Administración Funcional II Métodos de Pronósticos y Proyección

Administración Funcional II

Métodos de Pronósticos y Proyección


Rigoberto AliagaPablo Gatica



¿Qué es un Pronostico?

Son predicciones de lo que puede suceder o esperar.

Emitir un enunciado sobre lo que es probable que ocurra en el futuro .

Es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre.



IMPORTANCIA

Disminuyen la incertidumbre sobre el futuro.

Juegan un papel muy importante en el proceso de planificación de una organización.

Son la base para la planificación de presupuestos y control de costos.

Apoya a la Mercadotecnia.



Características de los Pronósticos

Todas las situaciones en que se requiere un pronóstico, tratan con el futuro y el tiempo.

Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la incertidumbre.

El tercer elemento, presente en grado variable en todas las situaciones descritas es la confianza.



Clasificación •Pronostico Incondicional : Las observaciones en las variables endógenas y en las variables explicativas ya se conocen con certeza durante el periodo pronosticado

•Ex ante: También predice valores de la variable dependiente más allá del periodo de estimación original

•Pronostico Condicional: Los valores para una o mas variables

explicativas no se conocen

Ex post: Las variables explicativas deben conocerse con certeza para el periodo entero del pronóstico



Criterios para la selección del Pronostico•Periodo

Inmediato Menos de un mes.

Corto Plazo Más de un mes a 3 meses.

Medio Más de 3 meses a menos de 2 años.

Largo Plazo 2 años o más.

•Patrón de Datos

•Costo del Pronóstico

•Exactitud Deseada



Ejemplos de Pronósticos•Crecimiento económico.•Coeficiente de inflación.•Intensidad de tráfico. •Demanda de viviendas.•Natalidad y mortalidad.•Enfermedad.•Número y distribución de alumnos en el sistema escolar, universitario, profesional.•Magnitudes indicadoras de contaminación de la atmósfera, agua, superficie, o acústica.



Etapas a seguir en un Pronóstico

1. Recopilación de Datos.

2. Reducción de Datos.

3. Construcción del Modelo.

4. Extrapolación del Modelo.



EJEMPLOSector Automotriz

DEMANDA PRONÓSTICO

PRONÓSTICO DEMANDA



PRONOSTICO FINANCIERO



ACEROCAP desea que se le determine el pronostico de ventas para el siguiente

año de acuerdo a:Números Años Venta/ Millones

Tendencia

1 1995 28 0

2 1996 18 -10

3 1997 50 +32

4 1998 40 -10

5 1999 56 +16



CASO PRACTICO I

PV = PRONOSTICO DE VENTAS

a = PRIMERA CIFRA DE LA SERIE

b = PROMEDIO DE LAS VARIACIONES

X = NO. DE AÑOS

PV=a +bx



CALCULO DEL PROMEDIO DE LAS VARIACIONES

-10+32-10+16=28/4=7

SUSTITUCION:

PV = a + bx

PV = 28+(7)(5)

PV = 28+35 = 63 Millones

PRONOSTICO PARA EL 2000



Precio venta PronosticoPrecio venta Real



CASO PRACTICO IILa compañía del Valle conoce la demanda del Jugo de Uva. La gerencia de producción desea conocer la demanda del mes de Junio de acuerdo a la siguiente información.

Mes Demanda(y)

Tendencia(x)

XY (x)(x)

Enero 108 0 0 0

Febrero 119 1 119 1

Marzo 110 2 220 4

Abril 122 3 366 9

Mayo 130 4 520 16

Sumas 589 10 1225 30



SUSTITUCION DE VALORES EN LAS ECUACIONES:

589 = 5a + 10 b

1225=10a + 30 b

RESOLUCION DEL SISTEMA DE ECUACIONES

(-2) 589 = 5a + 10 b

1225=10a + 30 b

1178 = -10a - 20b

1125 = 10a + 30b

47 = 10b

47/10= b

b= 4.7

SUSTITUCION DE b

589 = 5a + 10(4.7)

589 = 5a +47

589 – 47 = 5a

542 = 5a

542/5 = a

a= 108.4



SUSTITUCION EN LA ECUACIÓN DEL PRONOSTICOYP = a + bxYP = 108.4 + (4.7)(5)YP = 108.4 +23.5YP = 131.9, Pronóstico mes de Junio

YP a b x Tendencia

Enero 108.4 4,7 0 108.4

Febrero 108.4 4,7 1 113.1

Marzo 108.4 4,7 2 117.8

Abril 108.4 4,7 3 122.5

Mayo 108.4 4,7 4 127.2

Junio 108.4 4,7 5 131.9

Julio 108.4 4,7 6 136.6

Agosto 108.4 4.7 7 141.3



DEMANDA PRONOSTICADADEMANDA REAL



Administración de la Demanda•Demanda Dependiente: Producto o servicio se debe a la de otros productos o servicios.

•Demanda Independiente: No está condicionada a la demanda de otros productos.



Métodos de PronósticosCUALITATIVOS Subjetivos, sentencioso; se basa en

estimaciones y opiniones

Método Delphi

Un grupo de expertos responde un cuestionario. Un moderador compila los resultados y formula un nuevo cuestionario que se presenta al grupo. De esta manera existe un proceso de aprendizaje para el grupo, al recibir nueva información, y no hay influencia de la presión de grupo o de un individuo dominante.

