Cálculo de Índices de Variación Estacional (IVE)

Se presenta un análisis de las ventas trimestrales de una empresa a lo largo de cinco años, con el objetivo de calcular los índices de variación estacional (IVE) y realizar predicciones de ventas futuras.

Datos de Ventas Trimestrales (Años 1-5):

Preguntas y Respuestas sobre IVE

• ¿La suma de los índices en tanto por uno debe ser 5? Falso. Debe ser 4 (correspondiente al número de trimestres).
• Si las ventas del primer trimestre del año 6 han sido de 850, ¿podemos decir que se ha mejorado el resultado en ventas respecto al periodo anterior (988)?
  • 4T Año 5: 988 / 1.795 = 550.42
  • 1T Año 6: 850 / 1.012 = 839.12
  • Respuesta: Verdadero. Las ventas desestacionalizadas del primer trimestre del año 6 (839.12) son superiores a las del cuarto trimestre del año 5 (550.42).

Ejemplo Adicional de Cálculo de IVE

Preguntas Adicionales sobre IVE

• El índice de variación estacional del primer trimestre es 73,68% (Verdadero).
• El índice de variación estacional del segundo trimestre es 131,58% (Verdadero).
• Los índices de variación estacional deben sumar 3 (Falso). Deben Sumar 4.
• Si los resultados en ventas del primer y segundo trimestres del año 4 son respectivamente 20 y 30, el resultado del segundo trimestre ha sido superior al del primero (Falso).
• 20 / 0.7368 = 27.14
• 30 / 1.3158 = 22.8
• La desestacionalización de una serie temporal consiste en eliminar la tendencia (Falso). Elimina la componente estacional.

Predicción de Ventas con Alisado Exponencial

Se utiliza el método de alisado exponencial para prever las ventas del primer trimestre del año 4, a partir de los datos del año 3, con un factor de alisado (α) de 0.8.

• Año 3:
  • X1 = 17, S1 = X1 = 17
  • X2 = 29, S2 = 0.8 * X1 + 0.2 * S1 = 0.8 * 17 + 0.2 * 17 = 17
  • X3 = 12, S3 = 0.8 * X2 + 0.2 * S2 = 0.8 * 29 + 0.2 * 17 = 26.6
  • X4 = 32, S4 = 0.8 * X3 + 0.2 * S3 = 0.8 * 12 + 0.2 * 26.6 = 14.92
  • S5 = 0.8 * X4 + 0.2 * S4 = 0.8 * 32 + 0.2 * 14.92 = 28.58

Previsión de ventas para el primer trimestre del año 4: 28.58

Predicción de Ventas con Tendencia Lineal

Se proporciona la ecuación de tendencia lineal obtenida a partir de las ventas de los últimos 10 años (2008-2017) de la empresa SALAZAR S.A., con origen en 2014:

Y = 96 + 28.8t (donde ‘t’ representa los años)

• Coeficiente de determinación (R²): 0.97
• Predicción de ventas para el año 2018: Y(2018) = 96 + 28.8 * 4 = 211.2
• Si las ventas no presentaran estacionalidad, los Índices de Variación Estacional tomarían el valor 1.
• La previsión de ventas para el año 2019 sería menos fiable por ser a más largo plazo (Verdadero).

Predicción con el Método de las Medias Móviles (TAM)

Se presenta un ejemplo de cálculo de la previsión de ventas utilizando el método de las medias móviles (Total Anual Móvil – TAM), con datos mensuales de ventas de 2016 y 2017.

Datos y Cálculos (2016):

Ecuación de Regresión Lineal para TAM: TAM = 227.8 * mes + 12999

• TAM estimado para el mes 25: 227.8 * 25 + 12999 = 18694
• TAM estimado para el mes 26: 227.8 * 26 + 12999 = 18922

Datos y Cálculos (2017 y 2018):

Cálculo de Ventas Futuras:

• TAM_n = TAM_n-1 + V_n – V_n-12
• Ventas₂₅ = TAM₂₅ – TAM₂₄ + V₁₃ = 18694 – 18410 + 1450 = 1734
• Ventas₂₆ = TAM₂₆ – TAM₂₅ + V₁₄