1. UNIVERSIDAD FERMIN TOROVICERRECTORADO ACADEMICOFACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALESIntegrantes:Vanessa HerediaCarla DazaSeccin: N913

2. Ventas2.521.51 ventas0.502000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010Una serie de tiempo es unacoleccin de observacionesEn el ejemplo de las ventas quetomadas a lo largo del tiempo se muestra, se observan en el ejecuyo objetivo principal eshorizontal, los aos en que sondescribir, explicar, predecir y realizadas ciertas ventas, y en elcontrolar algn proceso.eje vertical se muestran losvalores de dichas ventasrealizadas. 3. Tendencia, es la componente delargo plazo que constituye labase del crecimiento odeclinacin de una seriehistrica. Las fuerzas bsicasque producen o afectan latendencia de una serie son:cambios en lapoblacin, inflacin, cambiotecnolgico e incremento en laproductividad. 4. Es un conjunto de fluctuacionesen forma de onda o ciclos, dems de un ao deduracin, producidos porcambios en las condicioneseconmicas.Representan la diferencia entrelos valores esperados de unavariable (tendencia) y los valoresreales (la variacin residual queflucta alrededor de latendencia). 5. Las fluctuaciones estacionalesse encuentran tpicamente enlos datos clasificados portrimestres, mes o semana. Lavariacin estacional se refiere aun patrn decambio, regularmente recurrentea travs del tiempo. Elmovimiento se completa dentrode la duracin de un ao y serepite a s mismo ao tras ao 6. Este comportamiento irregularest compuesto porfluctuaciones causadas porsucesos impredecibles o noperidicos, como el clima pocousual, huelgas, guerras, rumores, elecciones y cambio de leyes 7. Unos de los mtodos para determinar latendencia, a partir de una representacin grfica dela serie, es el siguiente: Se representa grficamente la serie cronolgica Se unen los extremos superiores de la serie, sehace los mismo con los inferiores Se obtienen dos lneas que encierran a la serieoriginal Uniendo los puntos medios de las distanciasentre las dos lneas o curvas se obtiene latendencia. 8. Para aislar las variaciones cclicas, sedeben separar de los datos de las seriescronolgicas. Las variacionesestacionales se suprimen en formaefectiva utilizando cifras anuales o bien -analizar cifras mensuales - Utilizando unpromedio mvil de doce meses. Acontinuacin se extrae la tendencia delos datos, y lo que queda se consideracomo el total de fluctuaciones cclicas eirregulares. 9. Mtodo de las razones a la media mvil.Este mtodo se basa en estimar el movimiento estacional apartir de la tendencia obtenida por el mtodo de las mediasmviles.1.- Dada la serie cronolgica por meses y para variosaos, se halla la tendencia por medio de las mediasmviles, tomando como perodo 12 meses. Con ellohabremos determinado la componente T*C del modelo: Y=T*C*E*A2.- Se elimina la tendencia de los datos brutos de laserie, dividiendo cada uno de ellos por el correspondientevalor de la media mvil calculada. Con ello se obtiene: A*EC*TA*E*C* T=3.- Se elimina la componente accidental, hallando las mediasde los valores obtenidos para cada mes. Se puede empleartambin otro promedio, tal como la media geomtrica o lamediana.4.- De la serie as obtenida, se calculan los ndices devariacin estacional en forma de porcentajes. 10. Series tipo ASon de alto volumen. Generalmente las series de altovolumen son importantes para las empresas, y lasconsecuencias de errores en el pronstico pueden serreveladoras. Series tipo B Son de volumen medio. Normalmente estas series pueden ser pronosticadas con buena exactitud por los mtodos de Forecast Pro. Ya que este grupo de tems no es tan crucial para el resultado de la empresa, se presta para pronosticarlos de manera automtica. Series tipo C Son de bajo volumen, y muchas veces representan ms del 50% del total de las series. Muchas de estas series contienen ceros "0" con ventas ocasionales y eventualmente una venta grande. El porcentaje de error de los pronsticos de las series tipo C es casi siempre son de gran magnitud pero las consecuencias de este error normalmente son pequeas 11. Cualitativas: Es decir dada su importancia ycaractersticas, han pasado por un proceso previode anlisis cualitativo y se ha logrando identificarque son aptos de anunciar su comportamiento enel futuro.Temporales: Las series de tiempo en lascompaas son normalmente expresadas entrminos del anuario, es decir los valores que sepronostican son asignados a fechas concretasdependiendo de la base de tiempo que trabajecada compaa. 12. Cuantitativas: Recae al valor en sique toman las variables paraenunciar las distintasconmutaciones.Probabilsticas: Es indicar laconfiabilidad de que el valorprevisto acontezca en elhorizonte planeado.