Investigación de mercados

Recopila datos de varias maneras (encuestas, entrevistas, etc.) para probar hipótesis formuladas con respecto al mercado. Por lo general se usa para pronosticar ventas a largo plazo y de nuevos productos.

Consenso Grupal Intercambio abierto en reuniones. La idea es que la discusión en grupo producirá mejores pronósticos que si lo hace un individuo. Los participantes pueden ser ejecutivos, personal de ventas o clientes.



Analogía histórica

Relaciona lo que se pronostica con un artículo similar. Es importante para la planificación de nuevos productos donde se puede derivar un pronóstico de la historia de un producto similar.

Niveles inferiores

Obtiene un pronóstico compilando datos que proporcionan las personas de la parte más baja de la jerarquía, quienes tienen contacto con lo que se pronostica. Por ejemplo se puede obtener un pronóstico global de ventas para combinar la información de cada agente de ventas, quien está relacionado con su propio territorio.



ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO

Se basa en la idea de que se puede usar la historia de sucesos durante un periodo para hacer pronósticos

Promedio móvil simple Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. Así, cada punto tiene la misma influencia.

Promedio móvil ponderado

Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros, según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia.

Análisis de regresiones Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el valor del dato con el tiempo. El método de ajuste más común es el de

mínimos cuadrados. Suavizamiento exponencial

Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este paso se reduce exponencialmente conforme los datos son más antiguos.



Técnica Box Jenkins Muy complicada, pero al parecer la más precisa de las técnicas estadísticas disponibles. Relaciona una clase de modelos estadísticas con los datos y ajusta el modelo a la serie de tiempo por medio de distribuciones bayesianas a posteriori.

Series de tiempo de Shinskin

Es un método eficaz para descomponer, una serie de tiempo en estacionalidad, tendencia e irregulares. Requiere por lo menos tres años de datos históricos. Muy bueno para identificar puntos de cambio, por ejemplo, en ventas de una compañía.

Proyección de tendencias

Ajusta una línea de tendencia matemática a puntos de datos y la proyecta hacia el futuro.



CAUSALES Trata de comprender el sistema que forma la base y el entorno del artículo que se pronostica. Por ejemplo, las ventas pueden verse afectadas por publicidad, calidad y competencia.

Análisis de regresiones

Parecido al método de mininos cuadrados que se emplea en el análisis de serie de tiempo, pero puede contener mas variables. Se basa en que el pronóstico se debe a la presentación de otros fenómenos.

Modelos econométricos

Intenta describir un sector de la economía por medio de una serie de ecuaciones interdependientes.

Modelos de entrada / salida

Se centra en las ventas de cada industria a otras empresas y al gobierno. Indica los cambios en ventas que puede esperar una industria productora debidos a cambios en las compras de otra industria.

Indicadores guía Estadísticas que se mueven en la misma dirección que la serie que se pronostica, pero que anteceden a la serie, como sería un aumento en el precio de la gasolina que indica una reducción en el futuro de las ventas de automóviles grandes.



MODELOS DE SIMULACION

Modelos dinámicos, por lo general basados en computadores, que permiten al pronosticador hacer suposiciones sobre las variables internas y el ambiente externo del modelo. Dependiendo de las variables en el modelo, el pronosticador puede plantear preguntas como. ¿Qué pasaría con mi pronóstico si aumentara el precio en 10%? ¿Qué efecto tendría sobre mi pronóstico una leve recesión económica nacional?



CASO PRACTICO IIIEjemplo Promedios Móviles en ExcelUna empresa desea conocer la tendencia que tendrá para el siguiente periodo de la producción del artículo XX, para lo cual ha obtenido la información del sector dentro de su área de influencia. Se solicita:

A. Hallar el pronóstico mediante el promedio móvil.

B. Calcular el periodo típico para el periodo 23.

Periodo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11Producción 593 570 486 854 797 362 594 271 45 254 433

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22529 994 319 610 748 832 193 720 415 536 850



Suavizamiento ExponencialLa ecuación para un pronóstico de suavizamiento exponencial simple es:

F1 = Ft-1 + ά (At-1 + Ft-1)

Donde:

Ft: El pronostico suavizado exponencialmente para el periodo t

Ft-1: El pronostico suavizado exponencialmente para el periodo anterior.

At-1: La demanda real para el periodo anterior.

(ά): La tasa de respuesta deseada o constante de suavizamiento.



EJEMPLO

Supongamos que es relativamente la demanda a largo plazo para el producto que se estudia, y que seria deseable una constante de suavizamiento del 0.05. Si se estuviera utilizando en forma continua el método exponencial, se habría obtenido un pronóstico para el mes anterior. Suponga que éste (Ft-1) fue de 1050. Si la demanda real fue 1000, el pronóstico para este mes seria:

F1 = Ft-1 + ά (At-1 + Ft-1)

= 1050 + 0.05 (100 - 1050)

= 1050 + 0.05 (-50)

= 1047.5 unidades.



Errores de Pronostico

Al hablar de errores de pronóstico, es conveniente establecer la diferencia entre las fuentes de error y la medición del error.



Critica a los métodos de pronostico

•Presuposición•Tendencia inalterable•Lapso de tiempo a que se refiere el pronóstico•Unidad de medida•Estabilidad de las condiciones marco

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