3 Las empresas

Más detalles

ECUACIONES DIFERENCIALES

ECUACIONES DIFERENCIALES Tema 1 ECUACIONES DIFERENCIALES EJERCICIO 1 Comprobar que la función y() = c 2 ++3 es una solución del problema de valor inicial 2 y 2y + 2y = 6, y(0) = 3, y (0) = 1, (1.1) en <

Más detalles

UNIDAD IX. Técnicas de Suavización

UNIDAD IX. Técnicas de Suavización UNIDAD IX Técnicas de Suavización UNIDAD IX La esadísica demuesra que suele ser más fácil hacer algo bien que explicar por qué se hizo mal. Allen L. Webser, 1998 Cuál es el objeivo de la Técnica de suavización?

Más detalles

UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA

UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA Por Mónica Orega Moreno Profesora Esadísica. Deparameno Economía General y Esadísica RESUMEN El aumeno de la siniesralidad laboral

Más detalles

GESTIÓN DE INVENTARIOS Código: M. Docente: Julio César Londoño Ortega

GESTIÓN DE INVENTARIOS Código: M. Docente: Julio César Londoño Ortega GESTIÓN DE INVENTARIOS Código: 760033M Docene: Julio César ondoño Orega 1. Concepos avanzados de pronósicos de demanda 1. CONCEPTOS AVANZADOS DE PRONÓSTICOS DE DEMANDA Medición y análisis de los errores

Más detalles

LA METODOLOGÍA DE VECTORES AUTORREGRESIVOS (VAR)

LA METODOLOGÍA DE VECTORES AUTORREGRESIVOS (VAR) LA METODOLOGÍA DE VECTORES AUTORREGRESIVOS (VAR) ESPECIFICACION La meodología VAR es, en ciera forma, una respuesa a la imposición de resricciones a priori que caraceriza a los modelos economéricos keynesianos:

Más detalles

PATRON = TENDENCIA, CICLO Y ESTACIONALIDAD

PATRON = TENDENCIA, CICLO Y ESTACIONALIDAD Pronósicos II Un maemáico, como un pinor o un poea, es un fabricane de modelos. Si sus modelos son más duraderos que los de esos úlimos, es debido a que esán hechos de ideas. Los modelos del maemáico,

Más detalles

Introducción a la Estadística Empresarial. Capítulo 4.- Series temporales Jesús Sánchez Fernández

Introducción a la Estadística Empresarial. Capítulo 4.- Series temporales Jesús Sánchez Fernández Inroducción a la Esadísica Empresarial. Capíulo 4.- Series emporales CAPITULO 4.- SERIES TEMPORALES 4. Inroducción. Hasa ahora odas las variables que se han esudiado enían en común que, por lo general,

Más detalles

Sistemade indicadores compuestos coincidentey adelantado julio,2010

Sistemade indicadores compuestos coincidentey adelantado julio,2010 Sisemade indicadores compuesos coincideney adelanado julio,2010 Sisema de Indicadores Compuesos: Coincidene y Adelanado SI REQUIERE INFORMACIÓN MÁS DETALLADA DE ESTA OBRA, FAVOR DE COMUNICARSE A: Insiuo

Más detalles

Los Procesos de Poisson y su principal distribución asociada: la distribución exponencial

Los Procesos de Poisson y su principal distribución asociada: la distribución exponencial Los Procesos de Poisson y su principal disribución asociada: la disribución exponencial Lucio Fernandez Arjona Noviembre 2004. Revisado Mayo 2005 Inroducción El objeivo de esas noas es inroducir al esudio

Más detalles

Propagación de crecidas en ríos y embalses

Propagación de crecidas en ríos y embalses GUÍA DEL TRABAJO PRACTICO N 8 Propagación de crecidas en ríos y embalses 1 Pare: Propagación de crecidas en río. Méodo de Muskingum Conocidos los hidrogramas de enrada y salida de un ramo del río Tapenagá

Más detalles

VIII.- CONDUCCIÓN TRANSITORIA DEL CALOR MÉTODO GRÁFICO

VIII.- CONDUCCIÓN TRANSITORIA DEL CALOR MÉTODO GRÁFICO VIII.- CONDUCCIÓN TRANSITORIA DEL CALOR MÉTODO GRÁFICO VIII..- SOLUCIONES NUMÉRICAS A PROBLEMAS DE CONDUCCIÓN MONODIMENSIO- NALES EN RÉGIMEN TRANSITORIO El méodo numérico aplicado a los problemas de conducción

Más detalles

Metodología para el pronóstico de los ingresos anuales y mensuales

Metodología para el pronóstico de los ingresos anuales y mensuales Meodología para el pronósico de los ingresos anuales y mensuales En cumplimieno con lo esablecido en la fracción III, inciso a), del Arículo 41 de la Ley Federal de Presupueso y Responsabilidad Hacendaria,

