Tasas de incremento y análisis de regresión lineal

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ESCUELA DE TURISMO TÉCNICO EN GESTIÓN HOTELERA

GUÍA SUBMÓDULO PRESUPUESTOS E INVENTARIOS  Tasas de incremento y análisis de regresión lineal Aplicación de tasas de incremento:

Partiendo de una serie cronológica es válido pronosticar el próximo periodo utilizando una tasa de incremento que se obtiene el calcular la raíz n-1 (siendo n el número de periodos) de la división entre el último dato y el primero.

Ejemplo: si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 93 y el último es 120 la tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de (120/93) = 1.290322581 que da √ = 1.088677964 (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = 1.088677964 – 1 = 0.088677964, ósea el 8.87% de incremento.

Taller:

1) Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 95 y el último es 130, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 95 y el último es 130, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

La tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de =1.368421053 que da √ = 1.110213700 (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = 1.110213700 – 1 = 0.110213700, ósea el 11.02% de incremento.

2) Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 103 y el último es 140, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

Si al analizar una serie de 4 periodos en el que cada período se expresa el número de eventos (banquetes) realizados y el primer dato es 103 y el último es 140, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

La tasa de incremento se obtiene calculando la raíz tercera de =1.359223301 que da √ = 1.107720697 (como numero índice) al convertirlo a porcentaje seria = 1. 107720697 – 1 = 0. 107720697, ósea el 10.77% de incremento.

3) Si al analizar la serie 201, 240, 230, 253, 260, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

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4) Si al analizar la serie 2.450, 2830, 2570, 2620, 2710, cuál sería la tasa de incremento para el próximo periodo.

Análisis de regresión lineal Análisis de regresión lineal:

Consiste en ajustar un comportamiento histórico o serie cronológica a una recta (y=bx + a) a través de los mínimos cuadrados, si se trata de una regresión simple que es la más utilizada. Al ajustar el comportamiento a una recta X se reemplaza por el período a pronosticar dando el resultado.

La aplicación de la regresión lineal simple nos sirve siempre y cuando tengamos información de mínimo cuatro periodos anteriores, para entrar a pronosticar un quinto.

Ejemplo: al ajustar una serie cronológica de 6 periodos de personas atendidas en el bar produciendo la ecuación y= 160x + 1100, quiere decir que para el séptimo periodo el pronóstico es:

y = 160 * x + 1100

pendiente mes a

pronosticar

promedio atención mensual o anual del periodo a pronosticar

Y = 160 * 7 + 1100

Y = 2220 personas a atender

 Análisis de regresión lineal: Condiciones para elaborar un pronóstico  Análisis de regresión lineal: Condiciones para elaborar un pronóstico  Análisis de regresión lineal: Condiciones para elaborar un pronóstico

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cálculos adecuados, así mismo debo tener en cuenta si en alguna de las series se presentaron hechos como un campeonato mundial, que en la estacionalidad de mi negocio no aplica cada año. De la anterior información es responsable la gerencia pero debe contar con el apoyo, opinión y colaboración de los líderes de las diferentes áreas.

Pronostico anual de ocupación de habitaciones:

De un buen pronóstico de ocupación de habitaciones se deriva la estructura del presupuesto anual de ventas. El calcular el número de habitaciones ocupadas para cada mes nos permite pronosticar la operación de A&B, facturación de telecomunicaciones y venta de lavandería. Así mismo, basados en estos se realizan los planes y estrategias de mercadeo.

Pronostico de ocupación anual – sexto año.

Esta metodología se aplica en hoteles que llevan en el mercado muchos años, y solo se toma como base la información de los últimos cinco (5) años para pronosticar el siguiente.

Numero de

habitaciones 50

Ocupación

máxima anual= 18250

Días por año 365

Ocupación máxima mensual=

OCUPACION MENSUAL - CINCO AÑOS

Disponibilidad anual de habitaciones: numero de ha bi ta ci ones * día s del a ño

Disponibilidad anual de habitaciones: numero de ha bi ta ci ones * día s del mes

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MES/AÑOS 1 2 3 4 5 TOTAL ENERO 977 899 884 775 1.023 4.557 FEBRERO 868 854 896 826 770 4.214 MARZO 1.008 992 1.023 1.054 1.085 5.162 ABRIL 1.155 1.110 1.095 1.125 1.080 5.565 MAYO 992 1.023 1.085 1.008 1.116 5.224 JUNIO 1.200 1.230 1.365 1.305 1.275 6.375 JULIO 1.225 1.256 1.364 1.318 1.271 6.433 AGOSTO 992 977 1.054 1.039 1.008 5.069 SEPTIEMBRE 975 930 1.005 1.020 960 4.890 OCTUBRE 1.023 992 915 1.039 899 4.867 NOVIEMBRE 1.200 1.185 1.155 1.170 1.215 5.925 DICIEMBRE 1.271 1.333 1.302 1.256 1.287 6.448 TOTAL 12.885 12.780 13142 12932,5 12988 64727 Promedio % OCUPACION= Total ocupación año / total disponibilidad año 70,60% 70,03% 72,01% 70,86% 71,17% 70,93% PROMEDIO MES= sum a de los datos tom ados / cantidad de datos 1.074 1.065 1.095 1.078 1.082 1.079 OCUPACION MENSUAL - CINCO AÑOS

