Caso INTEL INSIDE

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CASO “INTEL INSIDE” Curso: ESTADISTICA PARA LA ADMINISTRACIÓN Programa: GERENCIAL PIURA VI Declaramos que este documento ha sido elaborado con los principios éticos de la Pontificia Universidad Católica del Perú ESCALANTE CHIRINOS ANA MARÍA GUTIÉRREZ BORRERO JOSÉ GUZMÁN ARÁMBULO JAVIER 08/08/08

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Entre los años 1986 y 1996 se observa una tendencia general ascendente. La venta de microprocesadores tendió a aumentar durante este periodo, no observándose fluctuaciones significativas de la curva, en este periodo Intel mantenía un crecimiento sostenido (una agresiva campañas de ventas y mercadotecnia), no teniendo efecto alguno las estrategias volcadas por la competencia (AMD). Esta situación se revierte en los siguientes periodos.

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Entre los años 1997 al 2001, se puede observar fluctuaciones en las ventas de los microprocesadores que comercializa Intel, de igual forma notamos una tendencia general ascendente; pero de acuerdo a los datos históricos, estas fluctuaciones obedecen a la introducción de nuevas tecnologías en los microprocesadores, básicamente realizadas por AMD, principal competidor de Intel. En 1999 AMD lanza al mercado el microprocesador K5.

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Modelo de Tendencia Exponencial Para el desarrollo de este modelo se ha tomado como datos de inicio, los del periodo 1986 al 1996, a través de esta información y del modelo exponencial, se obtiene la siguiente gráfica de tendencia:

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Para ajustar este modelo de curva de tendencia a nuestra curva real, utilizaremos las técnicas de suavizamiento. 1.- Promedio Móvil centrado para suavizar una serie de tiempo: El promedio móvil centrado se ha basado en un número par de períodos, este método cambia ligeramente para que cada punto del promedio móvil coincida con el período real de la serie original. Con esto vamos a eliminar la variación estacional e irregular a corto plazo con lo cual queda una combinación de la tendencia y el movimiento cíclico.

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Se ha realizado un análisis con números pares de períodos 2T, 4T, 6T y 8T. Podemos apreciar en la gráfica una tendencia generalmente ascendente. La curva que más se ajusta a la curva real es la del promedio móvil 8T, como dato referencial de la curva real hemos tomado el valor máximo que corresponde al tercer trimetre del año 2000 cuyo valor es de US$ 8731.00 MM. El resultado de nuestro promedio móvil es de US$ 9,365.63 MM.

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2.- Suavizamiento Exponencial de una serie de tiempos: Se ha realizado el análisis de suavizamiento exponencial de una serie de tiempos con alfa: 0.2 y 0.8. Podemos apreciar en la gráfica una tendencia generalmente ascendente. La curva que más se ajusta a la curva real es la de alfa: 0.2, como dato referencial de la curva real hemos tomado el valor máximo que corresponde al tercer trimestre del año 2000 cuyo valor es de US$ 8731.00 MM. El resultado que arroja nuestra curva para el alfa: 0.2 es de US$ 9,370.85 MM. Con el suavizamiento exponencial podemos amortiguar las fluctuaciones de una serie de tiempo, cada valor suavizado es un promedio ponderado de los valores actuales y anterior observados en la serie.

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Suavizamiento Exponencial de una serie de tiempos: Se puede observar que la curva con la constante de suavizamiento más pequeña alfa igual 0.2 amortigua con mayor fuerza las fluctuaciones de la serie modelo.

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El Pronostico El pronostico utilizamos datos del pasado para predecir el valor futuro de la variable de interés: Predicción con suavizamiento exponencial: Se ha realizado el análisis de predicción con suavizamiento exponencial de una serie de tiempos con alfa: 0.2. Podemos apreciar en la gráfica una tendencia generalmente ascendente. La curva que más se ajusta a la curva real es la de alfa: 0.2, como dato referencial de la curva real hemos tomado el valor máximo que corresponde al tercer trimestre del año 2000 cuyo valor es de US$ 8731.00 MM. El resultado que arroja nuestra curva para el alfa: 0.2 es de US$ 9,906.68 MM. Con el suavizamiento exponencial podemos hacer una predicción de un periodo del futuro.

Se puede observar que la curva de predicción con constante de suavizamiento exponencial más pequeña alfa igual 0.2 predice el futuro más cercano a la realidad del mercado : 

Se puede observar que la curva de predicción con constante de suavizamiento exponencial más pequeña alfa igual 0.2 predice el futuro más cercano a la realidad del mercado

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CONCLUSIONES: - La tendencia de este mercado es ascendente, debido a la alta demanda de estos equipos. - La innovación tecnológica constante en este tipo de productos, es un factor relevante para el crecimiento de este mercado. - Se puede notar que Intel en algún momento sufrió una disminución en sus ventas por la presencia de productos de mayor tecnología por parte de su principal competidor AMD. Una de las ventajas de Intel es la agresividad en ventas y mercadotecnia lo que produce un aumento en sus ventas, es por esta razón que Intel sigue liderando la participación del mismo. Intel debe seguir desarrollando nuevas tecnologías para satisfacer las necesidades de sus clientes. El posicionamiento de Intel es fuerte debido a inversiones realizadas en campañas de publicidad, con el objetivo de obtener una diferenciación en el mercado que se ha logrado con el tiempo.