Matemática de la Mercadotecnia

Enviado por cesaraching

La mayoría de textos de mercadotecnia omiten las matemáticas de la mercadotecnia, no obstante ser tan importantes en muchas decisiones para este campo. El cálculo de las ventas, costos y ciertas razones permiten al estratega de mercadotecnia tomar medidas acertadas. En este libro describimos cinco áreas principales de la matemática de la mercadotecnia: el estado de resultados, las razones analíticas, los márgenes de utilidad y rebaja, las matemáticas en la investigación de mercados, muestreo y el punto de equilibrio.

2. Los Estados Financieros en la Empresa

Como vimos en el capítulo I, los principales estados financieros que utilizan las empresas son dos: el estado de resultados y el balance general.

El balance general muestra los activos, los pasivos y el patrimonio de una empresa en determinado momento. Mide la riqueza de la empresa.

El estado de resultados (llamado también estado de pérdidas y ganancias o estado de ingresos) es el principal de los dos estados para obtener información de mercadotecnia. Muestra las ventas de la empresa, el costo de los bienes vendidos y los gastos durante el período dado de tiempo. Refleja la actividad económica de una empresa en determinado momento. Al confrontar el estado de resultados de un periodo a otro, la firma puede detectar tendencias positivas o negativas y emprender las acciones más pertinentes.

EJERCICIO 01 (Analizando el Estado de Resultados)

Debemos establecer la utilidad neta de la empresa AZY, con ventas netas anuales de UM 430,000, siendo sus costos de mercadería vendida la suma de UM 254,400 y sus gastos totales de UM 145,846.

El cuadro 1-1, presenta el estado de pérdidas y ganancias de la compañía AZY (tienda de muebles para oficina), al 31 de diciembre del 2004. Corresponde al estado de una tienda minorista. El de un fabricante sería diferente; concretamente, el área de compras en «costo de bienes vendidos» los reemplazaría por «costo de bienes fabricados».

Aplicando el esquema general de pérdidas y ganancias tenemos:

Ventas netas UM 430,000

(-) Costo de bienes vendidos 254,400

Margen Bruto 175,600

(-) Gastos 145,846

Utilidad neta 29,754

El primer elemento del estado de resultados, nos detalla lo que la compañía AZY vendió durante el año. Las cifras de ventas están formadas por tres conceptos: ventas brutas, devoluciones y descuentos, ventas netas. El primero representa el importe total que se carga a los clientes durante el año por mercadería adquirida en la tienda AZY. Es usual que algunos clientes devuelven mercadería por defectos o por que cambian de parecer. El reintegro íntegro de dinero o el crédito completo al cliente es denominado «devolución». Quizás decida conservar la mercancía, si la tienda le rebaja el precio para compensar el defecto. Estos son las «bonificaciones por defecto». Los ingresos al término de un año de ventas (ventas netas) lo obtenemos deduciendo las devoluciones y rebajas de las ventas brutas.

Ahora examinaremos el costo de los bienes que AZY vendió en el 2003.

Desde luego, para el análisis incluiremos el inventario inicial del negocio. Durante el año compraron artículos diversos para la venta (escritorios, sillas fijas, giratorias, credenzas, gavetas, etc.) por valor de UM 244,800.

El proveedor concedió un descuento de UM 24,000 a la tienda; por tanto, las compras netas fueron de UM 220,800. Como la tienda está situada en una población pequeña, necesita una ruta especial de entrega, AZY tuvo que pagar UM 14,400 por concepto de flete, lo que le da un costo neto de UM 235,200. Cuando sumamos al inventario inicial este monto, el costo de los bienes disponibles para su venta asciende a UM 321,600. El inventario final de UM 67,200 en muebles que había en la tienda al 31 de diciembre lo restamos y obtenemos UM 254,400 que viene a ser el «costo de los bienes vendidos». Como vemos en este caso seguimos una serie lógica de pasos para llegar al costo de los bienes vendidos:

El margen bruto (UM 175,600) es la diferencia entre lo que AZY pagó (UM 254,400) y lo que recibió (UM 430,000) por su mercancía (430,000 – 175,600 = UM 175,600).

Para determinar lo que AZY «ganó» al final del ejercicio, restamos al margen bruto los «gastos» efectuados para generar ese volumen de ventas. Los gastos de venta incluyen el sueldo de dos empleados de tiempo parcial; publicidad local en prensa, radio, televisión; y el costo de entrega de mercancía a los consumidores. Los gastos de ventas equivalían a UM 72,000 para el año. Los gastos administrativos incluyen el salario de un contador a tiempo parcial, suministros de oficina como papelería, tarjetas de negocio y diversos gastos de una auditoría administrativa llevada a cabo por un asesor externo. Los gastos administrativos fueron de UM 44,308 en el 2004. Finalmente, los gastos generales de renta, servicios públicos seguros y depreciación fueron en total de UM 29,538. Los gastos totales fueron de UM 145,846 para el año. Al restar los gastos totales de UM 145,846 del margen bruto (UM 175,600), llegamos a las utilidades netas de UM 29,754 para AZY durante el año del 2004.

3. Ratios o razones analíticas

El analista del estado de pérdidas y ganancias nos proporciona los datos necesarios para derivar varios ratios claves. Específicamente, estos índices son los ratios de operación (es decir, la razón de determinados conceptos en el estado de operación con las ventas netas), que permiten a las empresas comparar su rendimiento en un año, con el de años anteriores (o con los estándares o competidores de la industria en el mismo año); con el propósito de evaluar el éxito global de la compañía. Los principales ratios de operación que se calculan son: los porcentajes de margen bruto, utilidades netas, gastos de operación, devoluciones y rebajas. Los ratios presentados en el presente capítulo, son complementarios del capítulo anterior.

Otro ratio importante para propósitos analíticos es la tasa de rotación de inventarios (RI). Esta tasa indica el número de veces que un inventario se mueve o vende durante un periodo específico (generalmente un año). Podemos calcularlo a partir de un costo, venta o precio unitario. Veamos las siguientes fórmulas:

Índices de Rotación de Inventarios (RI):

o bien:

Aplicando la fórmula (31) a nuestro caso, tenemos:

Como vemos, el inventario de AZY rotó más de 3.31 veces en el 2003. A una tasa mayor de rotación de inventarios, corresponde una mayor eficiencia en la administración y utilidades mayores para la empresa.

El rendimiento sobre la inversión (RSI) mide la eficiencia general, opera con datos del estado de resultados y del balance general.

Después de analizar la fórmula anterior surgen como es natural, dos preguntas: ¿Por qué usar un proceso de dos etapas cuando el rendimiento sobre la inversión podría obtenerse sencillamente como utilidad neta sobre la inversión? ¿Qué es exactamente la inversión?