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Ca da mes s a l e de: l a ocupa ci ón mens ua l / promedi o mes :

MES/AÑOS 1 2 3 4 5 ENERO 0,90946 0,84413 0,80673 0,71912 0,94518 0,84492 84,49% FEBRERO 0,80841 0,80188 0,81814 0,76644 0,71143 0,78126 78,13% MARZO 0,93834 0,93146 0,93410 0,97800 1,00246 0,95687 95,69% ABRIL 1,07571 1,04225 0,99985 1,04388 0,99784 1,03191 103,19% La ocupación fue por encima del promedio MAYO 0,92390 0,96056 0,99072 0,93485 1,03111 0,96823 96,82% JUNIO 1,11762 1,15493 1,24639 1,21090 1,17801 1,18157 118,16% JULIO 1,14044 1,17887 1,24547 1,22250 1,17431 1,19232 119,23% AGOSTO 0,92390 0,91690 0,96241 0,96362 0,93086 0,93954 93,95% SEPTIEMBRE 0,90807 0,87324 0,91767 0,94645 0,88697 0,90648 90,65% OCTUBRE 0,95277 0,93146 0,83503 0,96362 0,83061 0,90270 90,27% NOVIEMBRE 1,11762 1,11268 1,05463 1,08564 1,12257 1,09863 109,86% DICIEMBRE 1,18375 1,25164 1,18886 1,16497 1,18864 1,19557 119,56% TOTAL 12 12 12 12 12 12 ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD AÑOS PROMEDIO MENSUAL / Media aritmética.

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MES/AÑOS 1 2 3 4 5 PROMEDIO MENSUAL ENERO 1.156 1.064 1.046 917 1.211 5.393 FEBRERO 1.111 1.093 1.147 1.057 986 5.394 MARZO 1.053 1.037 1.069 1.102 1.134 5.394 ABRIL 1.119 1.076 1.061 1.090 1.047 5.393 MAYO 1.025 1.057 1.121 1.041 1.153 5.395 JUNIO 1.016 1.041 1.155 1.104 1.079 5.395 JULIO 1.027 1.053 1.144 1.105 1.066 5.395 AGOSTO 1.056 1.039 1.122 1.105 1.072 5.395 SEPTIEMBRE 1.076 1.026 1.109 1.125 1.059 5.394 OCTUBRE 1.133 1.099 1.013 1.150 996 5.392 NOVIEMBRE 1.092 1.079 1.051 1.065 1.106 5.393 DICIEMBRE 1.063 1.115 1.089 1.050 1.076 5.393 TOTAL 12.926 12.778 13126,5196 12912,3297 12983,795 64.727 Promedio total % OCUPACION=

Total ocupación año / total disponibilidad

año 70,83% 70,02% 71,93% 70,75% 71,14% 70,93%

PROMEDIO MES= sum a de los datos tom ados / cantidad

de datos 1.077 1.065 1.094 1.076 1.082 1.079 AJUSTE DE LA SERIE CRONOLOGICA POR LOS INDICES DE ESTACIONALIDAD

AÑOS

La serie mensual sale de: la ocupación mensual / el promedio mensual del mes ajustado

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Taller

Este taller se desarrollara paralelamente con la aplicación de los diferentes métodos para pronosticar.

Despejar el índice de estacionalidad teniendo en cuenta que el hotel tiene 40 habitaciones y nos presenta los siguientes datos estadísticos.

Numero de

habitaciones 40

Ocupació n máxima

anual= 14600

Días por año 365

Ocupació n máxima mensual= MES/AÑOS Días del mes Má xi ma ocupa ci ón mens ua l 1 2 3 4 5 TOTAL ENERO 31 1.240 682 719 707 620 818 3.546 FEBRERO 28 1.120 694 683 717 661 616 3.371 MARZO 31 1.240 744 794 818 843 868 4.067 ABRIL 30 1.200 924 888 876 900 864 4.452 MAYO 31 1.240 794 719 868 806 893 4.080 JUNIO 30 1.200 960 984 1.092 1.044 1.020 5.100 JULIO 31 1.240 980 893 1.091 1.054 1.017 5.034 AGOSTO 31 1.240 794 781 843 831 806 4.055 SEPTIEMBRE 30 1.200 780 744 804 816 768 3.912 OCTUBRE 31 1.240 818 756 732 831 719 3.856 NOVIEMBRE 30 1.200 960 948 924 936 972 4.740 DICIEMBRE 31 1.240 1.017 980 1.042 1.004 1.029 5.072 TOTAL 14.600 10.146 9.889 10.514 10.346 10.390 51.286 Promedio % OCUPACION 69,50% 67,73% 72,01% 70,86% 71,17% 70,25% PROMEDIO MES 846 824 876 862 866 855

OCUPACION MENSUAL - CINCO AÑOS Disponibilidad anual de habitaciones: numero de ha bi ta ci ones * día s del a ño

Disponibilidad anual de habitaciones: numero de ha bi ta ci ones * día s del mes