resumen pronosticos

MATERIAL DE APOYO ESTADÍSTICA INFERENCIAL/ INGRA. KARIM PAZ

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PRONOSTICOS

Cuando cualquier empresa o individuo, hace una afirmación acerca de la ocurrencia o no ocurrencia de un evento, la fecha en que va a suceder algo o la intensidad de un evento futuro está realizando un pronóstico. Los pronósticos son tan frecuentes que no se trata de ver si vamos a hacer pronósticos sino de cómo hacerlos.

I. DEFINICIONES IMPORTANTES A) Pronóstico: Técnica de predicción de lo que sucederá en el futuro. Se realizan por la necesidad existente de conocer como será el futuro para la toma de decisiones, por lo que el pronóstico busca reducir el margen de incertidumbre sobre ese futuro desconocido. Usualmente comprende los siguientes pasos: recopilación de datos, reducción o condensación de datos, construcción de un modelo y extrapolación del modelo (o sea obtener el pronóstico). Algunos usos típicos de los pronósticos por área dentro de la empresa son:

• Mercadotecnia o Tamaño del mercado o Participación en el mercado o Tendencia de precios o Desarrollo de nuevos productos

• Producción o Costo de materia prima o Costo de mano de obra o Disponibilidad de materia prima o Disponibilidad de mano de obra o Requerimientos de mantenimiento o Capacidad disponible de la planta para la producción

• Finanzas o Tasas de interés o Cuentas de pagos lentos

• Recursos Humanos o Número de trabajadores o Rotación de personal o Tendencias de ausentismo o Tendencia de llegadas tarde

• Planeación Estratégica o Factores económicos o Cambios de precios o Costos o Crecimiento de líneas de productos

Los Pronósticos presentan ciertas características, entre ellas:

1) Todas las situaciones en que se requiere un pronóstico, tratan con el futuro y el tiempo está directamente involucrado. Así, debe pronosticarse para un punto específico en el tiempo y el cambio de ese punto generalmente altera el pronóstico.

2) Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la incertidumbre. Si el administrador tuviera certeza sobre las circunstancias que existirán en un tiempo dado, la preparación de un pronóstico seria trivial.


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3) El tercer elemento, presente en grado variable en todas las situaciones descritas es la confianza de la persona que hace el pronóstico sobre la información contenida en datos históricos.

Para la selección del método del pronóstico se debe de considerar los siguientes factores:

1) El contexto del pronóstico 2) La relevancia y disponibilidad de datos históricos 3) El grado de exactitud deseado 4) El periodo de tiempo que se va a pronosticar 5) El análisis de costo-beneficio del pronóstico 6) El punto del ciclo de vida en que se encuentra el producto.

B) Serie de Tiempo: Conjunto de observaciones de una variable medida en puntos o períodos sucesivos en el tiempo. Datos numéricos obtenidos en períodos regulares a través del tiempo. Ejemplo: La publicación mensual del índice de precios al consumidor (IPC), el estado trimestral o anual del producto nacional bruto (PNB), los ingresos totales por ventas registradas en una empresa determinada anualmente. C) Serie Estacionaria: Es aquella cuyo valor promedio no varía a través del tiempo. Estas situaciones se presentan cuando los patrones de demanda que influyen sobre la serie son relativamente estables. En su forma más simple, el pronóstico de un valor de unas serie estacionaria, es el promedio simple de los datos históricos que se posean. II. HORIZONTE DE TIEMPO EN LOS PRONÓSTICOS De acuerdo al horizonte de tiempo, se tiene la siguiente clasificación de los pronósticos: A) Pronóstico a corto plazo. Este tiene un lapso de hasta un año, pero es generalmente menor a tres meses. Se utiliza para planear las compras, programación de planta, niveles de fuerza laboral, asignaciones de trabajo, transporte, efectivo y niveles de producción.

• Un ejemplo es la programación del efectivo, una cuenta bancaria debe tener dinero suficiente para afrontar los compromisos previstos. Si tiene más dinero se pierde la oportunidad de invertirlo, si tiene menos no habrá la liquidez suficiente para afrontar compromisos y puede haber pérdida de oportunidades.