La respuesta a la primera pregunta, la obtenemos observando como puede afectar cada componente de la fórmula al RSI. Imaginemos que AZY calculó el índice aplicando la fórmula (34):

Si AZY hubiera proyectado conseguir ciertas ventajas de mercadotecnia aumentando su participación en el mercado de muebles, posiblemente habría generado el mismo RSI, duplicando las ventas y permaneciendo sin variación la inversión (aceptando una razón de utilidad más baja, pero produciendo operaciones comerciales y repartición de mercado más altas):

También es posible aumentar el RSI, con una mayor utilidad neta mediante una eficaz y eficiente planeación, realización y control de mercadotecnia:

Otra forma para incrementar el RSI, es encontrar el modo de producir el mismo volumen de ventas y utilidades, disminuyendo al mismo tiempo la inversión (quizá reduciendo el tamaño del inventario promedio del negocio):

¿Qué es la «inversión» en la fórmula RSI? por inversión entendemos el total de activos de una empresa. Como vimos en el Capítulo I, existen otras medidas del rendimiento para evaluar la eficiencia gerencial. Como la inversión se mide en un punto del tiempo, es costumbre calcular el RSI tomando la inversión promedio entre dos periodos (por ejemplo, entre el 1° de enero y el 31 de diciembre del mismo año). También puede medirse como una «tasa interna de rendimiento», empleando el análisis de flujo por pronto pago. La importancia de emplear cualquiera de estos ratios es precisar la eficacia con que la empresa ha utilizado sus recursos. A medida que la inflación, las presiones de la competencia y el costo del capital muestran un movimiento ascendente, estos ratios adquieren más importancia como parámetros de la eficiencia de la administración de mercadotecnia y de la gerencia.

4. Márgenes de Utilidad y Rebajas

Tanto para minoristas y mayoristas es imprescindible conocer los conceptos de margen de utilidad y rebaja. La empresa necesita obtener ganancias si quiere seguir en el negocio; de ahí que el porcentaje de margen de utilidad sea una consideración estratégica de capital importancia. Tanto el margen de utilidad como la rebaja lo expresemos en porcentajes.

A continuación describimos dos métodos de calcular los márgenes de utilidad (con base en el costo o en el precio de venta):

Porcentaje del margen de utilidad basado en el costo, % MUC.

Porcentaje del margen de utilidad basado en el precio de venta, % MUPV.

Para evitar confusiones AZY debe decidir cuál fórmula utilizar. Por ejemplo si compró las sillas a UM 40 y quiere obtener un margen de utilidad de UM 20, este porcentaje de sobrecargo en el costo será:

Margen de utilidad en UM : 20

Costo : 40

Sustituyendo estos valores en la fórmula (29) tenemos:

Aplicando la fórmula (30) tenemos:

Es común en los minoristas calcular el porcentaje de sobrecargo basándose en el precio de venta y no en el costo.

Supongamos que AZY conoce su costo (UM 40) y el margen de utilidad deseado (25%) en un sillón y quiere obtener el precio de venta utilizando el margen de utilidad como porcentaje de la fórmula para el precio de venta. La fórmula es:

En el proceso de distribución de un producto, cada integrante del canal añade su margen de utilidad al producto antes de venderlo al siguiente integrante. Esta «cadena de márgenes de utilidad» lo ilustramos en el siguiente ejemplo con la venta de un juego de muebles de AZY a UM 600:

El minorista cuyo margen de utilidad es de 25% no necesariamente obtiene una utilidad mayor que el fabricante, cuya ganancia es de 10%. La utilidad se condiciona al volumen de venta, a la cantidad de artículos que pueden venderse con ese margen de utilidad (tasa de rotación de inventarios) y a la eficiencia de operación (gastos, etc.). Generalmente al minorista le agrada convertir en costo (y viceversa) los márgenes de utilidad basados en el precio de venta. Ver fórmulas:

AZY, descubre que su competidor utiliza el 35% como margen de utilidad, basado en el costo y desea saber ¿cuánto sería el porcentaje del precio de venta? El cálculo arrojaría:

Sustituyendo valores en la fórmula (31) obtenemos:

Como AZY estaba operando con 25% de margen de utilidad basado en el precio de venta piensa que este recargo será compatible con el de su competidor. Al finalizar la campaña, AZY se dio cuenta que tenía en existencia un inventario de sillones devueltos. Por lo que resulta indispensable una rebaja del precio inicial de venta. Compraron 40 unidades a UM 35 cada una y vendieron 20 a UM 70 la unidad. El saldo de sillones lo rebajaron a UM 45, vendiendo 10 unidades de este lote. El cálculo de la razón de descuento lo hacemos de la siguiente manera:

Sustituyendo valores en la fórmula (33) tenemos:

Es decir que el porcentaje de rebaja es de 24.32%. Las razones de descuento son calculados para cada grupo y no para productos individuales, al medir la eficiencia relativa de la mercadotecnia en departamentos, calculamos y comparamos diferentes periodos. AZY usará razones de rebaja para juzgar la eficiencia relativa de los clientes y sus vendedores en los departamentos de la tienda.

5. Las matemáticas en la investigación de mercados y muestreo

La investigación de mercados es la obtención, interpretación y comunicación de información orientada a las decisiones, la cual será utilizada en todas las fases del proceso estratégico de mercadotecnia. Esta definición tiene dos importantes contenidos:

Interviene en las tres fases del proceso administrativo del marketing: planeación, instrumentación y evaluación.
Reconoce la responsabilidad del investigador de recabar información útil para los administradores.

5.1 Alcances de la investigación de mercado

Dependiendo de sus necesidades y nivel de complejidad, los directivos de mercadotecnia utilizan cuatro principales fuentes de información:

Una es la obtención de reportes proporcionados regularmente, los cuales son elaborados y vendidos por empresas de investigación. Éstos son llamados servicios sindicados porque son desarrollados sin tener en cuenta a un cliente en particular, pero son vendidos a cualquier interesado. Suscribirse a este servicio permite al empresario observar regularmente las ventas al detalle de los productos de sus competidores por tipo de establecimiento y zona geográfica.

La segunda fuente es el sistema de información de mercadotecnia, una actividad interna de una empresa la cual le proporciona un reporte estandarizado continuo, programado o de flujo de demanda. Los sistemas de información de mercadotecnia son utilizados por directivos y vendedores.

La tercera fuente es el sistema de apoyo a las decisiones. También es interno, pero permite a los directivos interactuar directamente con los datos a través de computadoras personales para contestar preguntas concretas. Un administrador, por ejemplo, podría tener un sistema de apoyo a las decisiones que proporcionará suposiciones específicas que estimularán el impacto de varios niveles de publicidad en las ventas de un producto.

La cuarta fuente es un no recurrente y exclusivo proyecto de investigación de mercadotecnia, conducido por el personal de asesoría de la compañía o por una empresa de investigación independiente, para contestar una pregunta específica.

5.2. Excel y las Funciones Estadísticas para muestras y poblaciones

5.2.1. Algunos conceptos importantes

Antes de pasar a exponer algunas funciones estadísticas utilizadas en Excel para población y muestra, desarrollaremos primeramente, conceptos relevantes al tema que estamos tratando, las medidas centrales como la media aritmética, mediana, moda y medidas de dispersión como la desviación media, desviación estándar y varianza.

