Ventas EMC Chip Año 1 Año 2Enero 13307 11049Febrero 13920 10937Marzo 11291 10767Abril 13307 11127Mayo 10550 14622Junio 10796 13723Julio 11939 13455Agosto 10241 10927Septiembre 13787 10738Octubre 12231 14874Noviembre 14149 14871Diciembre 10930 14490Modelos de pronóstico: Utiliza los siguientes modelos de pronóstico y los procedimientos requeridos para prever la demanda futura del producto entregablea) Calcula el promedio móvil para las ventas mensuales de Modern Tech Industries utilizando un periodo de tres (3) meses del año más reciente. Informe de resultados: Inserta un cuadro de texto y analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico. ¿Cómo afectaría la elección de un periodo de promedio móvil más largo (ej. 6 meses) en la capacidad de anticipar y reaccionar a cambios recientes en las ventas?b) Asigna pesos a cada mes (por ejemplo, 0.3, 0.4, 0.3) y calcula el promedio móvil ponderado para las ventas mensuales utilizando el año más reciente. El total de los pesos debe ser igual a 1. Analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico.c) Elige un factor de suavización de 0.2 y utiliza el método de suavización exponencial para pronosticar las ventas mensuales. Analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico. ¿Cómo el método de suavización exponencial podría adaptarse a las fluctuaciones en la demanda de microchips, considerando las posibles variaciones estacionales en la demanda de componentes tecnológicos?d) Selecciona el modelo que a tu juicio presenta el mejor pronóstico de ventas. Justifica tu selección.e) Cálculo de precisión: Calcula el error absoluto medio (MAE) o el error cuadrático medio (MSE), para evaluar la eficacia y precisión del pronóstico del modelo seleccionado. Analiza el resultado.f) Selecciona el modelo que a tu juicio presenta el mejor pronóstico de ventas. Justifica tu selección.g) Preguntas finales: Supón que las ventas de Modern Tech Industries están influenciadas por estacionalidades.a. ¿Cómo crees que la implementación del modelo estacional (seasonal) podría mejorar la precisión de los pronósticos de ventas en comparación con enfoques no estacionales?b. ¿Cuáles podrían ser los beneficios específicos de considerar patrones estacionales en la industria de microchips?

Question

Ventas EMC Chip     Año 1 ﻿Año 2Enero                      13307 11049Febrero                   13920 10937Marzo                     11291 10767Abril                        13307 11127Mayo                      10550 14622Junio                      10796 13723Julio                       11939 13455Agosto                   10241 10927Septiembre           13787 10738Octubre                 12231 14874Noviembre             14149 14871Diciembre               10930 14490Modelos de pronóstico: Utiliza los siguientes modelos de pronóstico y los procedimientos requeridos para prever la demanda futura del producto entregablea) ﻿Calcula el promedio móvil para las ventas mensuales de Modern Tech Industries utilizando un periodo de tres (3) ﻿meses del año más reciente. Informe de resultados: Inserta un cuadro de texto y analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico. ¿Cómo afectaría la elección de un periodo de promedio móvil más largo (ej. 6 ﻿meses) ﻿en la capacidad de anticipar y reaccionar a cambios recientes en las ventas?b) ﻿Asigna pesos a cada mes (por ejemplo, 0.3, 0.4, 0.3) ﻿y calcula el promedio móvil ponderado para las ventas mensuales utilizando el año más reciente. El total de los pesos debe ser igual a 1. ﻿Analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico.c) ﻿Elige un factor de suavización de 0.2 ﻿y utiliza el método de suavización exponencial para pronosticar las ventas mensuales. Analiza los resultados obtenidos bajo este modelo de pronóstico. ¿Cómo el método de suavización exponencial podría adaptarse a las fluctuaciones en la demanda de microchips, considerando las posibles variaciones estacionales en la demanda de componentes tecnológicos?d) ﻿Selecciona el modelo que a tu juicio presenta el mejor pronóstico de ventas. Justifica tu selección.e) ﻿Cálculo de precisión: Calcula el error absoluto medio (MAE) ﻿o el error cuadrático medio (MSE), ﻿para evaluar la eficacia y precisión del pronóstico del modelo seleccionado. Analiza el resultado.f) ﻿Selecciona el modelo que a tu juicio presenta el mejor pronóstico de ventas. Justifica tu selección.g) ﻿Preguntas finales: Supón que las ventas de Modern Tech Industries están influenciadas por estacionalidades.a. ¿Cómo crees que la implementación del modelo estacional (seasonal) ﻿podría mejorar la precisión de los pronósticos de ventas en comparación con enfoques no estacionales?b. ¿Cuáles podrían ser los beneficios específicos de considerar patrones estacionales en la industria de microchips?

Accepted Answer

Pregunta: Ventas EMC Chip Año 1 Año 2Enero 13307 11049Febrero 13920 10937Marzo 11291 10767Abril 13307 11127Mayo 10550 14622Junio 10796 13723Julio 11939 13455Agosto 10241 10927Septiembre

Estudia mejor, ¡ahora en español!

Pregunta: Ventas EMC Chip Año 1 ﻿Año 2Enero 13307 11049Febrero 13920 10937Marzo 11291 10767Abril 13307 11127Mayo 10550 14622Junio 10796 13723Julio 11939 13455Agosto 10241 10927Septiembre

Estudia mejor, ¡ahora en español!

Pregunta: Ventas EMC Chip Año 1 Año 2Enero 13307 11049Febrero 13920 10937Marzo 11291 10767Abril 13307 11127Mayo 10550 14622Junio 10796 13723Julio 11939 13455Agosto 10241 10927Septiembre