B) Pronóstico a mediano plazo. Un pronóstico de rango mediano, o intermedio, generalmente con un lapso de tres meses a tres años. Es valioso en la planeación de producción y presupuestos, planeación de ventas, presupuestos de efectivo, y el análisis de varios planes de operación, adquisición de materias primas, personal o equipo.

• Las adquisiciones de algunos bienes no son inmediatas y necesitan un cierto tiempo para realizarse (algún personal calificado no se consigue en forma inmediata), es preciso planear adecuadamente y para eso es útil tener un pronóstico de necesidades.

C) Pronóstico a largo plazo. Generalmente con lapsos de tres años o más, los pronósticos a largo plazo se utilizan para planear nuevos productos desembolsos de capital, localización e instalaciones o su expansión, y la investigación y el desarrollo.


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• Las inversiones de capital siempre requieren de pronósticos, tanto de la necesidad de las mismas como de plazos en los que se espera recuperar la inversión, estos últimos requieren de pronósticos de otras cosas como ventas, tasas de interés y otros factores importantes.

III. TIPOS DE PRONÓSTICO A) Pronósticos económicos marcan el ciclo del negocio al predecir las tasas de inflación, oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de planeación. B) Pronósticos tecnológicos tienen que ver con las tasas de progreso tecnológico, que pueden dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipo C) Pronósticos de demanda son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compañía. Estos pronósticos, también llamados pronósticos de ventas, conducen la producción de una compañía, la capacidad, y los sistemas de programación, y sirven como insumos a la planeación financiera, de mercado y de personal D) Integración de los pronósticos. Los pronósticos se realizan en diferentes departamentos de las empresas y requieren de una integración para darles coherencia. Producción, Ventas, Desarrollo del producto, Presupuestos, Tesorería y Dirección General, pueden estar haciendo pronósticos cada cual por su parte e incluso los pronósticos pueden ser contradictorios. Es necesario sistematizar la forma de obtenerlos y planear cómo se van a integrar. IV. MÉTODOS DE PRONÓSTICO A) Métodos de Pronóstico Cualitativos: Son métodos que incorporan factores importantes tales como la intuición, emociones, experiencias personales del que toma la decisión. Se consideran altamente subjetivos y sujetos a juicios de opinión. Se utilizan normalmente cuando no se dispone de datos históricos. (Ejemplo, predecir ventas de un producto nuevo por parte del departamento de comercialización). Estos métodos por lo general requieren de la opinión de un experto para desarrollar los pronósticos. Ventajas: Se pueden aplicar cuando no es posible cuantificar la información sobre la variable que se pronostica, o cuando los datos históricos no son aplicables o no están disponibles. Entre ellos se encuentran:

1. Opinión Experta (Juicio de Expertos): Método que realiza la elaboración de un pronóstico con base únicamente al juicio de un solo experto o consenso de un grupo de expertos que reunidos combinan sus conclusiones.

2. Método Delfos (Delphi): Preguntas hechas a un grupo de expertos que se encuentra cada uno aislado y que no se conocen para recabar opiniones. Posteriormente se tabulan todas las respuestas y se dan a conocer a cada uno de los miembros del grupo, con la finalidad de que al saber la opinión generalizada, respondan si desean revisar para reconsidera su respuesta anterior. El coordinador del grupo seguirá este procedimiento hasta que sienta que ha


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alcanzado un consenso, pues lo que intenta es elaborar pronósticos por medio del “consenso de grupo”.

3. Técnica Nominal de Grupo: Proceso de grupo que permite la participación con votación forzada.

4. Datos Históricos: Hace analogías con el pasado de una manera razonada. 5. Redacción de Escenarios: Consiste en elaborar uno varios escenarios

conceptuales del futuro basado en un conjunto de suposiciones bien definidas, los cuales deberán de evaluarse según su probabilidad de ocurrencia a la hora de toma de decisiones.

