ECONOMA PARA LA TOMA DE DECISIONES

Dr. Alfredo Gonzlez Cambero

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Tecnolgico de Monterrey

Universidad TECVirtual, 2013

Mdulo 4

Tcnicas economtricas

PROBLEMAS APLICADOS

CAPTULO 4

Problema Aplicado 1:

El director de mercadotecnia de Vanguard Corporation cree que las ventas del detergente

(S) para ropa de la compaa Bright Side estn relacionadas con el gasto en publicidad

(A) que lleva a cabo Vanguard, as como con los gastos en publicidad conjuntos de sus

tres grandes detergentes rivales (R). El director de mercadotecnia recopila 36

observaciones semanales sobre S, A y R para estimar la siguiente ecuacin de regresin

mltiple:

cRbAaS

donde S, A y R, se miden en dlares a la semana. El director de mercadotecnia se siente

cmodo usando estimadores de parmetros que sean estadsticamente significativos a un

nivel del 10 por ciento o mejores.

a) Qu signo espera el director de mercadotecnia que tengan a, b y c?

b) Interprete los coeficientes a, b y c.

VARIABLE DEPENDIENTE: S

R CUADRADA: 0.2247

RAZON DE F: 4.781

VALOR DE P EN F: 0.15

OBSERVACIONES: 36

VARIABLE PARAMETRO ERROR

ESTANDARD RAZON

DE T VALOR DE P

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INTERCEPTO 175086 63821 2.74 0.0098

A 0.855 0.325 2.63 0.0128

R -0.284 0.164 -1.73 0.0927

c) Tiene el gasto en publicidad de Vanguard un efecto estadsticamente significativo en las ventas del detergente Bright Side? Explique usando el

valor de p apropiado.

d) Afecta la publicidad de sus tres grandes rivales las ventas del detergente Bright Side de una manera estadsticamente significativa? Explique usando el

valor de p apropiado.

e) Qu fraccin de la variacin total en las ventas de Bright Side queda sin explicar? Qu puede hacer el director de mercadotecnia para incrementar el

poder explicatorio de la ecuacin de ventas? Qu otras variables explicatorias

se podran agregar a la ecuacin?

f) Cul es el nivel esperado de ventas cada semana cuando Vanguard gasta $40,000 por semana y el gasto conjunto en publicidad de los tres rivales es de

$100,000 semanales?

Problema Aplicado 2:

El gerente de Collins Import Autos cree que el nmero de carros vendidos en un da (Q)

depende de dos factores: (1) el nmero de horas que la agencia de autos est abierta (H) y

(2) el nmero de agentes de ventas que trabajan al da (S). Despus de recopilar los datos

por dos meses (53 das), el gerente estima el siguiente modelo log-lineal:

cbSaHQ

a) Explique cmo transformar este modelo log-lineal en una forma lineal que pueda ser estimada usando el anlisis de regresin mltiple.

La salida de computadora para el anlisis de regresin mltiple es el que se

muestra enseguida:

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VARIABLE DEPENDIENTE: LNQ

R CUADRADA: 0.5452

RAZON DE F: 29.97

VALOR DE P EN F: 0.0001

OBSERVACIONES: 53

VARIABLE PARAMETRO ERROR

ESTANDARD RAZON

DE T VALOR DE P

INTERCEPTO 0.9162 0.2413 3.8 0.0004

LNH 0.3517 0.1021 3.44 0.0012

LNS 0.255 0.0785 3.25 0.0021

b) Cmo interpreta los coeficientes b y c? Si la agencia incrementa el nmero de agentes de ventas en un 20 por ciento, cul ser el porcentaje de incremento de

ventas diarias?

c) Hgale la prueba global al modelo a un nivel de significancia estadstica del 5 por ciento.

d) Qu porcentaje de la variacin total en las ventas diarias de autos est explicado por esta ecuacin? Qu sugerira usted para incrementar este porcentaje?

e) Hgale la prueba al intercepto a un nivel de significancia estadstica del 5 por ciento. Si tanto H como S son iguales a cero, es de esperarse que las ventas sean

de cero? Explique por qu s o por qu no.

f) Hgale la prueba de significancia estadstica al coeficiente b. Si la agencia reduce sus horas de operacin en un 10 por ciento, cul es el impacto esperado en las

ventas diarias?