Distribución de frecuencia. Ante un gran número de datos, resulta de mucha utilidad distribuirlos en clases o categorías y precisar el número de individuos pertenecientes a cada clase, que es la frecuencia de clase. La ordenación tabular de los datos en clases, reunidas las clases y con las frecuencias correspondientes a cada una, es una distribución de frecuencias o tabla de frecuencias. La tabla 1, es una distribución de frecuencias de alturas (en centímetros) de 1,000 estudiantes universitarios.

La primera clase o categoría, comprende las alturas de 150 a 155 centímetros, indicada por el símbolo 150 – 155. Puesto que 30 estudiantes tienen una altura perteneciente a esta clase, la correspondiente frecuencia de clase es 30.

Intervalos de clase y límites de clase Los intervalos de clase como 150 – 155 de la tabla anterior, son los intervalos de clase. Los números extremos, 150 y 155, son los límites de clase; el número menor 150 es el límite inferior de la clase y el mayor 155 es el límite superior. Las denominaciones clase e intervalo de clase son utilizados indistintamente, aunque el intervalo de clase es objetivamente un símbolo para la clase.

Marca de clase. La marca de clase es el punto medio del intervalo de clase, lo obtenemos sumando los límites inferior y superior de la clase y dividiendo por 2. Así la marca de clase del intervalo 150 – 155 es (150 + 155)/2 = 152.50 centímetros). La marca de clase también es conocida como punto medio de la clase.

Para razonamiento matemático ulteriores, todas las observaciones pertenecientes a un intervalo de clase dado lo asumimos como coincidentes con la marca de clase. Así, todas las alturas en el intervalo de clase 150 – 155 centímetros son considerados como 152.50 centímetros.

Rango. Es la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de la variable o de un conjunto de números. En la tabla 1, el rango viene dado así:

Población, una población es el total de las observaciones concebibles de un tipo particular.

Muestra, es un número limitado de observaciones de una población, elegidos de tal mondo que permita que todas las observaciones posibles tengan la misma probabilidad de presentarse.

5.2.2. Notación con índice o subíndice

El símbolo Xj («X sub j») denota cualquiera de los n valores de X1, X2; X3,…, Xn que una variable X puede tomar. La letra j en Xj, representa cualquiera de los números 1, 2,3,…, n, denominado índice o subíndice. También podemos utilizar como subíndice cualquier otra letra distinta de j, como i, k, p, q, s.

5.2.3. Notación sumatoria

El símbolo, indica la suma de todas las Xj desde j = 1 hasta j = n, es decir, por definición:

Cuando no cabe confusión posible esta suma esta representada por las notaciones más simples o. El símbolo es la letra griega mayúscula sigma, significando sumación.

En estos dos ejemplos a es una constante. Más específicamente.

Ejemplo 3: Si a, b, c son constantes cualesquiera,

5.2.4. Herramientas de análisis estadístico

Microsoft Excel proporciona un conjunto de herramientas para el análisis de los datos (denominado Herramientas para análisis) que podrá utilizar para ahorrar pasos en el desarrollo de análisis estadísticos o técnicos complejos. Cuando utilice una de estas herramientas, deberá proporcionar los datos y parámetros para cada análisis; la herramienta utilizará las funciones de macros estadísticas o técnicas correspondientes y, a continuación, mostrará los resultados en una tabla de resultados. Algunas herramientas generan gráficos además de tablas de resultados.

Acceder a las herramientas de análisis de datos. Las Herramientas para análisis incluyen las herramientas que se describen a continuación. Para tener acceso a ellas, haga clic en Análisis de datos en el menú Herramientas. Si el comando Análisis de datos no está disponible, deberá cargar el programa de complementos de Herramientas para análisis.

Hay cuatro funciones (VAR, VARP, DESVEST, DESVESTP) para el cálculo de la varianza y desviación estándar de los números en un rango de celdas. Antes de calcular la varianza y la desviación estándar de un conjunto de valores, es necesario determinar si esos valores representan el total de la población o solo una muestra representativa de la misma. Las funciones VAR y DESVEST suponen que los valores representan el total de la población.

5.2.4.1. Medidas de posición central

Son aquellas medidas que nos ayudan a saber donde están los datos pero sin indicar como se distribuyen.

a) Media o promedio

La media aritmética o simplemente media, que denotaremos por, es el resultado obtenido al dividir la suma de todos los valores de la variable entre el número total de observaciones, expresada por la siguiente fórmula:

Función PROMEDIO

Devuelve el promedio (media aritmética) de los argumentos.

Sintaxis

PROMEDIO(número1;número2;…)

Número1, número2, … son entre 1 y 30 argumentos numéricos cuyo promedio desea obtener.

Observaciones

Los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que contengan números.
Si el argumento matricial o de referencia contiene texto, valores lógicos o celdas vacías, estos valores no son considerados; sin embargo, las celdas con valor cero son incluidas.

Sugerencia

Cuando calcule el promedio de celdas, tenga en cuenta la diferencia existente entre las celdas vacías, de manera especial si ha quitado la marca a la casilla Valores cero en la ficha Ver (comando Opciones en el menú Herramientas). Las celdas vacías no se cuentan pero sí los valores cero.

Ejercicio 03 (Media aritmética)

¿Cuál será la media aritmética de los números 10, 5, 8, 14, 13?

1º aplicando la fórmula (28), tenemos:

2º Aplicando la función Promedio de Excel, tenemos:

En el CD que acompaña la obra, encontrará la solución de la mayoría de ejercicios en la hoja de Excel. Igualmente, la mayoría de ejercicios en el CD, contienen etiquetas explicativas (esquineros de color rojo) del proceso operativo de las diferentes funciones. Ver la siguiente ilustración:

b) Mediana

La mediana de una serie de datos ordenados en orden de magnitud es el valor medio o la media aritmética de los dos valores medios.

Función MEDIANA

Devuelve la mediana de los números. La mediana es el número que se encuentra en medio de un conjunto de números, es decir, la mitad de los números es mayor que la mediana y la otra mitad es menor.

Sintaxis

MEDIANA(número1;número2; …)

Número1, número2, … son entre 1 y 30 números cuya mediana desea obtener.

Observaciones

Los argumentos deben ser números o nombres, matrices o referencias que contengan números. Microsoft Excel examina todos los números en cada argumento matricial o de referencia.
Si el argumento matricial o de referencia contiene texto, valores lógicos o celdas vacías, estos valores se pasan por alto; sin embargo, se incluirán las celdas con el valor cero.
Si la cantidad de números en el conjunto es par, MEDIANA calcula el promedio de los números centrales.

Ejercicio 02 (Mediana)

La mediana de esta serie es 6.
Tenemos la siguiente serie:
Tenemos la siguiente serie:

La mediana de esta serie de números es 10:

c) Moda

La moda es el valor de la variable que más veces se repite, es decir, es el valor más común o más de moda. La moda puede no existir, incluso si existe puede no ser única.

Función MODA

Devuelve el valor que se repite con más frecuencia en una matriz o rango de datos. Al igual que MEDIANA, MODA es una medida de posición.

Sintaxis

MODA(número1;número2; …)

Número1, número2, … son de 1 a 30 argumentos cuya moda desea calcular. También puede utilizar una matriz única o una referencia matricial en lugar de argumentos separados con punto y coma.

Observaciones

– Los argumentos deben ser números, nombres, matrices o referencias que contengan números.

