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Examen de Pronóstico de Ventas

Test

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Jugadas 41

Sobre esta actividad

Evaluación sobre pronósticos y métodos

Creada por

Bolivia

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Examen de Pronóstico de Ventas
 

Examen de Pronóstico de VentasVersión en línea

Evaluación sobre pronósticos y métodos

por Activos Fijos
1

¿Qué es un pronóstico de ventas?

2

¿Cuál es un método cuantitativo de pronóstico mencionado?

3

La suavización exponencial asigna mayor peso a:

4

La fórmula F+1 = αS + (1-α)Fcorresponde a:

5

Qué factor puede afectar el pronóstico de ventas?

6

¿Para qué sirve el pronóstico de ventas?

7

¿Qué implica el paso Definir el período de pronóstico?

8

Ejemplo de uso práctico correcto en empresa:

9

¿Qué mide el promedio móvil?

10

¿Qué aspecto empresarial ejemplifica mejor un ejercicio práctico?

11

¿Qué indica un pronóstico de ventas mal realizado?

12

¿Qué información se recomienda recolectar para el pronóstico?

13

¿Qué puede aumentar la precisión de un pronóstico con datos de ventas?

14

¿Qué ventaja tiene la previsión cuantitativa sobre cualitativa?

15

¿Qué debería justificar un método elegido en escenarios?

16

¿Qué periodo suele usarse para promedio móvil básico en ventas?

Explicación

El pronóstico estima ventas futuras a partir de datos históricos y tendencias.

Entre métodos cuantitativos están promedio móvil, suavización exponencial, regresión, ARIMA.

La suavización exponential da más peso a lo reciente.

Es la forma de la suavización exponencial clásica.

Factores como economía, marketing y estacionalidad influyen.

Sirve para planificar ingresos, inventario y presupuesto.

Se define qué rango de tiempo se pronostica.

Caso práctico recomendado en el PPT.

Promedia las ventas pasadas para estimar el siguiente periodo.

Ejercicios prácticos deben usar escenarios reales de negocio.

Falta de pronóstico lleva a stock insuficiente o excesivo.

Los datos históricos son base para los métodos cuantitativos.

La estacionalidad mejora precisión en contextos cíclicos.

Cuantitativo usa datos y métodos estadísticos.

Se debe justificar elección según demanda y escenarios.

Promedio móvil usa últimos periodos para pronosticar.

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