Más detalles

Señales Elementales. Dr. Luis Javier Morales Mendoza. FIEC Universidad Veracruzana Poza Rica Tuxpan

Señales Elementales. Dr. Luis Javier Morales Mendoza. FIEC Universidad Veracruzana Poza Rica Tuxpan Señales Elemenales Dr. Luis Javier Morales Mendoza FIEC Universidad Veracruzana Poza Rica Tuxpan Índice 3.1. Señales elemenales en iempo coninuo: impulso uniario, escalón uniario, rampa uniaria y la señal

Más detalles

CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL. Las investigaciones que retoman FWL para desarrollar sus propios modelos son: la

CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL. Las investigaciones que retoman FWL para desarrollar sus propios modelos son: la Capíulo II CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL. 2.. Anecedenes. Las invesigaciones que reoman FWL para desarrollar sus propios modelos son: la invesigación de Sloan (996) y la invesigación de Felham

Más detalles

TEMA 5. CONTROL ADAPTATIVO. CONTROL AVANZADO DE PROCESOS Prof. M.A. Rodrigo TEMA 3. CONTROL ADAPTATIVO

TEMA 5. CONTROL ADAPTATIVO. CONTROL AVANZADO DE PROCESOS Prof. M.A. Rodrigo TEMA 3. CONTROL ADAPTATIVO TEMA 5. CONTROL ADAPTATIVO 1 DINÁMICA DE PROCESOS. LINEALIZACIÓN INTRODUCCIÓN ANÁLISIS DINÁMICO Definición: esudio del comporamieno no esacionario de un sisema Objeivo: sisemaizar comporamienos de sisemas

Más detalles

Correlación. Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamiento Analógico de Señales FIEC - UV

Correlación. Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamiento Analógico de Señales FIEC - UV Correlación Dr. Luis Javier Morales Mendoza Procesamieno Analógico de Señales FIEC - UV Índice.. Inroducción.. Correlación Cruzada.. Auocorrelación.4. Calculo de la correlación y de la auocorrelación.5.

Más detalles

Examen de Econometría II 12 de Enero de 2010

Examen de Econometría II 12 de Enero de 2010 Examen de Economería II 12 de Enero de 2010 ---------------------------------------------------------------------------------------- Apellidos y Nombres: Grupo: ----------------------------------------------------------------------------------------

Más detalles

SERIES TEMPORALES. Cecilia Esparza Catalán

SERIES TEMPORALES. Cecilia Esparza Catalán SERIES TEMPORALES Cecilia Esparza Caalán Cecilia Esparza Caalán ÍNDICE Página.- INTRODUCCIÓN.. 2 2.- ANÁLISIS PRELIMINAR DE UNA SERIE... 3 - Tendencia y nivel de la serie.... 4 - Esacionalidad.... 9 -

Más detalles

Guía de Ejercicios Econometría II Ayudantía Nº 3

Guía de Ejercicios Econometría II Ayudantía Nº 3 Guía de Ejercicios Economería II Ayudanía Nº 3 1.- La serie del dao hisórico del IPC Español desde enero de 2002 hasa diciembre de 2011, esá represenada en el siguiene gráfico: 115 110 105 100 95 90 85

Más detalles

USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD

USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD USO DE LAS TRANSFORMADAS DE LAPLACE Y Z EN EL ÁREA DE PROBABILIDAD Inroducción. En muchas áreas de ingeniería se uilizan procesos esocásicos o aleaorios para consruir modelos de sisemas ales como conmuadores

Más detalles

SOLUCION NUMERICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS.

SOLUCION NUMERICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. SOLUCION NUMERICA DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. El objeivo de esas noas complemenarias al ema de solución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias es dar una inroducción simple al ema,

Más detalles

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 28 de Junio de :00 horas. Pregunta 19 A B C En Blanco. Pregunta 18 A B C En Blanco

EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 28 de Junio de :00 horas. Pregunta 19 A B C En Blanco. Pregunta 18 A B C En Blanco EXAMEN FINAL DE ECONOMETRIA, 3º CURSO (GRADOS EN ECO y ADE) 28 de Junio de 2013 12:00 horas Primer Apellido: Nombre: DNI: Teléfono: Segundo Apellido: Grupo y Grado: Profesor(a): e mail: Preguna 1 A B C

Más detalles

1. Derivadas de funciones de una variable. Recta tangente.

1. Derivadas de funciones de una variable. Recta tangente. 1. Derivadas de funciones de una variable. Reca angene. Derivadas Vamos a ver en ese capíulo la generalización del concepo de derivada de funciones reales de una variable a funciones vecoriales con varias