6. Investigación de marcado: Una investigación de mercado consiste en varios pasos. Primero es necesario desarrollar un cuestionario que deben contener preguntas cuyas respuestas proporcionen la información necesaria para determinar un pronóstico. El siguiente paso para llevar a cabo la encuesta, la cual puede hacerse por correo, fax, correo electrónico, teléfono, una postal para recortar una entrevista o en una persona. La manera en que se lleve a cabo la investigación puede afectar tanto el número como la calidad de las respuestas. El número, localización y los clientes individuales que responderán deben planearse con cuidado junto con el propósito del estudio. Una vez que se realiza la investigación, deben tabularse y analizarse los resultados. Se debe tener cuidado al interpretar estos resultados. Las tasa de respuesta pueden ser bajas, las r5espuestas pueden ser incorrectas, o los factores no considerados en el cuestionario pueden afectar el resultado real de los eventos.

B) Métodos de Pronóstico Cuantitativos: Manejan una variedad de modelos matemáticos que utilizan datos histórico y/o variables causales para pronosticar algún dato de interés. Se usan normalmente cuando:

� Se dispone de información histórica anterior acerca de la variable que se desea pronosticar

� La información se puede cuantificar � Se posee un supuesto razonable de que el patrón del pasado continuará más o

menos de la misma forma en el futuro. Las técnicas a usar bajo el método cuantitativo no son tan sencillas de aplicas, ya que por ejemplo, cuando se trata de realizar un pronóstico de ventas por ejemplo, se debe de analizar no sólo las ventas históricas sino también: la economía en general, la competencia en el mercado, el estado del mercado, ciclo de vida del producto. Entre este tipo de métodos se encuentran:

1. Métodos Causales: implican la determinación de factores que se relacionan con la variable que se va a predecir. Se basan en el supuesto de que la variable que se pronostica tenga relación de causa y efecto con una o más variables.

Entre ellos se encuentran: a) Análisis de regresión simple: Describe una relación funcional entre las

variables. b) Análisis de regresión múltiple con variables retrasadas, c) Construcción de modelos econométricos, d) Análisis de indicadores líderes, e) Índices de difusión y f) Otros barómetros econométricos.


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2. Series de Tiempo: implican la proyección de valores futuros de una variable, basándose por completo en observaciones pasadas y presentes de dicha variable. El objetivo de este método es descubrir un comportamiento en los datos históricos para entonces extrapolarlo al futuro. El pronóstico sólo se basa en valores pasados de la variable y/o errores pasados de la predicción.

Entre este tipo de métodos se encuentran:

a) Suavizamiento: entre los cuales se encuentran: - Promedios móviles: Promedia los datos del pasado para predecir el

futuro basándose en ese promedio. - Promedios móviles ponderados: Variación del método de promedio

móvil en el que se selecciona un factor distinto de ponderación para cada dato y a continuación se calcula un promedio ponderado de los valores más recientes como pronóstico. Generalmente, la observación o dato más reciente es el que recibe el mayor peso, y este disminuye en los valores de datos más antiguos.

- Suavizamiento exponencial: Da pesos relativos a los pronósticos anteriores y a los datos más recientes. Emplea un promedio ponderado de la serie de tiempo pasada como pronóstico. Caso especial del método de promedio móvil ponderado donde se selecciona un peso o factor de ponderación (el de la observación más reciente). Los factores para los demás datos se calculan automáticamente y se hacen menores a medida que las observaciones son más y más antiguas.

- Método Holt-Winters b) Proyección de tendencias c) Proyección de tendencias ajustadas por influencias estacionales.