– Si el argumento matricial o de referencia contiene texto, valores lógicos o celdas vacías, estos valores se pasan por alto; sin embargo, se incluirán las celdas con el valor cero.

– Si el conjunto de datos no contiene puntos de datos duplicados, MODA devuelve el valor de error #N/A.

En un conjunto de valores, la moda es el valor que se repite con mayor frecuencia; la mediana es el valor central y la media es el valor promedio. Ninguna de estas medidas de la tendencia central tomada individualmente proporciona una imagen completa de los datos. Supongamos que los datos están agrupados en tres áreas, la mitad de las cuales es un valor bajo que se repite y la otra mitad consiste en dos valores elevados. Tanto PROMEDIO como MEDIANA devolverán un valor situado en una zona central relativamente vacía, y MODA devolverá el valor bajo dominante.

Ejemplo 1

La serie: 2, 2, 5, 7, 9, 9, 9, 10, 10, 11, 12, 18 la moda es 9

Ejemplo 2

La serie: 3, 5, 8, 10, 12, 15, 16 no tiene moda

Ejemplo 3

La serie: 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 7, 7, 9 tiene dos modas,

por ello es bimodal

5.2.4.2. La desviación típica y otras medidas de dispersión

La variación o dispersión de los datos numéricos es el grado en que estos tienden a extenderse alrededor de un valor medio. Existen diferentes medidas de dispersión o variación, las más utilizadas son el rango (expuesto en el numeral 5.2.1.), la desviación media, el rango semiintercuartílico, el rango entre percentiles 10-90 y la desviación típica.

Cuartiles, Deciles y Percentiles

Si un conjunto de datos están ordenados por magnitudes, el valor central (o la media de los dos centrales) que dividen al conjunto en dos mitades iguales, es la mediana. Extendiendo esa idea, podemos pensar en aquellos valores que dividen al conjunto de datos en cuatro partes iguales. Esos valores denotados por Q1, Q2 y Q3, son el primer cuartíl, segundo cuartíl y tercer cuartíl, respectivamente. EL Q2 coincide con la mediana.

Similarmente, los valores que dividen a los datos en 10 partes iguales son los deciles, representados por D1, D2,…,D9, mientras que los valores que lo dividen en 100 partes iguales son los percentiles, denotados por P1, P2,…,P99. El 5º decil y el 50º percentil coinciden con la mediana. Los 25º y 75º percentiles coinciden con el primer y tercer cuartiles.

Colectivamente, cuartiles, deciles y percentiles son los cuantiles.

Las medidas de dispersión tratan de medir el grado de dispersión que tiene una variable estadística en torno a una medida de posición o tendencia central, indicándonos lo representativa que es la medida de posición. A mayor dispersión menor representatividad de la medida de posición y viceversa.

d) Desviación media absoluta, o promedio de desviación

Indica las desviaciones con respecto a la media aritmética en valor absoluto. De una serie de N números X1, X2,… Xn definido por:

Donde es la media aritmética de los números y es el valor absoluto de las desviaciones de las diferentes de . Valor absoluto de un número es el mismo número sin signo asociado alguno, representado por dos barras verticales a ambos lados del número. Así tenemos:

Ejercicio 04 (Desviación media)

Calcular la desviación media de los números: 4, 5, 8, 10, 13

Solución

1º Calculamos la media aritmética de los números, aplicando la fórmula (28) y la función PROMEDIO de Excel:

2º Aplicando la fórmula (29) y la función PROMEDIO de Excel, calculamos la desviación media:

Si X1, X2;…, Xk presentan con frecuencias f 1, f2,…, fk, respectivamente, la desviación media la podemos representar como:

A veces, la desviación media es definida como desviaciones absolutas de la mediana u otro promedio en lugar de la media. La desviación media respecto de la mediana es mínima.

Ejercicio 05 (Desviación media)

Calcular la desviación media de las siguientes series de números:

Serie 1: 11, 6, 7, 3, 15, 10, 18, 5

Serie 2: 10, 3, 8, 8, 9, 8, 9, 18

Solución

1º Aplicando la fórmula (28) y la función PROMEDIO de Excel, calculamos la media aritmética de cada serie:

1º Calculamos la media aritmética de cada una de las series aplicando la fórmula (34) y la función Promedio de Excel:

2º Con la fórmula (35) y la función PROMEDIO de Excel, calculamos la desviación media de cada una de las series:

Finalmente, la desviación media evidencia que la serie (2) tiene menos dispersión que la serie (1).

e) Desviación típica o desviación estándar

La desviación estándar es una medida estadística de la dispersión de un grupo o población. Una gran desviación estándar indica que la población esta muy dispersa respecto de la media; una desviación estándar pequeña indica que la población está muy compacta alrededor de la media.

La desviación típica o estándar para una población puede definirse como:

Donde a es un promedio que puede ser distinto de la media aritmética. De todas las desviaciones típicas, la mínima es aquella para la que a =. El número de elementos de la población esta representado por N.

Cuando la muestra es pequeña (muestra propiamente dicha), generalmente es utilizada la siguiente relación:

Denominada desviación estándar muestral o desviación estándar corregida. El número de elementos de la muestra lo representa n.

Cuando es necesario distinguir la desviación estándar de una población de la desviación estándar de una muestra sacada de esta población, empleamos el símbolo s para la última y para la primera. Así, s2 y representarán la desviación estándar muestral y poblacional, respectivamente.

f) Varianza

La varianza mide la mayor o menor dispersión de los valores de la variable respecto a la media aritmética. Cuanto mayor sea la varianza mayor dispersión existirá y por tanto menor representatividad tendrá la media aritmética. La varianza se expresa en las mismas unidades que la variable analizada, pero elevadas al cuadrado.

La varianza de un conjunto de datos se define como el cuadrado de la desviación estándar y viene dada, por tanto, por para una población o s2 para una muestra:

Cuando la muestra es pequeña (muestra propiamente dicha), generalmente es utilizada la siguiente relación:

Denominada varianza muestral o varianza corregida

5.2.4.3. Cálculos estadísticos con Excel, con el total de la población

Si los datos que estamos analizando corresponden al total de la población en lugar de una muestra, para calcular la varianza y la desviación típica o estándar debemos utilizar las funciones VARP y DESVESTP.

Función VARP

Calcula la varianza en función de toda la población.

Sintaxis

VARP(número1;número2; …)

Número1, número2, … son de 1 a 30 argumentos numéricos correspondientes a una población.

Observaciones

VARP parte de la hipótesis de que los argumentos representan la población total. Si sus datos representan una muestra de la población, utilice VAR para calcular la varianza.
Utiliza la fórmula (38)
Se pasan por alto los valores lógicos como VERDADERO y FALSO y el texto. Si los valores lógicos y el texto no se deben pasar por alto, utilice la función de hoja de cálculo VARP.

Función DESVESTP

Calcula la desviación estándar de la población total determinada por los argumentos. La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).

Sintaxis

DESVESTP(número1; número2; …)

Número1, número2, … son de 1 a 30 argumentos numéricos correspondientes a una población. También puede utilizar una matriz única o una referencia matricial en lugar de argumentos separados con punto y coma.

