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PRONÓSTICO
ES UNA TÉCNICA QUE PERMITE PREDECIR EL FUTURO, BASÁNDOSE EN:
ACONTECIMIENTOS PASADOS.
INFORMACIÓN ESTADÍSTICA RECABADA SOBRE EXPERIENCIAS
SIMILARES.
ESTIMACIONES BASADAS EN ESTUDIOS DE MERCADO U OTROS MEDIOS
DE SONDEO.
EJEMPLOS DE PRONÓSTICOS
El pronóstico de la demanda de cualquier producto, incluyendo insumos tales como materias primas, mano de obra y otros gastos de fabricación.
En base a experiencias previas, también es posible estimar la demanda de órdenes de servicio, información y reclamaciones de los clientes.
Cifras macroeconómicas; tales como crecimiento del PIB, riesgo país, paridad cambiaria, etc.
EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES
ELABORACIÓN
DE
LOS
PRESUPUESTOS
ESTADOS
FINANCIEROS
PROYECTADOS
DISEÑO
DEL
PRONÓSTICO
FACTORES A CONSIDERAR PARA LA ELECCIÓN DEL
MÉTODO
LA DISPONIBILIDAD DE LOS DATOS.
LA VALIDEZ DE LOS DATOS.
LAS VARIABLES QUE SE PRETENDEN ESTUDIAR Y SU POSIBLE INTERRELACIÓN.
EL NÚMERO DE VARIABLES QUE SE REQUIEREN.
EL GRADO DE EXACTITUD DESEADO.
LOS RECURSOS INFORMÁTICOS DE QUE SE DISPONEN.
LOS CONOCIMIENTOS MATEMÁTICOS.
EL ANÁLISIS COSTO-BENEFICIO DEL MÉTODO.
MÉTODOS CUANTITATIVOS
PARA ELABORAR PRONÓSTICOS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO:
PROMEDIOS MÓVILES.
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL.
DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE TIEMPO.
MODELOS EXPLICATIVOS:
REGRESIÓN SIMPLE O MULTIVARIABLE.
CRECIMIENTO LINEAL Y EXPONENCIAL.
MODELOS ECONOMÉTRICOS.
MODELOS DE INSUMO-PRODUCTO.
BONDADES DE LOS PRONÓSTICOS
CUANTITATIVOS
UN BUEN PRONÓSTICO SIRVE PARA: Reducir el costo de manejo de inventarios. Calcular adecuadamente los costos de materia prima. Incrementar el grado de satisfacción del cliente. Efectuar atinados presupuestos de ingresos, egresos y
operaciones en general. Disminuir los imprevistos.
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ELEMENTOS I
TENDENCIA A LARGO PLAZO
INDICA SI LA SERIE TEMPORAL ES CRECIENTE O DECRECIENTE:.
LA DEMANDA DE UN PRODUCTO, QUE PUEDE SER
ESTACIONARIA O IR DECLINANDO CON EL TIEMPO.
VARIACIÓN ESTACIONAL.
PROBABLEMENTE LA DEMANDA DEL PRODUCTO DIFIERE
SEGÚN LA ÉPOCA DEL AÑO .
*EJEMPLO: LOS ARTÍCULOS NAVIDEÑOS, QUE DE OCTUBRE A DICIEMBRE TIENEN UNA MAYOR DEMANDA QUE EL RESTO DEL AÑO.
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ELEMENTOS II
> VARIACIÓN CÍCLICA. LA SERIE TEMPORAL PUEDE PRESENTAR UNA MEJORA O
BAJA TEMPORAL QUE NO SIGUE NINGÚN PATRÓN CLARO.
• GENERALMENTE SE ORIGINA POR LOS CICLOS MACROECONÓMICOS (TIPO DE CAMBIO, CRISIS, ETC.).
> EFECTOS ALEATORIOS.
EL COMPORTAMIENTO DE LA SERIE ES COMPLETAMENTE
IMPREDECIBLE; NO SIGUE NINGÚN PATRÓN.
*EJEMPLO: LAS VENTAS DE DISCOS DURANTE UN MES CUALQUIERA, SIN FESTIVIDADES, O DE ALGÚN MODELO DE ROPA DE UN DISEÑADOR NO RECONOCIDO.
