A.

EJERCICIOS A DESARROLLAR

1. Minicaso YPF (15 puntos)

En el país existen actualmente más de 500 Tiendas FULL YPF. Estas tiendas ubicadas en las estaciones de servicio de
YPF cuentan con una gran variedad de productos (poco más de 3000 en la actualidad), con baños que intentan
destacarse por el aseo (respecto al promedio de las estaciones), wi-fi y estacionamiento. Se sabe que existe correlación
entre las ventas de combustible y las ventas de la estación de servicios, por lo que se ha solicitado un estudio más
pormenorizado del tema. Para esto se ha recabado información semanal para dos estaciones de servicio (la 525 y la
340) a lo largo del tiempo. Las variables tenidas en cuenta son:

 Ventas: Ventas de la tienda FULL en la semana (en miles de pesos)

 Prom: gasto en promoción (estimados como miles de pesos de facturación que se cedieron en descuentos)
 Publ: gasto en publicidad de YPF como empresa (en millones de pesos)
 Litros: litros de combustible vendidos (en litros)

1
  Temp: temperatura promedio de la semana (en grados centígrados)
 Prec: precipitaciones promedio en la semana (en mm)
 Vaca: dummy que toma 1 si la semana contenía algún feriado
 Visit: % de consumidores que no son Serviclub (“visitantes”)
 ES: dummy que toma 1 si la estación de servicios es la 525, y 0 si es la

340 Los resultados de la regresión se muestran en la siguiente tabla:

SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.916
R Square 0.840
Adjusted R Square 0.824
Standard Error 1022
Observations 102
ANOVA
d S M F Significance
f S S F
Regression 9 504,417,744.66 56,046,416.07 53.6 0.000
2
Residual 92 96,156,257.43 1,045,176.71
Total 101 600,574,002.09

Coefficie Standard t P- Lower Upper

nts Error St value 95% 95%
at
Intercept -3273.14 3952.57 -0.83 0.41 -11123.28 4577.01
Prom 5.49 1.95 2.82 0.01 1.62 9.36
Publ 0.34 1.54 0.22 0.83 -2.73 3.40
Litros 0.28 0.05 5.12 0.00 0.17 0.39
Precio 807.81 280.68 2.88 0.00 250.36 1365.26
Temp 66.36 21.19 3.13 0.00 24.27 108.44
Prec -137.31 17.71 -7.75 0.00 -172.48 -102.13
Holiday 920.08 224.19 4.10 0.00 474.81 1365.34
Visit -5272 1469 -3.59 0.00 -8190 -2355
ES -60.28 454.66 -0.13 0.89 -963.28 842.72

a) Interprete los resultados de esta tabla, en particular:

i) la bondad de ajuste del modelo (¿Cuánto dio? ¿Qué quiere decir?)

R2 informa que el modelo se ajusto en un 84% con respecto a la variación de Y.

ii) Explique qué variables son significativas estadísticamente y cuál es el impacto que las mismas tienen
sobre las ventas de las tiendas (y si el efecto le parece razonable desde un punto de vista económico).
Las ventas de YPF Full suben si se realizan mas promociones.
Las ventas de YPF Full suben si se invierte mas en publicidad, aunque esta variable no tiene buena
correlación con Y y habría que sacarla del modelo.
Las ventas de YPF Full cuanto mas litro de combustible se venden.
Las ventas de YPF Full suben cuando los tickets de venta aumentan en promedio.
Las ventas de YPF Full suben cuando la temperatura exterior de la semana es mejor.
Las ventas de YPF Full bajan cuando las precipitaciones aumentan o cuando llueve en la semana.
 Las ventas de YPF Full suben cuando hay feriados en la semana.
Las ventas de YPF Full bajan cuando los visitantes no son de Socios Serviclub.
Las ventas de YPF Full son un 60% mas bajas en promedio en la Estación 525(1) que en la 340(0).

b) ¿Que puede decir respecto a la variable incluida para diferenciar a las estaciones de servicio? (la variable ES)

Esta variable no se correlaciona con el resto de las variables, sino que hace mención a cuan mejor es la venta
de una tienda que otra. Lo cual puede depender de muchos otros factores como ser la ubicación, horarios de
apertura, afluente de gente, etc.

c) Si tuviese que hacer una recomendación para mejorar esta estimación, ¿qué cosas pediría que se hagan o chequeen
y por qué?
Sacaría la variable de Publicidad y ES, las cuales tienen un P Valué elevado.
Entiendo son variables que no estudian el comportamiento del consumidor como las otras variables.
Los gastos de Publidad de YPF como empresa pueden ser apuntados a diferentes sectores o con diversas
comunicaciones y no tienen correlación con el caso. Si se correlacionan las promociones de consumo. YPF es una
corporación muy grande la cual destina gastos en publicad a muchos sectores, no solo a la venta de combustible y
YPF Full.