Más detalles

TEMA 2: CINETICA DE LA TRASLACIÓN

TEMA 2: CINETICA DE LA TRASLACIÓN TEMA 2: CINETICA DE LA TRASLACIÓN 1.1. Inroducción. Para ener caracerizado un movimieno mecánico cualquiera, hay que esablecer primero respeco a que cuerpo (s) se va a considerar dicho movimieno. Ese cuerpo

Más detalles

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria Aplicaciones de la Probabilidad en la Indusria Cuara pare Final Dr Enrique Villa Diharce CIMAT, Guanajuao, México Verano de probabilidad y esadísica CIMAT Guanajuao,Go Julio 010 Reglas para deección de

Más detalles

Índices de Producción Industrial base Notas metodológicas

Índices de Producción Industrial base Notas metodológicas Índices de Producción Indusrial base 2005. Noas meodológicas Inroducción El Índice de Producción Indusrial (IPI) correspondiene a Enero de 2009 es el primero que se publica en la nueva base y uilizando

Más detalles

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Análisis Estadístico de Datos Climáticos Análisis Esadísico de Daos Climáicos SERIES TEMPORALES I Mario Bidegain (FC) Alvaro Diaz (FI) Universidad de la República Monevideo, Uruguay 2011 CONTENIDO Esudio de las series emporales en Climaología.

Más detalles

Modelo de regresión lineal simple

Modelo de regresión lineal simple Modelo de regresión lineal simple Inroducción Con frecuencia, nos enconramos en economía con modelos en los que el comporamieno de una variable,, se puede explicar a ravés de una variable X; lo que represenamos

Más detalles

Sesión 2 Análisis univariado de series de tiempo. 5. Series de tiempo no estacionarias en media

Sesión 2 Análisis univariado de series de tiempo. 5. Series de tiempo no estacionarias en media Banco Cenral de Reserva del Perú 55º Curso de Exensión Universiaria Economería Prof. Juan F. Casro Sesión 2 Análisis univariado de series de iempo 5. Series de iempo no esacionarias en media La maoría

Más detalles

PRÁCTICA 3: Sistemas de Orden Superior:

PRÁCTICA 3: Sistemas de Orden Superior: PRÁCTICA 3: Sisemas de Orden Superior: Idenificación de modelo de POMTM. Esabilidad y Régimen Permanene de Sisemas Realimenados Conrol e Insrumenación de Procesos Químicos. . INTRODUCCIÓN Esa prácica se

Más detalles

ω ω ω y '' + 3 y ' y = 0 en la que al resolver se debe obtener la función y. dx = + d y y+ m = mg k dt d y dy dx dx = x y z d y dy u u x t t

ω ω ω y '' + 3 y ' y = 0 en la que al resolver se debe obtener la función y. dx = + d y y+ m = mg k dt d y dy dx dx = x y z d y dy u u x t t E.D.O para Ingenieros CAPITULO INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES DIFERENCIALES Las ecuaciones diferenciales son ecuaciones en las que conienen derivadas, Por ejemplo: '' + ' = en la que al resolver se debe

Más detalles

Y t = Y t Y t-1. Y t plantea problemas a la hora de efectuar comparaciones entre series de valores de distintas variables.

Y t = Y t Y t-1. Y t plantea problemas a la hora de efectuar comparaciones entre series de valores de distintas variables. ASAS DE VARIACIÓN ( véase Inroducción a la Esadísica Económica y Empresarial. eoría y Pácica. Pág. 513-551. Marín Pliego, F. J. Ed. homson. Madrid. 2004) Un aspeco del mundo económico que es de gran inerés

Más detalles

CONSIDERACIONES RESPECTO AL INDICADOR DÉFICIT FISCAL/PIB Juan Carlos Requena I N T R O D U C C I O N

CONSIDERACIONES RESPECTO AL INDICADOR DÉFICIT FISCAL/PIB Juan Carlos Requena I N T R O D U C C I O N CONSIDERACIONES RESPECTO AL INDICADOR DÉFICIT FISCAL/PIB Juan Carlos Requena I N T R O D U C C I O N Los méodos uilizados para la elaboración del Presupueso General de la Nación es uno de los emas acuales

Más detalles

TEMA VI: EL MODELO DE REGRESIÓN LIENAL SIMPLE

TEMA VI: EL MODELO DE REGRESIÓN LIENAL SIMPLE El modelo de regresión lineal simple EMA VI: EL MODELO DE REGREIÓN LIENAL IMPLE VI..- Inroducción. VI..- El modelo de regresión lineal simple. Propiedades. VI.3.- Obención de los esimadores por mínimos

Más detalles

Prácticas de Tecnología de Fluidos y Calor (Departamento de Física Aplicada I - E.U.P. Universidad de Sevilla)

Prácticas de Tecnología de Fluidos y Calor (Departamento de Física Aplicada I - E.U.P. Universidad de Sevilla) TERMOGENERADOR DE SEMICONDUCTORES. Objeivos Poner de manifieso el efeco Seebeck. Deerminar el coeficiene Seebeck, α, la f.e.m, la resisencia inerna, r, y el rendimieno, η, del ermogenerador (o ermopila).