TENDENCIA A LARGO PLAZO
Venta de un artículo de moda
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Año
Ventas
Venta de regalos
0
2000
4000
6000
8000
10000
Ene
ro
Febr
ero
Marzo
Abril
May
o
Junio
Julio
Ago
sto
Sep
tiembre
Octubre
Noviem
bre
Diciembre
Mes
Ven
tas 2004
2005
2006
VÁRIACIÓN ESTACIONAL
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VARIACIÓN CÍCLICA
Precios del Crudo
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Año
Precio
EFECTOS ALEATORIOS
Ventas de chicles
0
100
200
300
400
500
600
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Ventas
Mes
Serie1
PROMEDIOS MÓVILES
CONSISTE EN CALCULAR EL PROMEDIO DE UN CONJUNTO DE DATOS
RECAUDADOS DE UNA MISMA VARIABLE Y UTILIZARLO COMO ESTIMACIÓN
DEL VALOR QUE TENDRÁ ESA MISMA VARIABLE EN EL SIGUIENTE
PERIODO.
n
y...yyF 1nt1tt
1t
t t+1 t t+1 t t+1 t t+1
El pronóstico es el promedio Las observaciones de n
pasadas(últimas) de el Serie de tiempo.
PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL I
PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL II
PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL III
PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL IV
RESULTADO FINAL
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL
Esta técnica es usada pronosticar series de tiempo estacionarias.
Todos los valores de los datos históricos intervienen en la determinación del pronóstico.
Es similar al método anterior, solo que a los datos más recientes se les da mayor
ponderación.
El pronóstico nuevo es igual al pronóstico del periodo anterior más una corrección
proporcional al último error observado.
C. EXPONENCIAL EN EXCEL I
C. EXPONENCIAL EN EXCEL II
RESULTADO FINAL
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ELEMENTOS DE LA SERIE DE TIEMPO
> SE DESCOMPONEN LOS ELEMENTOS: • TENDENCIA
• CICLO
• ESTACIONALIDAD
• ERROR
A EFECTO DE AISLAR E IDENTIFICAR EL
PATRÓN DE COMPORTAMIENTO DE CADA
UNO Y CONSTRUIR EL MODELO
MATEMÁTICO QUE PERMITA PROYECTAR
LA SERIE HACIA EL FUTURO.
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ANÁLISIS DE REGRESIÓN
ESTE MÉTODO SE BASA EN LA RELACIÓN
QUE EXISTE ENTRE DOS O MÁS
VARIABLES, QUE PODEMOS LLAMAR
INDEPENDIENTES, Y QUE INFLUYEN EN
EL COMPORTAMIENTO DE OTRA
VARIABLE, QUE LLAMAREMOS
DEPENDIENTE.
UNA VEZ ENCONTRADA ESTA ASOCIACIÓN, Y
DEPENDIENDO DE QUÉ TAN FUERTE SEA,
SE PROCEDE AL PRONÓSTICO DE LA
VARIABLE DEPENDIENTE, DADO(S)
DETERMINADO(S) VALOR(ES) DE LA(S)
VARIABLE(S) INDEPENDIENTE(S).
EJEMPLOS
VARIABLE INDEPENDIENTE
(X)
VARIABLE DEPENDIENTE
(Y)
* Los gastos de publicidad que se invierten en un periodo.
* Las ventas, pues a medida que se invierta más en publicidad, se espera aumenten las ventas del producto.
* La dimensión en metros cuadrados de un local.
* Las ventas, puesto que en algunos negocios, entre más grande sea el local, mayores serán las ventas.
* El número de miembros que tenga una familia, y el poder adquisitivo de las cabezas.
* Los consumos efectuados en un centro comercial.
MENÚ «ARCHIVO». SELECCIONAR «OPCIONES»
SELECCIONAMOS «HERRAMIENTAS PARA
ANÁLISIS», Y PRESIONAMOS EL BOTÓN «IR»
HABILITAMOS «HERRAMIENTAS PARA
ANÁLISIS» Y DAMOS «ACEPTAR»
EN EL MENÚ DATOS, APARECERÁ EL NUEVO
COMANDO
SELECCIONAMOS «REGRESIÓN»
REGRESIÓN EN EXCEL 2003
REGRESIÓN EN EXCEL 2003
SELECCIONAMOS LOS DATOS
TABLA DE SALIDA