2. Minicaso YPF Reloaded (12 puntos)

Siguiendo con el punto anterior, le pidieron que analice el desempeño de la estación de servicios 325. Se recabó
información estadística de dicha estación para la última semana y se obtuvo:
 Vent Prom Pub Litros Precio Temp Prec Holid Visit
as l ay
190 5 7 600 11. 1 1 0 0
00 0 5 00 20 0. 5. .
0 0 3

Se corrió la regresión por mínimos cuadrados igual que en el punto anterior, pero excluyendo la variable dummy ES.
Las variables explicativas fueron escritas en diferencia de los valores de referencia de la estación 325 ya que estamos
interesados en la predicción. Los resultados se expresan en la siguiente tabla.

Yhat= 19857.36+5,46x50+0,33x75+0,28x60.0000+839,85x11,2+66,19x10-137,82x15-5344,29x0,3
Yhat= 43079,74

SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.916
44
R Square 0.8398
62
Adjusted R Square 0.8260
87
Standard Error 1016.9
25
Observations 1
0
2
ANOVA
Significa
d S MS F nce
f S F
Regression 8 5.04E+0 630499 60.968 0.000
8 21 71
Residual 93 9617463 103413
1 6
Total 1 6.01E+0
0 8
1
Stand Up Lo Up
Coefficie ard t Stat P- Lower pe we per
nts Err value 95% r r 99.
or 9 99. 0%
5 0%
%
Intercept 19857. 237.40 83.64 0.000 19385.9 20328.8 19233. 20481.
36 1 7
Prom 5. 1.92 2.84 0.006 1.6 9.3 0.4 10.5
4
6
Publ 0. 1.54 0.22 0.830 -2.7 3.4 -3.7 4.4
3
3
Litros 0. 0.05 5.28 0.000 0.2 0.4 0.1 0.4
2
8
Precio 839. 141.97 5.92 0.000 557.9 1121.8 466.5 1213.2
85
Temp 66. 21.04 3.15 0.002 24.4 108.0 10.9 121.5
19
Prec - 17.20 -8.01 0.000 -172.0 -103.7 -183.0 -92.6
137.8
2
Holiday 918. 222.84 4.12 0.000 476.4 1361.4 332.9 1504.9
93
 Visit - 1358.70 -3.93 0.000 -8042.4 -2646.2 - -
5344.2 8917.3 1771.3
9

a) ¿Qué puede decir respecto a las ventas que registró la estación de servicios 325 en la semana analizada y
las que usted esperaría según su modelo?
Yhat= 19857.36+5,46x50+0,33x75+0,28x60.0000+839,85x11,2+66,19x10-137,82x15-5344,29x0,3
Yhat= 43079,74

Puedo decir que las ventas que esperaría según el modelo están muy por arriba de lo registrado. El
error de predicción es de 24.000,00.

b. Explique en un párrafo cómo podría usar regresión lineal para detectar comportamientos atípicos (en este
caso, malos desempeños).
De acuerdo a la información facilitada de la ultima de semana de YPF Full, podemos ver que las
ventas observadas de la ultima semana están muy por dejo del lo que arroja el modelo de
predicción de las ventas.
Con 102 muestras la predicción debería estar acertada, por lo cual o nos encontramos con una
semana atípica o el modelo de predicción no es correcto.
Aunque evaluando su R2, modelo de predicción sobre Y el cual arroja una fiabilidad de un 84%
podemos decir que es correcto.
Debemos analizar que es lo que sucedió tal semana y a que se debe la baja en las ventas.

3. M&A con pasivos contingentes (12 puntos). Su compañía MillionGoal SA tiene un pasivo contingente de USD
1 millón. Este pasivo se generó por un arbitraje iniciado por Guilty SA, empresa que hasta hace un par de meses era
su socia en el mercado de aspirinas. De acuerdo a sus abogados, el reclamo que le hace Guilty por USD 1 millón tiene
altas chances de salir desfavorable para usted, chances que la estiman en 75%. El valor de su compañía, de acuerdo a
la valuación más reciente, es de USD 10 millones, valor que no tiene en cuenta los pasivos contingentes. Usted ha
recibido una oferta de compra por parte de un fondo de prívate equity por USD 9.5 millones; ellos se harían cargo de
los pasivos contingentes. Tenga en cuenta que si usted no vende y pierde el arbitraje, puede tener costos adicionales
por pérdida de reputación que tampoco estaban incluidos en su valuación de USD 10 millones. Su Director de
Comercialización estima que de perder el arbitraje sus ventas caerán con probabilidad del 80%, lo que incidirá en una
pérdida de valor de la compañía de USD 2 millones. ¿Cuál es su decisión? ¿Vende la compañía?

1.000.000,00 pasivo – 75% de posibilidades de perder este

De perder este la compañía tmb se desvaloriza 7.000.000,00

10.000.000,00 vale la compañía

9.500.000,00 ofrecen para venderla

Value Measure U-Value

0,8 pierde

7
 no vende

7,75 0,3 No pierde

10
MillionGoal SA
9,5
>>> vende
9,5