Más detalles

Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Series Temporales

Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Series Temporales Esadísica Descripiva y Analisis de Daos con la Hoja de Cálculo Excel Series Temporales Serie emporal una serie emporal es una sucesión de observaciones de una variable realizadas a inervalos regulares

Más detalles

EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA (2) Cristina Gigola Departamento Académico de Ingeniería Industrial y Operaciones ITAM

EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA (2) Cristina Gigola Departamento Académico de Ingeniería Industrial y Operaciones ITAM EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA (2) Crisina Gigola Deparameno Académico de Ingeniería Indusrial y Operaciones ITAM [email protected] Conenido (pare 2) Medidas de error Desarrollo de un modelo Modelos: naïve, promedios

Más detalles

Sistemas lineales con ruido blanco

Sistemas lineales con ruido blanco Capíulo 3 Sisemas lineales con ruido blanco 3.1. Ruido Blanco En la prácica se encuenra procesos esocásicos escalares u con media cero y la propiedad de que w( 1 ) y w( 2 ) no esán correlacionados aún

Más detalles

EJERCICIOS DE ECUACIONES EN DIFERENCIAS PROPUESTOS EN EXÁMENES

EJERCICIOS DE ECUACIONES EN DIFERENCIAS PROPUESTOS EN EXÁMENES hp://elefonica.ne/web/imm EJERCICIOS DE ECUACIONES EN DIFERENCIAS PROPUESTOS EN EXÁMENES.- En las ecuaciones lineales en diferencias, enemos el modelo de la elaraña, que se refiere a la versión discrea

Más detalles

ECONOMETRÍA EMPRESARIAL II ADE

ECONOMETRÍA EMPRESARIAL II ADE 4 Bernardí Cabrer Economería Empresarial II Tema 8 ECONOMETRÍA EMPRESARIAL II ADE TEMA 8 MODELOS LINEALES SIN ESTACIONALIDAD I ( Modelos regulares 4 Bernardí Cabrer Economería Empresarial II Tema 8 8.

Más detalles

Departamento de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V HIDROGRAMA UNITARIO

Departamento de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V HIDROGRAMA UNITARIO Deparameno de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V. 6 6.- HIDROGRAMA UNITARIO Deparameno de Ingeniería Hidráulica y M.A. de la U.P.V. 63 PROBLEMA RESUELTO 1 El HU de una cuenca para una lluvia de 1

Más detalles

h + para cualquier m 1, 5.2. Modelo E-GARCH Introducción

h + para cualquier m 1, 5.2. Modelo E-GARCH Introducción 5.2. Modelo E-GARCH Inroducción Los modelos GARCH exponenciales nacen a parir de la publicación de Daniel Nelson (99) sobre heerocedasicidad condicional en los modelos de renabilidad de acivos. Dicho auor

Más detalles

Econometría II LADE/LADE-Derecho. Curso 2004/2005. Hoja de ejercicios 1. Soluciones sugeridas PARTE A

Econometría II LADE/LADE-Derecho. Curso 2004/2005. Hoja de ejercicios 1. Soluciones sugeridas PARTE A Economería II LADE/LADE-Derecho Curso 004/005 Hoja de ejercicios 1 Soluciones sugeridas PARTE A Respuesas correcas en negria, cursiva y con A.1. Se ha modelizado la variable v de dos modos diferenes: (1)

Más detalles

ASPECTOS METODOLÓGICOS DE INDICADORES DE VOLUMEN DE VENTAS, DE ARTÍCULOS ELABORADOS POR LA ACTIVIDAD MANUFACTURERA. Lima noviembre 2008

ASPECTOS METODOLÓGICOS DE INDICADORES DE VOLUMEN DE VENTAS, DE ARTÍCULOS ELABORADOS POR LA ACTIVIDAD MANUFACTURERA. Lima noviembre 2008 Índice de volumen de venas de la producción indusrial ASPECTOS METODOLÓGICOS DE INDICADORES DE VOLUMEN DE VENTAS, DE ARTÍCULOS ELABORADOS POR LA ACTIVIDAD MANUFACTURERA Lima noviembre 2008 Rolando Porilla

Más detalles