Se pasan por alto los valores lógicos, como VERDADERO y FALSO, y de texto. Si los valores lógicos y el texto no se deben pasar por alto, utilice la función de hoja de cálculo DESVESTA.

Observaciones

DESVESTP parte de la hipótesis de que los argumentos representan la población total. Si sus datos representan una muestra de la población, utilice DESVESTP para calcular la desviación estándar.
Utiliza la fórmula (37)
Cuando el tamaño de las muestras es importante, las funciones DESVEST y DESVESTP devuelven aproximadamente el mismo valor.
La desviación estándar se calcula utilizando los métodos "sesgado" o "n".

5.2.4.4. Cálculos estadísticos en Excel con la muestra

Si los datos que estamos analizando corresponden a una muestra de la población en lugar de la población total, para calcular la varianza y la desviación típica o estándar debemos utilizar las funciones DESVEST y VAR.

Función DESVEST

Calcula la desviación estándar en función de una muestra. La desviación estándar es la medida de la dispersión de los valores respecto a la media (valor promedio).

Sintaxis

DESVEST(número1; número2; …)

Número1, número2, … son de 1 a 30 argumentos numéricos correspondientes a una muestra de una población. También puede utilizar una matriz única o una referencia matricial en lugar de argumentos separados con punto y coma.

Observaciones

DESVEST parte de la hipótesis de que los argumentos representan la muestra de una población. Si sus datos representan la población total, utilice DESVESTP para calcular la desviación estándar.
Utiliza la fórmula: (37A)
La desviación estándar se calcula utilizando los métodos "no sesgada" o "n-1".
Se pasan por alto los valores lógicos como VERDADERO y FALSO y el texto. Si los valores lógicos y el texto no deben pasarse por alto, utilice la función de hoja de cálculo DESVESTA.

Función VAR

Calcula la varianza en función de una muestra.

Sintaxis

VAR(número1;número2; …)

Número1, número2, … son de 1 a 30 argumentos numéricos correspondientes a una muestra de una población.

Observaciones

La función VAR parte de la hipótesis de que los argumentos representan una muestra de la población. Si sus datos representan la población total, utilice VARP para calcular la varianza.
Utiliza la fórmula: (32A)
Se pasan por alto los valores lógicos, como VERDADERO y FALSO y el texto. Si los valores lógicos y el texto no se deben pasar por alto, utilice la función de hoja de cálculo VARA.

Ejercicio 06 (Desviación estándar de una muestra)

Determinar, la desviación típica y la varianza de cada uno de las series de números del ejercicio 5.

Para resolver este ejercicio trataremos los datos de las series como muestra, por cuanto, asumimos como población el universo de todos los números enteros. Luego, aplicamos las fórmulas y funciones de una muestra.

Solución

1º Calculamos la desviación estándar de cada una de las series, aplicando la fórmula (37) y la función DESVEST de Excel:

= 5.15

= 4.16

Comentario

Comparando los resultados con los obtenidos en el ejercicio 6. Constatamos que la desviación típica indica que la serie (2) tiene menos dispersión que la serie (1). No obstante, debemos considerar, el hecho, de que los valores extremos afectan a la desviación típica mucho más que a la desviación media. Puesto que las desviaciones para el cálculo de la desviación típica son elevadas al cuadrado.

2º Calculamos la varianza directamente elevando al cuadrado la desviación estándar de cada una de las series y aplicando indistintamente la función VAR:

1 = 5.1530; 2 = 4.1555; VAR1 y 2 = ?

Ejercicio 07 (Calculando el rango)

Calcular los rangos de las indemnizaciones recibidas por cuatro trabajadores de las empresas A y B:

Rango ( A) = 350 – 90 = 270

Rango ( B) = 235 – 210 = 25 Distribución menos dispersa

Muchas veces el rango se da por la simple anotación de los números mayor y menor. En nuestro ejercicio, esto sería 90 a 350 ó 90-350.

En la Tabla 1, el rango lo calculamos así:

Rango = Marca de clase de la clase superior – marca de clase inferior

Ejercicio 08 (Calculando la media aritmética)

En la Tabla 1, Tallas de estudiantes universitarios 2004, determinar la marca de clase (x), las desviaciones (d), la frecuencia (f) y la media aritmética:

Solución

(155 + 150)/2 = 152.50,…, (185 + 180)/2 = 182.50
Calculamos las marcas de clases aplicando el método ya conocido:
Tomamos la media supuesta A como la marca de clase 167.50 (que tiene la mayor frecuencia), podíamos también tomar cualquier marca de clase.
Calculamos las desviaciones d, restando de la marca de clase x la media A. Los cálculos efectuados lo expresamos en la tabla 1-1:

4º Con los datos obtenidos en la Tabla 1, ya estamos en condiciones de calcular la media aritmética de la talla de los estudiantes universitarios 2004:

Ejercicio 09 (Calculando la media aritmética)

Tenemos la siguiente distribución de frecuencias de los salarios semanales en UM de 85 empleados de la empresa BURAN a.C.:

Determinar el salario medio semanal de los 85 empleados.

Solución

Aplicando los métodos conocidos calculamos la marca de clase y confeccionamos la siguiente tabla:

Finalmente, calculamos la media aritmética semanal de los salarios:

Ejercicio 10 (Desviación estándar de una población)

Con los valores de la tabla 1, tallas de estudiantes universitarios 2004, calcular la desviación estándar:

Solución

Del ejercicio 08, sabemos que la media aritmética es 168.08 centímetros. Podemos ordenar los datos de la forma siguiente:

Ahora, vamos a calcular la desviación estándar:

5.3. Poblaciones y muestras

Como ya definimos, muestra es el número de elementos, elegidos o no al azar, tomado de un universo cuyos resultados deberán extrapolarse al mismo, con la condición de que sean representativos de la población.

No es necesario encuestar ni observar a todos los que pueden arrojar luz sobre un problema. Basta recabar datos de una muestra, a condición de que sus reacciones sean representativas del grupo entero. La clave de la investigación de mercados es determinar si la muestra suministra suficiente información.

La idea central en que se fundamenta el muestreo es que, un número pequeño de objetos (una muestra) seleccionada adecuadamente de una cantidad mayor de ellos (un universo) debe reunir las mismas características y casi en la misma proporción que el número más grande.

Para conseguir datos confiables, hay que aplicar la técnica correcta al seleccionar la muestra.

Aunque existen numerosas técnicas muestrales, sólo las muestras aleatorias o probabilísticas son adecuadas para hacer generalizaciones de una muestra a un universo. Extraemos una muestra aleatoria, de modo que todos los miembros del universo tengan las mismas probabilidades de ser incluidos en ella.

Las muestras, no aleatorias u opináticas conocidas con el nombre de muestras disponibles o de conveniencia, muy comunes en la investigación de mercados, no los tratamos en presente libro.