III. COMPONENTES DEL MODELO MULTIPLICATIVO CLÁSICO DE

SERIES DE TIEMPO A) Tendencia: movimiento sistemático general o persistente a la alta y a la baja a largo plazo. Movimiento gradual hacia valores relativamente mayores o menores a lo largo de un lapso de tiempo importante. La razón por la que influye es generalmente los cambios en: la tecnología, población, características demográficas de la población, preferencias del consumidor, costo o valor. Su duración suele ser de varios años. La tendencia de una serie de tiempo es el componente de largo plazo, que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un período amplio. La serie de datos tiene una tendencia si su valor promedio varía a través del tiempo, de modo que se espera que aumente o disminuya durante el periodo para el que desea pronóstico. Es común que las series económicas contengan una tendencia. Las técnicas de pronóstico para series con tendencia se utilizan siempre que:

• Una productividad creciente y la nueva tecnología conducen a cambios en el estilo de vida. Como ejemplos se pueden citar la demanda de componentes electrónicos, que se incremento con el advenimiento de la computadora; y el uso del ferrocarril que se disminuyo con la aparición del avión.


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• El incremento en la población provoca un incremento en la demanda de bienes y servicios. Ejemplo de estos son las utilidades por venta de bienes de consumo, la demanda en el consumo de energía eléctrica y el uso de materias primas.

• El poder de compra del dólar afecta las variables económicas por causa de la inflación. Los ejemplos son los salarios, costos de producción y precios.

• Aumenta la aceptación en el mercado. Un ejemplo seria el periodo de crecimiento en el ciclo de vida de un nuevo producto.

Las técnicas a considerar al pronosticar series con tendencia son promedio móvil lineal, atenuación (suavizamiento) exponencial lineal de Brown, atenuación (suavizamiento) exponencial lineal de Holt, atenuación exponencial cuadrática de Brown, regresión simple, modelo de Gompertz, curvas de crecimiento y modelos exponenciales. B) Cíclico: secuencia sistemática alterna de tramos regulares de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia. Son oscilaciones repetidas hacia arriba y hacia abajo o movimientos que pasan por cuatro fases: desde un pico (prosperidad) hasta una contracción (recesión), luego hasta un valle (depresión) y finalmente una expansión (recuperación o crecimiento). La razón por la que influye es por los movimientos que presentan los factores que influyen sobre la economía a través de los años. Por lo general su duración es de dos a diez años, con intensidad no uniforme para un ciclo completo. Por ejemplo, períodos de inflación moderada seguidos por períodos de inflación rápida. El efecto cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia, afectada por lo regular por las condiciones económicas generales. Los patrones cíclicos tienden a repetirse en los datos cada dos, tres o más años. Es común que las fluctuaciones cíclicas estén influidas por cambios de expansión y contracción económica, a los que comúnmente se hace referencia como el ciclo de los negocios. Las fluctuaciones en forma de onda hacia arriba y hacia abajo alrededor de la tendencia rara vez se repiten en intervalos fijos de tiempo y también varía la magnitud de las fluctuaciones. Las técnicas de pronóstico para datos cíclicos se utilizan siempre que:

• El ciclo del negocio influye sobre la variable de interés. Como ejemplos están los factores económicos de mercado y de la compendia.

• Se presentan cambios en el gusto popular. Ejemplos de ello son la moda, la música y la alimentación.

• Se presenta cambios en la población. Podemos citar como ejemplos las guerras, escasez, epidemias y desastres naturales.

• Se presentan cambios en el ciclo de vida del producto. Ejemplo de ello son la introducción, crecimiento, maduración, saturación y declinación del mercado.

Las técnicas a considerar al pronosticar series cíclicas son la descomposición clásica, los indicadores económicos, los modelos econométricos, la regresión múltiple y los métodos de Box-Jenkins. C) Estacional: patrón regular y sistemático dentro de un período de un año. Fluctuaciones periódicas bastante regulares que se presentan dentro de cada período de 12 meses, año tras año. La razón por la que influye es generalmente por cambios en: las condiciones climatológicas, costumbres sociales y religiosas. Su duración se suele dar en


