introducción a los pronósticos modelos matemáticos para la toma de decisiones

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Introducción a los Introducción a los pronósticos pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

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Page 1: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Introducción a los pronósticosIntroducción a los pronósticosIntroducción a los pronósticosIntroducción a los pronósticos

Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Page 2: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

ObjetivosObjetivos

Conocer la importancia de los pronósticos en las empresas.

Conocer los pasos necesarios para la elaboración de un pronóstico.

Conocer la importancia de los pronósticos cualitativos y cuantitativos en una empresa así como los métodos utilizados en cada sub clasificación.

Distinguir los distintos patrones que puede presentar una serie de tiempo.

Page 3: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Contenido

Importancia y evolución Metodología Clasificación Patrones de una serie de tiempo Aplicaciones

Page 4: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Importancia de los pronósticos

Un rasgo distintivo de sociedades como la nuestra, es nuestro desmedido afán de hurgar en el pasado, tratando de explicar lo ocurrido, por lo cual la visión retrospectiva e histórica priva en la mayor parte de nuestro quehacer.

Tenemos una gran predilección por el diagnóstico y poca orientación hacia el pronóstico, lo cual provoca que nuestra visión de futuro se integre de buenos propósitos y no de objetivos cuantificables que nos permitan orientar nuestro esfuerzo.

Un cabal entendimiento del presente y un uso efectivo y responsable de los sistemas de información, tecnologías de predicción y pronóstico de corto mediano y largo plazo son vitales para administradores, y dirigentes de Instituciones y Empresas del mundo globalizado actual.

Los sistemas de información prospectiva juegan un papel vital en las operaciones de Países, Instituciones y Empresas.

Page 5: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Evolución

El desarrollo de métodos que implican técnicas elaboradas de manejo de datos.

El desarrollo de nuevas disciplinas y nuevas tecnologías.

La actividad gubernamental. La competencia en todos los campos y áreas. La globalización. La Internet. Clima organizacional que es mas complejo, se

mueve rápidamente y es mas competitivo que nunca antes.

Page 6: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Tipos de pronósticos

De largo plazo se utiliza para establecer el curso general de una organización para un plazo de 2 o 3 años y esta orientado fundamentalmente a la alta gerencia.

De Corto plazo, es utilizado para el diseño de tácticas y es usada por la administración intermedia y la administración de primera línea para cubrir necesidades en un futuro inmediato.

Ambos tipos de pronóstico se pueden enfocar con una visión macro o micro, dependiendo del ámbito de gestión de la Empresa y niveles de participación.

Page 7: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

EXECUSTAT “A comparison of Five Student Versions ofStatistical Packages” The American Statistician 47(2) (1993): 136-145.

NCSS “Correspondence Analysis in Statistical PackagePrograms” The American Statistician 49 (3) (1995):310-316.

SAS System for Windows “Brewing Up Better Forecast “ FORECAST(Novenber /December 1994): 45-52.

Minitab “ A comparison of Five Student Versions ofStatistical Packages” The American Statistician 47(2): 136-145.

MYSTAT “ A comparison of Five Student Versions ofStatistical Packages” The American Statistician 47(2): 136-145.

STATISTICX “ A comparison of Five Student Versions ofStatistical Packages” The American Statistician 47(2): 136-145.

Stratgraphics Plus “Statgraphics Greatly Improved in Version2.0”INFOWORLD (June 3, 1996):112.

SPSS/PC “ A comparison of Five Student Versions ofStatistical Packages” The American Statistician 47(2): 136-145.

SYSTAT for Windows International Journal of Forecasting 9 (1993): 287-303

Software Estadístico

Page 8: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

4CAST/2 “Automatic Forecasting” The american Statistician50 (1) (1966): 180-196.

AUTOCAST II “Automatic Forecasting” The American Statistician50 (1) (1966):88-94.

AUTOCAST II “Forecasting the Future” BYTTE (June 1994):237.Forecast! “Brewing Up Better Forecast” FORECAST

(November/December 1994):45-52.Forecast Pro for Windows “Forecast pro for Windows—Practitioner`s

Review” The Forum (Summer 1993):2,11.“Forecasting the Future” BYTE (June 1994):237.

Sybil/Runner for Windows The Forum (Winter 1996):1-2SmartForecast “Brewing Up Better Forecast”FORECAST

(November/December 1994):45-52Forecast pro for Windows “software Updates” marketing research(Winter

1993):57-59.Forecast pro for Windows “Brewing Up Better Forecast”FORECAST

(November/December 1994):45-52

SW para Pronósticos empresariales

Page 9: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Demand solutions The forum (Spring 1993): 2, 9-11Desing-Ease “Experiment Design for the Statistics Novice.”

APICS (February 1993):45-47Forecast Pro “Trend forecasting Products Follows Script for

Users”Forecast Pro “Trend Sighting Program “ Windows magazine

(June 1994):148

Planeación de la demanda

Page 10: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Proceso para elaborar un pronóstico

1.- Colección de datos 2.- Reducción de datos o condensación. 3.- Construcción del modelo. 4.- Extrapolación del modelo (pronóstico).

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Clasificación de pronósticos

Cuantitativo vs. cualitativo Un modelo cuantitativo usa una o más

ecuaciones para convertir una serie de datos en un pronóstico.

Un modelo cualitativo es subjetivo. Series de tiempo vs. causales

Los modelos de series de tiempo extrapolan un patrón de datos histórico hacia el futuro.

Los modelos causales estiman el valor de una variable dependiente basándose en los valores de las variables independientes.

Page 12: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Patrones de demandaC

an

tid

ad

Tiempo

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Ca

nti

da

d

Tiempo

(a) Horizontal: Datos alrededor de una línea horizontal.

Patrones de demanda

Page 14: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Ca

nti

da

d

Tiempo

(b) Tendencia: Los datos se incrementan o decrementan consistentemente.

Patrones de demanda

Page 15: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Ca

nti

da

d

| | | | | | | | | | | |E F M A M J J A S O N D

Meses

(c) Estacional: Los datos muestran picos o valles de forma consistente

Año 1

Patrones de demanda

Page 16: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Ca

nti

da

d

| | | | | | | | | | | |E F M A M J J A S O N D

Meses

Año 1

Año 2

(c) Estacional: Los datos muestran picos o valles de forma consistente.

Patrones de demanda

Page 17: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Ca

nti

da

d

| | | | | |1 2 3 4 5 6

Años

(c) Cíclico: Los datos revelan un incremento o decremento gradual en periodos largos.

Patrones de demanda

Page 18: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

AplicacionesHorizonte de Tiempo

Mediano Plazo Largo Plazo Corto Plazo (3 meses– (más de

Aplicación (0–3 meses) 2 años) 2 años)

Pronóstico Productos o Ventas Totales Ventas Totalesservicios individuales Grupos de

Productos

Area de decisión Inventarios Compras Planeación deCapacidad

Programación de Distribución Localización producción de instalaciones

Recursos humanos

Técnica de Series de Tiempo Causales CausalesPronóstico Causales Juicio Juicio

Juicio

Page 19: Introducción a los pronósticos Modelos Matemáticos para la toma de decisiones

Publicaciones

[1] Journal for Forecasting www.

[2] International Journal of Forecastingwww.

[3] Journal of Business Forecastingwww.

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¡Gracias!