Pronósticos. ¿Qué es pronosticar? n Arte, ciencia, de predicción de eventos futuros. u Involucra...
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Pronósticos
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¿Qué es pronosticar?
Arte, ciencia, de predicción de eventos futuros. Involucra manejo de datos históricos (modelo
matemático). Predicción subjetiva o intuitiva, o una combinación de ambas, modelo
matemático ajustado al buen juicio de administrador.
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Entorno altamente incierto La intuición no necesariamente da los
mejores resultados Mejorar la planificación Competitividad y cambio
Necesidad de pronosticar
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HORIZONTES DE TIEMPO EN PRONOSTICOS
1.- Pronósticos a corto plazo.
2.- Pronósticos a mediano plazo.
3.- Pronósticos a largo plazo.
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HORIZONTES DE TIEMPO EN PRONOSTICOS
Características distintivas de pronósticos a mediano y largo plazo. Asuntos mas extensos. Métodos mas cuantitativos. Son menos exactos que los
pronósticos a corto plazo.
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Tipos de pronósticos
Por su aplicación: Pronósticos económicos. Pronósticos tecnológicos. Pronósticos de demanda.
Según el entorno a pronosticar
Micro Macro
Según el enfoque empleado
Cualitativo Cuantitativo
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Técnicas de métodos cualitativos.
1.- Jurado de opinión ejecutiva. 2.- Compuesto de fuerza de ventas. 3.- Método Delphi. 4.- Encuesta a consumidores de
mercado.
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Visión general de métodos cuantitativos.
1.- Simplista, 2.- Promedios móviles. 3.- Suavización exponencial. 4.- Proyección de tendencia. 5.- Modelo causal de regresión lineal.
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1. Determinar el uso del pronostico.
2. Seleccionar las partidas que se van a pronosticar.
3. Deteminar el horizonte de tiempo del pronostico.
4. Seleccionar un(os) modelo(s) de pronosticos.
Pasos para un sistema de pronósticos
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Pasos para un sistema de pronósticos
5. Juntar los datos necesarios para hacer el pronostico.
6. Validar el modelo de pronóstico.
7. Hacer el pronóstico.
8. Instrumentar los resultados.
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Descomposición clásica de series de tiempo:
Componente Descripción
Tendencia (T)
Movimiento gradual, ascendente o descendente de los datos a través del tiempo.
Estacional (S)
Patrón de datos que se repite a si mismo después de un periodo de días, semanas, meses o trimestres..
Ciclos (C) Patrones que ocurren en los datos varios años.
Variaciones al azar (R)
Señales en datos por oportunidades y situaciones inusuales.
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Formas generales de modelos de series de tiempo.
Modelo multiplicativo: Demanda = T*S*C*R
Modelo Aditivo. Demanda = T+S+C+R
En mundo real, las variaciones al azar se promedian en el tiempo. Concentración en componente estacional. Tendencia y factores cíclicos.
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Modelos de series de tiempoModelos no formales:
Modelo Simplista
La demanda del periodo siguiente es igual a la demanda en el periodo mas reciente.
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Modelo Simplista
Estas técnicas suponen que los periodos recientes son los mejores para pronosticar el futuro.
El método más sencillo es el método del último valor:
Pronóstico = último valor
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Método del último valor
t Yt Yt+1 et
1 42
2 52 42 10
3 54 52 2
4 65 54 11
5 51 65 -14
6 64 51 13
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Promedios móviles: Este método no considera la media de
todos los datos, sino solo los más recientes.
Se puede calcular un promedio móvil de n periodos.
El promedio móvil es la media aritmética de los n periodos más recientes.
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Promedios móviles= Σdemanda en n periodos previo
n
Promedios móviles:
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Promedios móviles:
promedio móvil
t Yt n=3 n=4
1 42
2 52
3 54
4 65 49.33
5 51 57.00 53.25
6 64 56.67 55.5
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Promedios móviles ponderados: Cuando existe una tendencia o patron
el peso puede ser utilizado para darle mas enfasis a los valores recientes.
Técnica mas sensible a los cambios recientes.
Elección de los pesos es arbitraria.
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Promedios móviles= Σ(peso periodo n)(demanda en periodo n
ΣPesos
Promedios móviles ponderados:
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Mes Ventas promedio móvil poderado
Enero 10
Febrero 12
Marzo 13
Abril 16 [(3x13)+(2x12)+(1x10)]/6=12.16
Mayo 19
Junio 23
Julio 26
Agosto 30
Septiembre 28
Octubre 18
Noviembre 16
Diciembre 14
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Metodo de suavizamiento exponencial
El método de suavizamiento exponencial puede dar una ponderación mayor a las observaciones más recientes.
Las ponderaciones se asigna mediante la constante , 0 < < 1.
El modelo se expresa como:pronóstico = (último valor) + (1 - )(último pronóstico)
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Metodo de suavización exponencial
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Metodo de suavización exponencial
t Yt =0.1 =0.51 422 52 42 423 54 43.00 47.004 65 44.10 50.505 51 46.19 57.756 64 46.67 54.38
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Proyección con tendencia El método más empleado para describir una
tendencia lineal es el de mínimos cuadrados, para encontrar una línea de mejor ajuste para un conjunto de puntos.
Y´ = a + bX Y´ = valor pronosticado en un periodo X a = valor de la tendencia cuando X = 0 b = pendiente de la recta de tendencia X = periodo (codificado)
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Año Periodo Demanda X2 XY
1987 1 74 1 74
1988 2 79 4 158
1989 3 80 9 240
1990 4 90 16 360
1991 5 105 25 525
1992 6 142 36 852
1993 7 122 49 854
ΣX=28 ΣY=692 ΣX2
=140ΣXY
=3063
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Calculo de la pendienteb= Σxy-nxy
Σx2-nx 2
b= pendiente de línea de regresión
x= valores de la variable independiente
y= valores de la variable dependiente
x= promedio de los valores de x
y= promedio de los valores de y
N= numero de eventos
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Cálculosx= 28=4 y=692=98.86
7 7
b= Σxy-nxy = 3063-(7)(4)(98.86)= 295=10.54
Σx2-nx 2 140-(7)(4) 2 28
a= y-bx = 98.86-(10.54)(4)
= 56.70
Y´ = a + bX
1994= 56.70+10.54(8) =152
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6.4.1. Tendencia lineal
t Yt Y´t et
1 35
2 42
3 48
4 51
5 54
6 60
7 71
8 75
9
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6.4.1. Tendencia lineal
Se puede calcular el coeficiente de determinación, a fin de evaluar qué tan correcta es la estimación de la recta de regresión.
El coeficiente de determinación r² se calcula como:
2222
2
2
yynxxn
yxxynr
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6.4.1. Tendencia lineal: ejemplo
X Y XY X²
1 35
2 42
3 48
4 51
5 54
6 60
7 71
8 75
Sumas
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Tendencia lineal: ejemplo
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001