Actividad 8.docx

ACTIVIDAD 8 Excel Gestión Ambiental S.A.S

AUTORES: MARCELA CEPEDA FORERO I.D. 199317 DIEGO ANDRES RINCON ARIZA I.D. 373799 ROBBY FERNANDO RODRÍGUEZ I.D 532276

PRESENTADO A: ALEXANDER GONZALEZ

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS – UNIMINUTO FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES ADMINISTRACIÓN FINANCIERA ECONOMETRÍA BOGOTA D.C. 2018

INTRODUCCIÓN

La entidad Excel Gestión Ambiental S.A.S control de plagas es una entidad que está en el mercado de servicios complementarios para otras compañías del sector industrial, es una compañía dedicada a la limpieza de edificios, programas de manejo de control de plagas y saneamiento industrial en general, la cual maneja como código CIIU el “8129: Otras actividades de limpieza de edificios e instalaciones industriales”. Fundada el 11 de octubre de 1999 según como lo estipula su cámara de comercio con matricula Nº 00973038. En estos momentos es una empresa mediana ya que cuenta actualmente con 67 colaboradores y pertenece al sector terciario pues su actividad económica está centrada en comercialización de productos y asesorías. En el presente trabajo se encontraran con un modelo de pronóstico de ventas, diseñado por medio del concepto de la línea de regresión múltiple, de la entidad en gestión, el cual se analiza los diferentes factores históricos que se han recopilado, con la finalidad de establecer la relación que tiene con las ventas de los últimos 36 meses y entender el peso de cada una de ellas, infiriendo así cual afecta directamente a la variable anteriormente indicada e identificar los cambios que se generan de acuerdo a la unidad que posee la variable Y, de igual manera se interpretan los indicadores estadísticos tales como, el R al cuadrado, la prueba T y los intervalos de confianza.

Datos recolectados de la entidad Excel Gestión Ambiental S.A.S.

De acuerdo a los datos suministrados por la entidad y por algunas variables externas, tomadas del entorno macroeconómico que sirviera como insumo para explicar la variable Y, denominada ventas, por lo tanto se seleccionó el IPC y la tasa de desempleo en Colombia en los últimos 36 meses. Se efectúa la regresión lineal múltiple con todas las variables establecidas de acuerdo a los datos históricos por medio de la herramienta Excel.

Es este primer modelo se puede inferir lo siguiente: La interpretación del R^2 nos indica que el modelo se estructuro con variables X que explican en un 99% a la variable Y, el cual se denomina ventas, por lo tanto se puede inferir que los factores seleccionados son significativos en el modelo de regresión efectuado.

Se evidencia que el valor crítico de F es inferior al 5%, el cual indica que los valores que se presentan en las X, son diferentes a cero. En la variable Nómina, el cual hace referencia a los pagos que realiza la entidad al total de sus empleados, se puede deducir que este insumo no es pertinente para el modelo, ya que en el indicador de probabilidad es superior al 5%, por lo tanto se encuentra en la zona de aceptación de la hipótesis nula, es decir, no es procedente descartarla, en los intervalos de confianza se puede visualizar que entre el rango inferior y superior de la variable en cuestión pasa por 0, por lo tanto la relación que tiene con la variable Y, no tiene relevancia según el modelo efectuado. De igual manera se evidencia la misma interpretación en las variables CREECO, el cual hace referencia al crecimiento económico y a la variable IPC, el cual se trata de un factor macroeconómico, el cual nos indica las variaciones de precios de los productos ofertados en un periodo determinados, estas dos variables más la anteriormente dicha, no son pertinentes para el modelo y no tiene relación directa con la variable Y. En las variables COSTPROD, COSTFIJO y EMPLEO, esta última hace referencia al índice de desempleo en Colombia, de acuerdo con el modelo en cada variable se puede evidenciar que la probabilidad estadística es inferior al 5%, por lo tanto se puede descartar la Hipótesis nula, los valores registrados en los intervalos de confianza ninguno se acerca a cero, por lo tanto son variables que tiene una relación directa con la variable Y, es decir, son pertinentes para su explicación.

En la variable de COSTPROD, se puede deducir que por un millón que aumente en el costó de producción las ventas aumentaran en un millón cuatrocientos diez y siete mil pesos. En la variable de COSTFIJO, se presenta en esta variable que por cada millón que aumenta en los costos fijos las ventas aumentaran en un millón setecientos trece mil pesos. Por los tanto estas variables explican la fluctuación de la variable ventas, ya que tiene una relación directamente proporcional, es decir, si una aumenta la otra también tiende a incrementar y si disminuye la otra variable el sucede lo mismo. De acuerdo a al modelo anterior se efectúa el siguiente modelo en el aplicativo Stata quitando las variables que no son pertinente para el modelo anterior. Se efectúa el cargue de los datos en el software Stata.