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un lapso de 12 meses (o cada mes o cada cuatro meses). En el caso de las series mensuales, el componente estacional mide la variabilidad de las series cada enero, febrero, etc. En las series trimestrales hay cuatro elementos estacionales, uno para cada trimestre. Una serie estacional es una serie de tiempo con un patrón de cambio que se repite a si mismo año tras año. Por lo regular, el desarrollo de una técnica de pronostico estacional comprende la selección de un método multiplicativo o uno de adición y estimar después índices estaciónales a partir de la historia de la serie. Estos índices se usan posteriormente para incorporar la estacionalidad al pronostico para eliminar tales efectos de los valorares observados. Las técnicas de pronóstico para datos estaciónales se usan siempre que:

• El clima influyente en la variable de interés. Como ejemplos están el consumo de energía eléctrica, las actividades de verano e invierno, el guardarropa y las estaciones de desarrollo agrícola.

• El año calendario influye en la variable de interés. Ejemplos de ello son las ventas al menudeo influidas por dais festivos, fines de semana de tres días y los calendarios escolares.

Las técnicas a considerar al pronosticar series estacionales son descomposición clásica, Census II, atenuación (suavizamiento) exponencial de Winter, regresión múltiple de series de tiempo y métodos de Box-Jenkins. D) Irregular (Aleatorio): factor residual no sistemático que existe luego de tomar en cuenta los efectos sistemáticos de la tendencia, estacional y cíclica. Mide la variabilidad de las series de tiempo después de que se retiran los otros componentes. Explica las desviaciones de la serie de tiempo real respecto a los factores determinados por los efectos de la tendencia, y los componentes cíclicos y estacionales. Explica la variabilidad aleatoria de la serie de tiempo, y por tanto es impredecible ( no se puede predecir su impacto en la serie de tiempo). La razón por la que influye es generalmente por variaciones aleatorias en los datos o por sus sucesos no previstos como: huelgas, huracanes, inundaciones, terremotos, conflictos armados, elecciones, asesinatos políticos, etc. Su existencia se debe a factores de corto plazo (corta duración) y no recurrentes (no repetitivos) que afectan a la serie de tiempo. IV. PRONÓSTICO PARA UNA SERIE DE DATOS ESTACIONARIOS El pronóstico de series estacionarias comprende el uso de la historia disponible de las series para estimar su valor promedio, el cual se convierte después en el pronóstico de valores futuros. Las técnicas mas sofisticadas comprenden la actualización de la estibación, al haber nueva información. Las técnicas de pronóstico estacionarias se emplean siempre que:

• Las fuerzas que generen una serie se han estabilizado y el medio en el que existe la serie permanece relativamente sin cambios. Ejemplos de ello son las fallas por semana en una línea de ensamble que tiene una fase de producción uniforme, las ventas unitarias de un producto o servicio en la etapa de maduración de su ciclo de vida y el número de ventas resultantes de un nivel constante de esfuerzo.


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• Se requiere un modelo muy sencillo debido a la falta de datos o para facilitar su explicación o implementación. Un ejemplo seria cuando un negocio u organización es nuevo y hay disponible muy poca información histórica.

• Se puede lograr la estabilidad haciendo correcciones sencillas a factores como crecimiento de la población e inflación. Ejemplos de esto son modificar el ingreso por el ingreso per capita, o las ventas en dólares por montos en dólares constantes.

• La serie se puede transformar en una serie estable. Como ejemplo, esta la transformación de series mediante logaritmos, raíces cuadradas o diferencias.

• La serie es un conjunto de errores de pronóstico que se considera adecuada. Varias técnicas que se podrían considerar al pronosticar en series estacionarias son los métodos no formales (cualitativos), los métodos de promedio simple y los métodos de promedios móviles, atenuación o suavizamiento exponencial y el método de Box-Jenkins.

Diagrama de Decisión: Resumen Capítulo PRONÓSTICOS Predicción de

una Serie de Tiempo

Grafique los datos de la Serie

de Tiempo

Tendencia?

Suavizado Exponencial

Promedio Móviles

Modelos de Predicción

Obtención de Índice Estacional

Tendencia Lineal

Tendencia Cuadrática

Tendencia Exponencial

Método Holt - Winters

Modelo Autoregresivo

Datos anuales

SI

SI

NO

NO

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