13- Pronósticos (Presentación)

Pronósticos

@Víctor Garro Martínez

@Leonardo Castellón

Formación por Competencias

2Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

¿Qué es un pronóstico?

Es la estimación de valor esperado de un

indicador o una variable relevante para la toma

de decisiones en proyectos o programas o bien

con decisiones relacionadas a la producción de

un bien o servicio, con cierto grado de rigor para

lo cual debemos prever los eventos futuros.


Tipos de pronósticos

• Subjetivos: Basados en juicios de expertos

recabado en focus group o mediante alguna

técnica similar al metaplan.

• Objetivos: mediante la aplicación del algún

procedimiento de naturaleza estadística.

• Mixtos. Una combinación de pronósticos

subjetivos y objetivos.


Pronósticos y administración pública

Los pronósticos empleados por la Administración

Pública influyen en su capacidad de decisiones

y eventualmente pueden afectar derechos de

los administrados, por lo que idóneamente

deben cumplir varios requisitos mínimos:


Pronósticos y administración públicaRequisitos mínimos a cumplir por los pronósticos en

la Administración Pública:

– Estar adecuadamente sustentados en metodologías

comúnmente aceptadas en las disciplinas que

conciernen al objeto de pronóstico

– Basarse en evidencia confiable y objetiva.

– Contar con la evidencia de los cálculos y registros

realizados para su elaboración de modo que puedan

ser debidamente revisados por las instancias de

fiscalización en caso necesario.


Advertencia sobre pronósticos

• Todo administrador deberá razonar el porquéemplea una técnica determinada.

• Ningún método sustituye el buen criterio ojuicio que del Administrador.

• En proyectos o programas nuevos es fundamentalhacer explícito el modelo que muestra lasactividades del mismo, el requerimiento desuministros y bienes duraderos para obtener losproductos, efectos e impactos deseados de forma quelos pronósticos consideren ese modelo causal.


Efectos de una mala proyección

¿Qué ocurre en proyectos donde se ha sobreestimado lademanda a satisfacer?

-¿Cuáles son los efectos sobre el nivel de ocupación

de capacidad instalada de producción o de prestación deservicios?

-¿Cuál es el efecto sobre el costo de producción delservicio o producto?

-¿Cuál es el efecto sobre el uso de los recursospúblicos?


Efectos de una mala proyección

¿Qué ocurre en proyectos donde se ha subestima lademanda a satisfacer?

- -¿Cuáles son los efectos sobre el nivel de ocupación de

capacidad instalada de producción o de prestación deservicios?

-¿Cuál es el efecto sobre el costo de producción delservicio o producto?

-¿Cuál es el efecto sobre el uso de los recursospúblicos

¿Qué pasaría con el nivel de satisfacción y calidad de losciudadanos usuarios?


Selección del Método de Pronóstico:Depende de factores tales como:

Calidad de la información disponible.

Presupuesto para cubrir el costo de recolectarla información y generar los pronósticos.

Efectos y consecuencias de la toma dedecisiones que se realizan a partir de lospronósticos.

Grado de precisión deseable para la toma dedecisiones.


TÈCNICAS DE PROYECCIÓN DE LA DEMANDA

A-Métodos subjetivos Opinión de expertos

Entrevistas a profundidad

B-Métodos causales Regresión

Insumo producto (coeficientes. Técnicos del requerimiento de insumo por unidad de

producto.

Encuestas

Modelos econométricos

C- Series de tiempo Tendencia

Factor Cíclico

Fluctuaciones estacionales

Variaciones no sistemáticas


Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y

proyectos

Métodos de

Pronóstico

Estimación

de la

demanda

Pronóstico

de servicios a

satisfacer

Ajuste por triangu

lación

Poblac. Objetivo,

-Decisión Política

expresada en

en el PND y los POI

Estrategia

de negocios

Proyeccón de requerimientos de

Suministros y bienes duraderos


Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos

Un buen pronóstico es básico para la previsión yplanificación de los servicios que permita:

• Optimizar el uso de la capacidad deinstalada para proveer servicios oportunos yadecuados.

• Mayor flexibilidad en la generación delservicio público al tener idea de los valoresesperados, máximo y mínimo de demandaque cabría esperar en cada periodo.

.


Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos

• Administrar adecuadamente los inventarios ycostos de los suministros a fin de evitar perdidaspor obsolescencia y daño del inventario.

• Eficientizar el desempeño del proceso deproducción y prestación de servicios o bienes.

• Mejorar el servicio al cliente, usario

• Controlar el costo de producción


Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y

proyectos

• Administrar adecuadamente los inventarios y costos de los suministros a fin de evitar perdidas por obsolescencia y daño del inventario.

• Mejorar el desempeño del proceso de producción y prestación de servicios o bienes.

15Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012 15

TIPOS DE PRONOSTICO POR HORIZONTE DE TIEMPO

TIPO DE

PRONÓSTICO

HORIZONTE DE

TIEMPO

USO

De corto plazo Menor o igual a

un año

Planificación

operativa

Mediano Plazo De uno a cuatro

años

Planificación a

nivel de

programa o

proyecto

Largo Plazo Mayor a 4 años Planificación

estratégica


Tipos de diagnósticos

Según la naturaleza de la materia que se diagnóstica, es posible hacer

las siguientes categorías, para los cuales muestran tanto la tendencia

como la posible magnitud del cambio:

Pronósticos tecnológicos: Cambios relacionados con los

procesos técnicos, requerimientos de insumos y suministros,

volúmenes relacionados con la prestación de servicios o demanda

de bienes a proveer. