Marketing

Semana 2

Pronósticos de la demanda

Necesidad de pronosticar

Tipos de pronóstico

Promedios

Mínimos cuadrados

Necesidad de pronosticar

Los pronósticos preparados por el departamento de marketing resultan útiles para:• El departamento de finanzas, ya que les permite identificar las necesidades de liquidez

para la inversión y las operaciones• Producción, que los utiliza para determinar la capacidad y los niveles de producción• Compras emplea esta información para adquirir las materias primas necesarias,• Recursos humanos para contratar a los trabajadores requeridos.

Si los pronósticos resultan erróneos, la empresa podría terminar con un inventario excesivoo insuficiente.

Necesidad de pronosticar

También debemos realizar pronósticos debido a:

• Que el entorno puede ser altamente incierto

• La intuición no necesariamente da losmejores resultados

• Se puede mejorar la planeación

Tipos de pronósticos

Por su plazo

Corto plazo

Largo plazo

Posición en el entorno

Micro

Macro

Procedimiento empleado

Cualitativo

Cuantitativo

Pasos de la elaboración de pronósticos

• 1. Recopilación de datos

• 2. Reducción o condensación de datos

• 3. Construcción del modelo

• 4. Extrapolación del modelo

Descomposición clásica de series de tiempo

Componente Descripción

Tendencia Es el componente de largo plazo que

representa el crecimiento o disminución

en la serie sobre un periodo amplio.

Cíclico Es la fluctuación en forma de onda

alrededor de la tendencia.

Estacional Es un patrón de cambio que se repite a

sí mismo año tras año.

Aleatorio Mide la variabilidad de las series de

tiempo después de retirar los otros

componentes.

Selección de una técnica de pronóstico: Datos con estacionalidad

• El clima influye en la variable de interés.

• El año calendario influye en la variable.

• Las festividades influyen en la demanda.

Selección de una técnica de pronóstico: Series cíclicas

• El ciclo del negocio influye sobre la variable.

• Cambios en el gusto popular.

• Cambios en la población.

• Cambios en el ciclo de vida del producto.

Medición del error en el pronóstico

• Se compara la precisión de dos o más técnicas de pronóstico.

• Se mide la confiabilidad de una técnica de pronóstico.

• Se busca la técnica óptima.

Métodos de promedio

Se obtiene la media de todos los valores pertinentes, la cual se emplea para pronosticar el periodo siguiente.

Promedio simple

Ejemplo Promedio simple

t Yt Yt+1

1 42

2 52 42

3 54 47.00

4 65 49.33

5 51 53.25

6 64 52.80

(42+52)/2

(42+52+54)/3

(42+52+54+65)/4

¿?

Promedio móvil

• Este método no considera la mediade todos los datos, sino solo losmás recientes.

• Se puede calcular un promediomóvil de n periodos.

• El promedio móvil es la mediaaritmética de los n periodos másrecientes.

Ejemplo promedio móvil

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 55.50

42+52+543

= 49.33 42+52+54+654

= 53.25

¿Cuándo usar los promedios móviles?

• No existe una regla específica que nos indique cómo seleccionar la base del promedio móvil n.

• Si la variable que se va a pronosticar no presenta variaciones considerables, esto es, si su comportamiento es relativamente estable en el tiempo, se recomienda que el valor de n sea grande.

• Por el contrario, es aconsejable un valor de n pequeño si la variable muestra patrones cambiantes. En la práctica, los valores de n oscilan entre 2 y 10.

Es el mejor método paraobtener un ajuste lineal auna serie de datos.

Es base para la identificaciónde componentes detendencia de una serie detiempo.

Método de Mínimos cuadrados

Ajuste lineal

Fórmulas

• Y=a+bX (Recta de tendencia)

• 𝒃 =𝒏 ∑𝒙𝒚 −(∑𝒚)(∑𝒙)

𝒏 ∑𝒙𝟐 −(∑𝒙)²(La pendiente)

• 𝒂 =∑𝒚

𝒏− 𝒃

∑𝒙

𝒏(La intersección)

Año (X) Ventas (Y)

1995 3,4

1996 3,1

1997 3,9

1998 3,3

1999 3,2

2000 4,3

2001 3,9

2002 3,5

2003 3,6

2004 3,7

2005 4

2006 3,6

2007 4,1

2008 4,7

2009 4,2

2010 4,5

Ejemplo

Con los siguientes datosacerca de las ventas enmillones de dólares de laempresa Lanatta yAsociados:

1) Hallar la ecuación de tendencia porel método de los mínimos cuadrados.2) Pronosticar la tendencia deexportación para el 2011.3) Elaborar la gráfica para los datos y larecta de tendencia.

1) Para hallar laecuación detendencia por elmétodo de losmínimoscuadrados sellena la siguientetabla, codificandola numeración delos años 1995como 1, 1996como 2, y asíconsecutivamente para facilitar loscálculos.

Año (X) X Y XY X2 Y2

1995 1 3,4 3,40 1 11,56

1996 2 3,1 6,20 4 9,61

1997 3 3,9 11,70 9 15,21

1998 4 3,3 13,20 16 10,89

1999 5 3,2 16,00 25 10,24

2000 6 4,3 25,80 36 18,49

2001 7 3,9 27,30 49 15,21

2002 8 3,5 28,00 64 12,25

2003 9 3,6 32,40 81 12,96

2004 10 3,7 37,00 100 13,69

2005 11 4 44,00 121 16,00

2006 12 3,6 43,20 144 12,96

2007 13 4,1 53,30 169 16,81

2008 14 4,7 65,80 196 22,09

2009 15 4,2 63,00 225 17,64

2010 16 4,5 72,00 256 20,25

Total 136 61 542,3 1496 235,86

Solución:

𝑏 =𝑛 ∑𝑥𝑦 − (∑𝑦)(∑𝑥)

𝑛 ∑𝑥2 − (∑𝑥)²

𝑎 =∑𝑦

𝑛− 𝑏

∑𝑥

𝑛

𝑏 =16 542,3 − (61)(136)

16 1496 − (136)²= 0,07

𝑎 =61

16− 0,07

136

16= 3,22

Reemplazando valores en las siguientes fórmulas se obtiene los valores de a y b:

- El valor b = 0,07 al ser positiva indica que existe una tendencia ascendente de lasexportaciones aumentando a un cambio o razón promedio de 0,07 millones de dólares porcada año.

- El valor de a= 3,22 indica el punto en donde la recta se intersecta al eje Y cuando X = 0, esdecir indica las exportaciones estimadas para el año 1996 igual a 3,22.

Reemplazado los valores anteriores en la recta de tendencia se obtiene:

Y= a + b X

Y = 3,22 + 0,07 X

Interpretación:

Y = 3,22 + 0,07 X

Y = 3,22 + 0,07(17) = 4,41

2) Para pronosticar latendencia deexportación para el2011 se reemplazaX = 17 en la recta detendencia, obteniendoel siguiente resultado:

Los cálculos en Excel se muestran en la siguiente figura:

=PRONOSTICO(B18,C2:C17,B2:B17)

3) La gráfica de losdatos y la recta detendencia elaborada enExcel se muestran en lasiguiente figura: