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Construcción del presupuesto de ventas

Autor: David Guanotoa

Construcción del presupuesto de ventas - Introducción

La construcción de un presupuesto de ventas es una tarea crucial para cualquier empresa, ya que permite planificar y controlar las operaciones y recursos necesarios para alcanzar los objetivos de ventas y maximizar los beneficios. Sin embargo, en un entorno económico cambiante y complejo, la elaboración de un presupuesto de ventas preciso puede ser todo un desafío.

Introducción

Por otro lado

02

En resumen

En estecontexto

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Construcción del presupuesto de ventas - Introducción

Construcción del presupuesto de ventas - Variables macroeconómicas

Variables macroeconómicas

Contenido

El establecimiento de un presupuesto de ventas es una tarea fundamental para cualquier empresa que busque alcanzar sus objetivos financieros. Un presupuesto bien elaborado permite a las empresas planificar y administrar eficientemente los recursos disponibles, garantizando la sostenibilidad financiera y la consecución de objetivos a corto y largo plazo. Sin embargo, para establecer un presupuesto de ventas efectivo y preciso, es necesario realizar un análisis macroeconómico detallado.

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Conocer la situación económica general

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Identificar oportunidades y amenazas

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Establecerobjetivos realistas

04

Facilitar la toma de decisiones

Construcción del presupuesto de ventas - Variables macroeconómicas

A continuación, se presentan algunos puntos clave que ilustran la importancia de realizar un análisis macroeconómico para el establecimiento de un presupuesto de ventas de una empresa:

Construcción del presupuesto de ventas - Variables macroeconómicas

Ecuador ha experimentado altibajos económicos en los últimos años, con una serie de factores internos y externos que han afectado el desempeño de su economía. Un análisis macroeconómico es esencial para entender la situación actual de Ecuador y las tendencias futuras que pueden influir en su economía. Este análisis proporciona información crucial para los encargados de tomar decisiones económicas, para las empresas y para otros actores relevantes, que pueden utilizar dicha información para establecer objetivos financieros realistas y planificar sus operaciones de manera efectiva.

Construcción del presupuesto de ventas - FACTORES CLAVEDETERMINANTES PARA EL CRECIMIENTO DE LA EMPRESA

FACTORES CLAVE DETERMINANTES PARA EL CRECIMIENTO DE LA EMPRESA

Las variables macroeconómicas de un país −como el crecimiento económico, la inflación, el desempleo y el precio del petróleo− tienen un impacto significativo en la capacidad de una empresa para establecer un presupuesto de ventas preciso y realista. Estas variables pueden afectar la demanda de los consumidores, el costo de los insumos y la rentabilidad de la empresa, entre otros factores.

Construcción del presupuesto de ventas - VARIABLES MACROECONÓMICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

VARIABLES MACROECONÓMICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

El uso de modelos matemáticos, como la regresión lineal múltiple, puede ser de gran ayuda para poder establecer un presupuesto de ventas más preciso. Estos modelos pueden ayudar a las empresas a analizar cómo las variables macroeconómicas afectan a su negocio y cómo ajustar sus estrategias de ventas para maximizar sus ganancias en función de esas variables. Además, los modelos de regresión lineal múltiple pueden proporcionar una base sólida para la toma de decisiones y ayudar a las empresas a minimizar los riesgos asociados con la planificación de presupuestos de ventas.

Construcción del presupuesto de ventas - VARIABLES MACROECONÓMICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

A continuación, se presentan las ventas históricas de una empresa por año. Además, se muestran algunos indicadores macroeconómicos que nos permiten entender la relación que tienen estas últimas con las ventas alcanzadas por año.

Construcción del presupuesto de ventas - VARIABLES MACROECONÓMICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Cuando se desea establecer un presupuesto de ventas, es usual preguntarse si existe una relación o un modelo matemático que pueda modelar el presupuesto en función de las variables macroeconómicas: Modelo propuesto: Prima_empresa = a0 + a1*PIB + a2*Inflación + ... + a10*Deficit_fiscal ¿Cómo estimar el presupuesto 2020? Se deberán hallar los a0, a1, a2, …, a10, e investigar los valores proyectados de las variables macroeconómicas para 2020.

Construcción del presupuesto de ventas - VARIABLES MACROECONÓMICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Construcción del presupuesto de ventas - Obtención del presupuesto de ventas

Obtención del presupuesto de ventas

La obtención del presupuesto de ventas se obtiene en dos pasos:

¿Cómo estimar los a0, a1, …, a10? Se deberá aplicar la regresión lineal múltiple usando el software R.

Presupuesto_2020 = a0 + a1*PIB_2020 + a2*Inflación_2020 + ... + a1 0*Deficit_fiscal_2020

Construcción del presupuesto de ventas - Obtención del presupuesto de ventas

Modelo propuesto: Prima_empresa = a0 + a1*PIB + a2*Inflación + ... + a10*Deficit_fiscal

Construcción del presupuesto de ventas - VENTAS HISTÓRICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Las ventas históricas son una valiosa fuente de información para las empresas en la planificación de un presupuesto de ventas. Al analizar las ventas históricas, se pueden identificar patrones y tendencias, lo que permite a las empresas anticipar las ventas futuras y ajustar sus estrategias en consecuencia.

VENTAS HISTÓRICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Además

Construcción del presupuesto de ventas - VENTAS HISTÓRICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

El uso de modelos matemáticos, como los modelos de series temporales ARIMA, es especialmente importante para el establecimiento de un presupuesto de ventas preciso y realista. Estos modelos tienen en cuenta las fluctuaciones estacionales y las tendencias a largo plazo en las ventas, lo que permite a las empresas prever con mayor precisión las ventas futuras.

Tabla

Construcción del presupuesto de ventas - VENTAS HISTÓRICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

A continuación, se presentan las ventas históricas de una empresa por año y mes.

El análisis de las ventas históricas y el uso de modelos matemáticos, como los modelos de series temporales ARIMA, son herramientas importantes para la planificación de presupuestos de ventas precisos y realistas. La capacidad de prever las ventas futuras con mayor precisión puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y a ajustar sus estrategias para maximizar su rentabilidad. Modelo propuesto (ARIMA): Prima_empresa = (AR) (I) (MA) (AR) y (MA): Modelan la dependencia de las ventas de un mes sobre meses anteriores. (I): Modela la tendencia en nuestros datos. ¿Cómo estimar el presupuesto 2020? Se deberá ejecutar un modelo que aprenda el comportamiento histórico de las ventas y proyectar al futuro los meses requeridos.

Construcción del presupuesto de ventas - VENTAS HISTÓRICAS Y SU RELACIÓN CON LA PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Obtención del presupuesto de ventas

La obtención del presupuesto de ventas se obtiene en dos pasos:

Construcción del presupuesto de ventas - Obtención del presupuesto de ventas

¿Cómo estimar los componentes (AR), (I) y (MA)? Se deberá aplicar un modelo de series temporales ARIMA usando el software R.

Modelo propuesto: Prima_empresa = ARIMA (a1, a2, a3)

Construcción del presupuesto de ventas - Obtención del presupuesto de ventas

En conjunto

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En el mundo empresarial

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Construcción del presupuesto de ventas - METODOLOGÍA DE PROYECCIÓN

Para lograr un presupuesto

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METODOLOGÍA DE PROYECCIÓN

Los modelos de regresión lineal

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Por otrolado

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Si estas hipótesis

La regresión lineal múltiple se utiliza cuando se desea analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. A continuación, se presentan las hipótesis básicas de la regresión lineal:

REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

Construcción del presupuesto de ventas - REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

La fórmula genérica de la regresión lineal múltiple es la siguiente: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε Donde: • Y es la variable dependiente que se desea predecir. • β0 es el intercepto o punto donde la línea de regresión cruza el eje Y. • β1, β2, ..., βk son los coeficientes de regresión que indican cómo se relaciona cada variable independiente X1, X2, ..., Xk con la variable dependiente Y. • X1, X2, ..., Xk son las variables independientes. • ε es el error aleatorio que no puede ser explicado por las variables independientes.

Construcción del presupuesto de ventas - REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

Un modelo de regresión lineal

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deregresión lineal usando R

Ajuste de un modelo de regresión lineal usando R

Supongamos que se quiere ajustar un modelo que predice el comportamiento de las ventas de una empresa en función del PIB:

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deregresión lineal usando R

Cuando se desea establecer el presupuesto de ventas usando un modelo de regresión lineal simple, es necesario encontrar los valores de a0 y a1 de la ecuación anterior. La tarea de encontrar a0 y a1 puede ser relativamente fácil con ayuda de software estadístico R, usando la instrucción lm(). Por ejemplo, a continuación, se presenta el procedimiento de obtención del presupuesto de ventas en función de la variable PIB a través de los siguientes pasos:

Gráfico

Ajuste de un modelo de regresión lineal usando R

Considera los resultados arrojados por el software R en el punto 3 anterior:Un buen modelo de regresión lineal se caracteriza por:

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deregresión lineal usando R

Ajuste de un modelo de regresión lineal múltiple usando R

Modelo: ventas_empresa = a0 + a1*Inflación + a2*Población

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deregresión lineal múltiple usando R

Un modelo de series temporales es un modelo estadístico que se utiliza para analizar y predecir patrones en datos que varían con el tiempo. El modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) es uno de los modelos de series temporales más comunes. Ajustar un modelo de series temporales de tipo ARIMA es como buscar un patrón en una lista de números que cambian con el tiempo.

