Pregunta: Estudio de caso: operaciones comerciales, pronóstico: bienes raíces de Dallas Estamos en el año 2015 y usted es el gerente de marketing de Acme Realty, una empresa de bienes raíces que se especializa en listados en Dallas, Texas. Se le ha pedido que cree un pronóstico rápido para el próximo año. Ha recopilado un conjunto de datos con el precio de venta

Estudio de caso: operaciones comerciales, pronóstico: bienes raíces de Dallas

Estamos en el año 2015 y usted es el gerente de marketing de Acme Realty, una empresa de bienes raíces que se especializa en listados en Dallas, Texas. Se le ha pedido que cree un pronóstico rápido para el próximo año. Ha recopilado un conjunto de datos con el precio de venta promedio de la vivienda en los últimos años y lo ha ensamblado en la tabla que se muestra a continuación.

Consejos para resolver los problemas 1 y 2:

• Sugerimos realizar un análisis de regresión para resolver los problemas 1 y 2. En su análisis de regresión, asegúrese de usar los años como valores en sus cálculos.
• Si elige resolver trazando los puntos en Excel, hemos encontrado que los diagramas de dispersión y sus líneas de tendencia asociadas brindan resultados confiables, pero es posible que los gráficos de líneas (incluido el que recomiendan algunas versiones de Excel) no lo hagan.
• Con respecto a la intersección con el eje y, será el punto en su modelo que representa cuál habría sido el precio de venta en el año 0 (es decir, hace más de 2000 años). En cambio, muchos estudiantes han encontrado una respuesta que representa el precio de venta del año 2009. Creemos que este error se debe a la forma en que algunas versiones de Excel representan un gráfico de líneas de estos datos. Cuando calcule la intersección y, si su respuesta parece más apropiada para 2009 que para 0, reconsidere sus cálculos antes de seleccionar una respuesta.

Notas:

• Las convenciones del inglés estadounidense se utilizan para los números. Los puntos (.) se usan para separar números enteros de decimales y las comas (,) se usan para separar miles.
• Asegúrese de usar los datos exactamente como se presentan en la tabla. Utilice los años como valores en sus cálculos/análisis de regresión .
• Varias de estas preguntas piden estimaciones, no cálculos exactos. Esto significa que debe seleccionar la respuesta más cercana a los resultados de sus cálculos.
• Utilice un nivel de confianza estándar del 95 %.
• Solo tiene una oportunidad para responder cada pregunta.

Problema 1

Estime el valor del precio de venta previsto para el año 2016.

$100000

$110000

$120000

$130000

Problema 2

Calcule la intersección y para la línea de tendencia del historial de ventas.

$45,000

$60,000

$95,000

Otro

Problema 3

Calcule el valor del coeficiente para la variable Tiempo (Año), donde expresamos la relación entre Precio de venta y Tiempo (Año) en la forma estándar de una ecuación lineal.

$7,000/año

$12,500/año

$20,500/año

$50,500/año

Problema 4

Identifique la dirección de la tendencia representada por los datos del precio de venta.

Aumento del precio de venta durante el período de tiempo medido

Disminución del precio de venta durante el período de tiempo medido

Ningún cambio en el precio de venta durante el período de tiempo medido

No hay datos relevantes para identificar la tendencia del precio de venta

Problema 5

Podemos aplicar técnicas como la media móvil de 3 períodos (3PMA) y el suavizado exponencial para reducir el ruido de los datos y hacer que las tendencias sean más evidentes. Calcule el valor del precio de venta de 3PMA para suavizar el historial de ventas durante los períodos 2011 - 2013.

$80,000

$90,000

$95,000

$100,000