Empleando la estadística y fundamentándonos en la información obtenida por medio de una muestra, podemos decir cómo es probablemente una población. Igualmente, podemos tomar los datos relativos a la población para predecir cómo deben ser probablemente las muestras. Por ejemplo, un empresario interesado por el número de ventas de todas las empresas fabricantes de jeans de la ciudad de Lima. Puesto que el número de observaciones posibles es muy grande, debe decidir medir la cantidad de ventas de 30 de esos establecimientos. En este caso, las 30 empresas son la muestra; la población lo constituyen el total de las empresas fabricantes de jeans de la ciudad de Lima.

El empresario, utilizará la información sobre la muestra para conocer como es probablemente la población de las empresas fabricantes de jeans de la ciudad de Lima. Utilizará la información sobre la población para saber probablemente como será la muestra. Con esta información el empresario esta en condiciones de desarrollar adecuadamente la estrategia de mercadeo de su empresa.

Ejemplo 1: Para saber cuál de los cinco mercados de la zona donde vive Alessandro tiene los mejores precios, elabora una lista común de compras y toma los precios que figuran en la lista, de los cinco mercados. Para conocer si las cifras obtenidas son muestras o poblaciones, preguntamos ¿Expresan las observaciones todo lo necesario, o asume que las demás observaciones serán similares? ¿Son poblaciones o muestras las cifras de la lista de compras?

Respuesta Son muestras. Las poblaciones son todos los precios de cada almacén; suponemos que otros días y con otras listas de productos, obtendremos resultados similares.

Denominamos parámetro, a un número utilizado para resumir una distribución de la población. A un número similar, utilizado para describir una muestra lo denominamos estadística.

Ejemplo 2 : Estamos estudiamos la población del Perú y queremos saber si ¿la edad media de todos los peruanos es un parámetro o una estadística?.

Respuesta. Es un parámetro.

Ejemplo 3: Un productor de café de Jaén, zona nororiental del Perú, desea saber el número promedio de insectos nocivos a este sembrío por hectáreas; para ello cuenta el número de insectos que hay en un gran número de parcelas de una hectárea, seleccionadas al azar. Preguntamos: ¿El número de insectos por hectárea que hay en su muestra es un parámetro o una estadística?

Respuesta. Es una estadística.

Finalizando esta parte, precisamos lo siguiente: la media de una distribución muestral es una estadística; la media de una distribución de población es un parámetro; la desviación estándar de una distribución de la población es un parámetro y la desviación estándar de una distribución muestral es una estadística.

5.3.1. Tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra depende de tres aspectos:

1) Error permitido

2) Nivel de confianza estimado

3) Carácter finito o infinito de la población.

Las fórmulas generales para determinar el tamaño de la muestra son las siguientes:

Para poblaciones infinitas (más de 100,000 habitantes)

Para poblaciones finitas (menos de 100,000 habitantes)

Nomenclatura:

n = Número de elementos de la muestra

N = Número de elementos de la población o universo

P/Q = Probabilidades con las que se presenta el fenómeno.

Z2 = Valor crítico correspondiente al nivel de confianza elegido; siempre se opera con valor zeta 2, luego Z = 2.

E = Margen de error permitido (determinado por el responsable del estudio).

Cuando el valor de P y de Q sean desconocidos o cuando la encuesta abarque diferentes aspectos en los que estos valores pueden ser desiguales, es conveniente tomar el caso más adecuado, es decir, aquel que necesite el máximo tamaño de la muestra, lo cual ocurre para P = Q = 50, luego, P = 50 y Q = 50.

Ejercicio 11 (Cálculo de la muestra de una población infinita)

Para un trabajo de investigación de mercados en el Perú (población infinita 24’000,000 de habitantes), entre otras cosas, queremos saber cuántas personas viajarán a trabajar al extranjero, con la decisión de radicar definitivamente en el país de destino. ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra para un nivel de confianza de la encuesta del 95.5% y un margen posible de error de 4%?

Solución

Z = 2; P = 50; Q = 50; E = 4; n = ?

Respuesta:

El tamaño necesario de la muestra para un nivel de confianza de 4% es 625 personas.

Ejercicio 12 (Cálculo de la muestra de una población finita)

Para el mismo trabajo de investigación de mercados en Oyón Perú (población finita 10’000 habitantes), entre otras cosas, queremos saber cuántas personas viajarán a trabajar al extranjero, con la decisión de radicar definitivamente en el país de destino. ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra para un nivel de confianza de la encuesta del 95.5% y un margen posible de error de 4%?

Solución

Z = 2; P = 50; Q = 50; E = 4; N = 20,000; n = ?

Respuesta:

El tamaño necesario de la muestra para un nivel de confianza de 4% es 606 personas.

Ejercicio 13 (Caso integral de población y muestra con Excel)

Tenemos las ventas mensuales de cinco años de la empresa BURAN S.A.C., conforme lo ilustramos en el cuadro 14/01, expresado en unidades monetarias (UM):

CUADRO 14/01

I. Vamos efectuar los cálculos estadísticos con muestras aplicando las funciones VAR y DESVEST.

1º Calculamos la media con la función PROMEDIO, en el cuadro 14/01, seleccionamos las celdas B3:F14 y obtenemos la media aritmética:

= 68,650

2º Confeccionamos el Cuadro 14/02, restando a cada valor de venta (X) la media de UM 68,650:

CUADRO 14/02

3º Calculamos las funciones VAR y DESVEST, para ello, en el cuadro 14/02, seleccionamos las celdas B18:E29, que representan solo una parte de la población:

Las funciones VAR y DESVEST operan con las siguientes fórmulas:

Los resultados de las funciones PROMEDIO, VAR y DESVEST están expresadas en el cuadro siguiente:

Interpretando los resultados y asumiendo que el valor de las ventas de la empresa BURAN S.A.C., están distribuidas normalmente, deducimos que aproximadamente el 68% de las ventas son de:

68,650 – 3,708 = UM 64,942 y

68,650 + 3,708 = UM 72,358

I. Ahora, vamos efectuar los cálculos estadísticos con el total de la población aplicando las funciones VARP y DESVESTP. Asumimos que las celdas B18:E29 del Cuadro 14/02 representan el total de la población, calculamos la varianza y la desviación estándar de la población. Operamos con el promedio, calculado con el total de las ventas.

Las funciones VARP y DESVETP operan con las siguientes fórmulas:

Como es lógico, los resultados de las funciones aplicables a muestras son mayores que los obtenidos con las funciones aplicables a la población total, esto, debido a que el total de sucesos (n) en el primer caso es (n – 1) y en el segundo es simplemente (n). Cuanto mayor sea el denominador (n) menor será el resultado obtenido. Ver aplicación de funciones Estadística en el CD, que acompaña la obra.

6. El Punto de Equilibrio (Pe)

El análisis de equilibrio es un importante elemento de planeación a corto plazo; permite calcular la cuota inferior o mínima de unidades a producir y vender para que un negocio no incurra en pérdidas. «Esta herramienta es empleada en la mayor parte de las empresas y es sumamente útil para cuantificar el volumen mínimo a lograr (ventas y producción), para alcanzar un nivel de rentabilidad (utilidad) deseado. El punto de equilibrio es el punto o nivel de producción y ventas en el que cesan las pérdidas y empiezan las utilidades o viceversa.

Para la determinación del punto de equilibrio debemos definir y clasificar algunos costos:

Costos fijos: Son aquellos que no varían con cualquier nivel de producción o ventas.

