Seminario-taller: ANÁLISIS ESTADÍSTICO APLICADO A LA PRODUCTIVIDAD Y LOS NEGOCIOS

Asociación Colombiana de Ejecutivos de Finanzas
En Medellín

$ 698.000
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  • Formación profesional
  • Nivel avanzado
  • Medellín
  • 16 horas lectivas
  • Duración:
    4 Días
Descripción

Aprenda a construir modelos de cierta complejidad en hojas de Excel, los cuales le permitirán identificar variables clave para su negocio, encontrar puntos de equilibrio, realizar pronósticos y evaluar el éxito de la implementación de nuevas políticas.

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Dónde se imparte y en qué fechas

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Medellín
Antioquia, Colombia
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¿Qué aprendes en este curso?

Construir modelos complejos en hojas de excel
Identificar variables clave para su negocio
Encontrar puntos de equilibrio
Hacer pronósticos y evaluar éxito de implementación de políticas

Profesores

Enrique Navarrete
Enrique Navarrete
Economista

Matemático y Economista del Massachussets Institute of Technology (MIT) con una maestría en Economía con énfasis en Finanzas en la Universidad de Chicago. Consultor de Derivados, Riesgos y Modelos de Optimización y Simulación. Durante el periodo 2002-2013 ha dictado más de 350 seminarios tanto en empresas del sector real como en bancos, cooperativas, sociedades financieras, instituciones de microfinanzas, así como en organismos de control en Estados Unidos, México, Argentina, Brasil, Colombia, Costa Rica, Panamá, República Dominicana, Guatemala, Honduras, El Salvador, Ecuador, Paraguay

Programa académico

1. Modelos lineales con variables numéricas
  • Cómo armar modelos lineales en Excel: Selección de variables, interpretación del R cuadrado, estadísticos F, t, significancia de los coeficientes, interpretación de los signos y magnitudes de los mismos paso a paso.
  • ¿Cómo sabemos si las variables del modelo se encuentran bien seleccionadas? ¿Cómo sabemos qué variables son las más importantes? ¿Cuándo sabemos que el modelo es adecuado para realizar pronósticos?

Ejemplos:

  • ¿Cuántos puntos cambia la utilidad por cambios en la tasa de interés?
  • ¿Si queremos vender un servicio pero también financiarlo, ¿cuánto podemos bajar la tasa de financiamiento para captar un mayor número de clientes?
  • Cálculo de diferentes puntos de equilibrio.
2. Regresión Lineal con variables binarias y cualitativas
  • ¿Cómo incorporamos y codificamos variables no numéricas en modelos?
  • ¿Por qué las variables no numéricas suelen ser más importantes?

Ejemplos:

  • ¿Existen diferencias en la productividad dependiendo si el empleado es hombre o mujer? En ese caso, ¿cómo medimos la diferencia?
  • ¿Cómo afecta el grado de escolaridad la demanda de nuestros productos y servicios?

Caso Resuelto: Cuantificación de costos en el área de Operaciones: ¿Cuánto cuesta la caída de un minuto de sistema? ¿Cuál es el costo de la ausencia de un empleado? ¿En cuánto disminuyen los costos al aumentar un punto la calidad? ¿Dependen las pérdidas del turno de procesamiento, del género del empleado, o de factores externos (día de fútbol)?

3. Aplicación: Pronósticos aplicados a los negocios
  • Pronósticos de utilidad en base a ventas, tasas de interés, tendencia y otras variables clave.
  • Ejemplos de pronósticos que incorporan efectos estacionales por mes, trimestre, etc.

Ejemplos:
¿Cuánto debemos aumentar al pronóstico de utilidad el cuarto trimestre? ¿Cuánto aumenta la utilidad por el efecto tiempo?

  • Uso de la regresión lineal para encontrar variables relevantes en modelos.
4. Introducción al Análisis de Varianza (ANOVA)
  • ¿Cómo distinguimos si la eficiencia viene por mejores sistemas o por mejores usuarios?
  • ¿Cómo podemos distinguir si el éxito en el puesto de trabajo proviene por la profesión estudiada o por la habilidad innata del trabajador?
  • Medición de efectos de interacción.
5. Pruebas de Igualdad de Medias y de Cambio Estructural
  • ¿Cómo podemos concluir si un plan de mejoramiento es exitoso?
  • ¿Cómo distinguimos si los indicadores clave muestran un cambio radical de tendencia (ejemplo: eficiencia en la nueva gerencia vs. gerencia anterior)?
  • Medición en general de efectos antes y después.
6. Qué hacemos cuando no tenemos datos: Introducción a la simulación
  • ¿Cómo podemos evaluar un nuevo producto o negocio para el cual aún no tenemos datos?
  • Simulación de variables numéricas como flujos de caja, tiempos de espera, número de clientes y de variables binarias como el estado del tiempo, entrada de competidores, etc.
  • Modelos dinámicos: Combinación de regresión lineal y simulación cuando no se cuentan con algunos datos o se requiere la realización de diversos escenarios.
NOTA: Se requiere computador con Excel y opción “Análisis de Datos” habilitada

Información adicional

Dirigido a gerentes y analistas financieros, directores financieros, gerentes de producción, operaciones y Tesorería, así como todo profesional interesado en medir, gestionar e incrementar la eficiencia y productividad de sus empresas.

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NOTA: Se requiere computador con Excel y opción “Análisis de Datos” habilitada

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