SERIES TEMPORALES

Construcción del presupuesto de ventas - SERIES TEMPORALES

Imagina que tienes una lista con las notas que has sacado en Matemáticas durante todo un año y quieres encontrar un patrón en tus notas para poder prever cómo te irá en el futuro. Primero, debes revisar si tus notas tienen algún patrón que se repita en el tiempo. Si tus notas siempre son más altas en ciertos momentos del año y más bajas en otros momentos, es posible que haya una tendencia en tus notas. Este patrón puede ser modelado con la componente de integración (I) del modelo ARIMA. Luego, deberás revisar si tus notas de un mes dependen de tus notas de los meses anteriores.

Construcción del presupuesto de ventas - SERIES TEMPORALES

En resumen

Si tus notas suelen ser más altas o más bajas dependiendo de cómo te fue en los meses anteriores, es posible que haya una autocorrelación en tus notas. Este patrón puede ser modelado con la componente autorregresiva (AR) del modelo ARIMA. Por último, deberás revisar si tus notas de un mes también dependen de la diferencia entre tus notas de ese mes y los meses anteriores. Si tus notas suelen variar mucho en el tiempo y no se pueden explicar solo con la tendencia y la autocorrelación, es posible que haya una variabilidad en tus notas que no está siendo considerada. Este patrón puede ser modelado con la componente de media móvil (MA) del modelo ARIMA.

Construcción del presupuesto de ventas - SERIES TEMPORALES

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deseries temporales ARIMA usando R

Tabla

Ajuste de un modelo de series temporales ARIMA usando R

Supongamos que se quiere ajustar un modelo que predice el comportamiento de las ventas de una empresa en función de las ventas históricas:

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deseries temporales ARIMA usando R

Un modelo que nos puede ayudar a predecir el comportamiento de las ventas en función de las ventas históricas puede ser un modelo de serie temporal de tipo ARIMA expresado de forma resumida como: Modelo: ARIMA (a1, a2, a3)

3.1

Construcción del presupuesto de ventas - Ajuste de un modelo deseries temporales ARIMA usando R

Cuando se desea establecer el presupuesto de ventas usando un modelo de series temporales ARIMA, es necesario encontrar los valores de a1, a2 y a3; lo cual se puede conseguir de forma sencilla con ayuda de software estadístico R, usando la instrucción ARIMA(). Por ejemplo, a continuación, se presenta el procedimiento de obtención del presupuesto de ventas en función de las ventas históricas a través de los siguientes pasos:

Construcción del presupuesto de ventas - METODOLOGÍA COMBINADA DE PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

En la metodología combinada

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Tabla 1

01

METODOLOGÍA COMBINADA DE PRESUPUESTACIÓN DE VENTAS

Tabla 2

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La construcción de un presupuesto de ventas preciso y confiable es fundamental para el éxito de cualquier empresa. El análisis macroeconómico y el uso de modelos predictivos de regresión lineal o series temporales ARIMA son herramientas valiosas para mejorar la precisión y confiabilidad del presupuesto de ventas, pues permiten evaluar las condiciones económicas generales y proyectar las tendencias futuras de ventas. De esta manera, las empresas pueden planificar y controlar sus operaciones y recursos necesarios para alcanzar sus objetivos de ventas y maximizar sus beneficios.

Conclusiones

Construcción del presupuesto de ventas - Conclusiones

Capa Santos, H. (2015). Probabilidades y estadística. Para una gestión científica de la información. Cap. 5 (Regresión lineal múltiple). Capa Santos, H. (2017). Series temporales. La ciencia y el arte de la modelación y los pronósticos. Cap. 3 (Estimación, verificación y predicción de un modelo ARIMA). Galindo, E. (2010). Estadística métodos y aplicaciones. Prociencia Editores. Cap. 10 (Regresión Lineal Simple), Cap. 11 (Regresión Lineal Múltiple). Hyndman, R. J., y Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice. OTexts. Cap. 9 (ARIMA Models – ARIMA Modelling in fable).

Anexos

Construcción del presupuesto de ventas - Anexos

Tema revisado