Costo variable total (CVT). Son los que cambian proporcionalmente con el nivel de producción o ventas de una empresa. El costo variable unitario (CVU), es el valor asociado unitariamente a cada producto o servicio de la empresa.

Para el cálculo del PE debemos tener en cuenta las siguientes variables cantidad producida, precio unitario, costos fijos y costos variables unitarios. Los ingresos estarán determinados por la cantidad vendida y el precio de venta unitario, los costos los determinan la cantidad producida y vendida, los costos fijos y los costos variables por unidad.

6.1. Punto de equilibrio en dinero y en unidades

El punto de equilibrio lo podemos calcular en unidades monetarias o en unidades físicas, conforme veremos en la solución de los diferentes ejercicios. El cálculo en unidades monetarias es la recomendada cuando la actividad no es reconocible en unidades o cuando hay varios bienes o productos. Aquí interviene mucho la "mezcla de producto", es decir, la proporción en que son vendidos los diferentes productos y esta mezcla debe mantenerse constante en la realidad, para que el punto de equilibrio calculado coincida con lo real. En los ejercicios que preceden calcularemos puntos de equilibrio individuales, cuando existen varios productos.

En caso de calcular el punto de equilibrio en dinero, tenemos la siguiente expresión:

Ingresos totales = Costos fijos + costos variables totales

Asumimos que los costos variables unitarios son proporcionales al precio de venta, luego, así también lo serán los costos variables totales y los ingresos totales. En otras palabras, debemos mantener esa proporción, por lo tanto, podemos escribir la última expresión de la siguiente forma:

Ingresos totales = costos fijos + A x (Ingresos totales)

Donde A es la fracción que representa la relación entre el costo variable y el precio de venta (llamado APORTACION).

A = W – CV

Relación de aportación

La relación de aportación o BV puede expresarse de diferentes formas:

La aportación (A) es la diferencia en unidades monetarias entre el precio de venta y los costos variables o efectivos. La relación de aportación (BV) es el porcentaje que representa la aportación con respecto al precio de venta.

El margen de contribución es el mismo margen bruto (utilidad bruta expresada como un porcentaje de las ventas), que estudiamos en la parte concerniente a los ratios financieros.

Fórmula para calcular el punto de equilibrio:

A partir de esta fórmula calcularemos el punto de equilibrio en unidades monetarias, sea con datos totales o unitarios de los costos variables y ventas. El punto de equilibrio en unidades físicas lo obtenemos a través de una simple división del resultado proporcionada por la fórmula (35) entre el precio unitario.

Otras nomenclaturas utilizadas

PV = Precio de venta del bien o servicio

Q = Cantidad vendida o producida

A = Aportación

BV = Relación de aportación

La fórmula supone que todo lo producido es vendido, es decir, no va a inventarios. Los productos que están en inventario tienen costos fijos asignados, que no se están recuperando (no vendidos) en el momento del análisis.

Para operar correctamente la fórmula es necesario que todas las variables estén expresados en la misma unidad, bien valores monetarios o bien en unidades.

El punto de equilibrio también sirve para calcular el volumen de las ventas que debe realizar una empresa para obtener un porcentaje de utilidad determinado. La fórmula es la siguiente:

EJERCICIO 14 (Calculando el Pe de ventas)

Un pequeño empresario en el ejercicio 2004, vendió UM 60,000, en el mismo período sus costos fijos fueron de UM 18,001.29 y los costos variables de UM 32,000. Calcular el volumen de ventas necesario en punto de equilibrio.

Solución:

W = 60,000; CF = 18,001.29; CV = 32,000; Pe = ?

Respuesta:

El nivel necesario de ventas para no ganar, ni perder es de UM 38,571.44, este es el punto de equilibrio para la empresa.

Comentario:

El costo fijo permanece invariable, independientemente del volumen de ventas, mientras que el costo variable está relacionado directamente con el volumen de ingresos o ventas.

El porcentaje del costo variable en el punto de equilibrio está dado por la relación existente entre los costos variables y el nivel de ventas, así:

Los costos variables en el punto de equilibrio son:

UM 38,571.43*53.33% = UM 20,570.14

EJERCICIO 15 (Volumen de ventas necesarios para una utilidad del 30%)

Con los datos del ejercicio anterior determinar el volumen de ventas necesario para obtener un 30% de utilidad sobre las ventas en punto de equilibrio.

Solución:

Pe = 38,571; CV = 0.5333; MU = 0.30; W = ?

[42] W = 38,571.43 + 30%(38,571.43) + 53.33%(38,571.43) = UM 70,713.00

Respuesta:

El volumen necesario de venta para obtener un 30% de utilidad sobre las ventas en punto de equilibrio es UM 70,713.00.

EJERCICIO 16 (Punto de equilibrio en unidades)

Una empresa con unos costos fijos mensuales de UM 180,000, manufactura un producto cuyo costo variable de producción es de UM 50 por unidad y su precio al consumidor es de UM 200.

Solución:

CF = 180,000; CVU = 50; PV = 250; PE = ?; Q = ?

1º Calculamos el PE en valores monetarios:

2º Calculamos la cantidad mensual a producir:

Q = 225,000/250 = 900 unidades mensuales

Esto quiere decir que si fabricamos y vendemos más de 900 unidades, el producto generará utilidades, si fabricamos y vendemos menos de 900 unidades producirá pérdidas.

Así tenemos, si producimos 1,000 unidades, tenemos utilidades de:

Utilidad = Ingresos – Costos

UTILIDAD = (250*1000) – (180,000 – (50*1000)) = UM 20,000

Asimismo, si producimos 800 unidades, tenemos pérdidas por:

PERDIDA = (250*800) – (180,000 – (50*800)) = – UM 20,000

Ejercicio 17 (PE producción y ventas)

Un pequeño industrial, produce maletines con un costo de producción por unidad de UM 10.50 y los vende al por mayor a UM 15.00, por su local paga la suma de UM 350 más sus gastos fijos de UM 1,200 mensuales. Determinar cuántos maletines tiene que producir y vender anualmente para no ganar ni perder.

Solución:

CF = 1,550; CV = 10.50; W = 15; PV = 15; PE = ?; Q= ?

Para determinar la cantidad mensual de maletines a producir, simplemente dividimos el monto obtenido entre el precio de venta de cada uno:

Q = 5,166.67/15 = 344 maletines de producción mensual

Calculamos el porcentaje de los costos variables:

Comprobando tenemos:

Respuesta:

El pequeño industrial debe producir y vender 344 maletines mensualmente, para no ganar ni perder. Es decir, cuando produce y vende más de 344 maletines comienzan sus utilidades.

EJERCICIO 18 (Calculando el Punto de Equilibrio)

Un pequeño fabricante de gorros cuyo precio unitario de venta es UM 5, sus costos fijos mensuales son de UM 1,800 y el costo variable unitario es UM 2.80, desea saber el nivel de producción y ventas que debe tener para no ganar ni perder.

Solución:

CF = 1,800; CV = 2.80; W = 5; PE = ? Q = ?

1º Calculamos el PE en valores monetarios:

2º Calculamos la cantidad mensual a producir:

Q = 4,000/5 = 800 gorros mensuales

3º Calculamos el porcentaje de los costos variables:

Comprobando tenemos:

Respuesta:

La producción y venta necesaria en punto de equilibrio son 800 gorros equivalentes a UM 4,000 mensuales.

6.2. Punto de equilibrio para varios productos o servicios

Hasta ahora la técnica de punto de equilibrio lo utilizamos para determinar a qué nivel de actividad comienzan las utilidades. Para ello, asumimos que existe un solo producto, por lo tanto, al calcular la cantidad a producir en el punto de equilibrio, automáticamente podemos conocer el valor total de las ventas. Pero en la realidad tenemos más de un producto o servicio, en este caso no es tan fácil determinar el punto de equilibrio para la empresa como un todo. Aquí, cobra preponderancia la "mezcla de producto", o sea la proporción en que vendemos los diferentes productos. Si esta proporción no se mantiene, el punto de equilibrio real se diferenciará con el proyectado.

EJERCICIO 19 (Punto de equilibrio para varios productos y servicios)

Un pequeño empresario industrial tiene 2 productos A y B con los siguientes datos:

1º Con esta información estamos en condiciones de calcular el precio ponderado (PVP) de las ventas totales y costo Variable unitario (CVUP), de la forma siguiente:

PVP = (2,350*0.40) + (3,125*0.60) = UM 2,815.00

CVUP = (630 x 0.40) + (1,180 x 0.60) = UM 960.00

2º Con estos resultados ya podemos calcular el punto de equilibrio total:

CF = 2’900,000; CVU = 960; PVP = 2,815; PE = ?

3º El cálculo del número de unidades físicas a producir ya no es tan sencillo como cuando tratamos con un solo producto; una forma sería el distribuir proporcionalmente los costos fijos a cada producto en la proporción de la mezcla (A=40% y B=60%). Es así como calculamos los puntos de equilibrio por producto:

CFA = 0.40 x 2’900,000 = UM 1’160,000

CFB = 0.60 x 2’900,000 = UM 1’740,000

Producto (A)

CF = 1’160,000; CV = 630; PV = 2,350; PE = ?

Producto (B)

CF = 1’740,000; CV = 1,180; PV = 3,125; PE = ?

Finalmente, el punto de equilibrio de la empresa es:(PEA + PEB)

674 + 895 = 1,569 unidades

Ejercicio 20 (Punto de equilibrio para varios productos y servicios)

El precio de venta y el costo variable ponderados, es válido siempre que mantengamos en la misma proporción la mezcal de productos en las ventas totales.

Si la proporción fuera a la inversa en el ejercicio 20, esto es A=60% y B=40%, entonces los valores ponderados de precio de venta y costo variable serían los siguientes:

PVP = (2,350 * 0.60) + (3,125 * 0.40) = UM 2,660

CVUP = (630 * 0.60) + (1,180 * 0.40) = UM 850

El nuevo punto de equilibrio será entonces:

PVP = 2,660; CVUP = 850; CF = 2’900,000; PE = ?

Calculando el punto de equilibrio en unidades tenemos:

CFA = 0.60 x 2’900,000 = UM 1’740,000

CFB = 0.40 x 2’900,000 = UM 1’160,000

Producto (A)

CF = 1’740,000; CV = 630; PV = 2,350; PE = ?

Producto (B)

CF = 1’740,000; CV = 1,180; PV = 3,125; PE = ?

Finalmente, el punto de equilibrio de la empresa es:(PEA + PEB)

674 + 895 = 1,569 unidades

6.3. Eliminación de productos o servicios

Existen casos, en el que algunos productos a primera vista nos dan la impresión de estar produciendo pérdida, en consecuencia la decisión debe ser descontinuar su producción.

Esto es cierto, al descontinuar un producto es reemplazado por otro que absorbe igual o mayor cantidad de costos fijos.

Tenemos casos en los cuales, al descontinuar un producto no rentable, su salida afecta el rendimiento de los demás productos.

Caso 21 (Eliminación de productos y sevicios)

El dueño de una empresa al ver el cuadro de producción de su negocio y saber que no era posible aumentar las ventas del producto B para que produjera utilidades, comentó que sería prudente descontinuaran la producción de este producto, pero antes era necesario analizar la repercusión de esta decisión.

Procedieron a analizar los efectos de anular la producción de la línea de productos B y detectaron lo siguiente:

Al observar los resultados de la tabla anterior concluimos que el producto B absorbía una buena parte de los costos fijos, que ahora lo absorben los otros productos. La decisión no es recomendable.

Ahora, veamos que pasa si descontinuamos la producción de C:

Ante estos resultados, nos preguntamos: ¿Cuándo debemos eliminar la producción de un producto?

Esta pregunta es respondida a través de una adecuada clasificación de los costos fijos:

a) Costos fijos puros o generales y

b) Costos fijos específicos del producto u operación.

Los costos fijos puros, son aquellos que cambian, como consecuencia del volumen de la producción, independientemente de que un determinado producto exista o no. La depreciación de los equipos y el sueldo del gerente general, son ejemplos de ello. Los costos fijos específicos, son aquellos que permanecen constantes dentro de un rango de operación y son además, costos fijos asociados de manera específica al producto o actividad analizados, de manera que si esos productos o servicios desaparecen, los costos fijos asociados también desaparecen. Este tipo de costos los constituyen los gastos de publicidad de un producto en particular, si desaparece el producto, obviamente desaparece la utilidad. Aplicando lo expuesto a nuestro caso, tendríamos:

Bibliografía

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Leissler Joachim. 1975. Estadística para Directores Comerciales. Ediciones Pirámide, S.A. – Madrid
Moya Calderón, Rufino. 1991. Estadística Descriptiva Conceptos y Aplicaciones. Editorial San Marcos – Perú
Ruiz Muñoz, David. 2005. Manual de Estadística. Disponible en http://eumed.net
Spiegel, Murray R. 1970. Serie de Compendio Schaum, Teoría y Problemas de Estadística. Libros McGraw-Hill – México
Tucker A., Sperncer. 1976. El Sistema del Equilibrio. Instrumento para la planificación de utilidades. Herrera Hermanos Sucs. S.A. – México
Wonnacott, Thomas H., Wonnaccott Ronal J. 1979. Fundamentos de Estadística para Administración y Economía. Editorial Limusa – México

Por: César Aching Guzmán

Página personal: http://cesaraching.blogspot.com/

http://es.geocities.com/cesaraching/

El presente trabajo corresponde al Capítulo II del libro de mi autoría: GUIA RAPIDA "RATIOS FINANCIEROS Y MATEMATICAS DE LA MERCADOTECNIA" Serie MYPES. Esta obra –como todas mis producciones- estará difundiéndose gratuitamente en Internet en archivos Word y en impresión digital PDF, en portales tan importantes como gestiopolis.com, monografías.com, y El Prisma.com,.

La revisión técnica de la obra estuvo a cargo del Ing. Jorge L. Aching Samatelo, conforman el equipo de edición:

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DISEÑO CARATULA ANGELA BONINO VELAOCHAGA

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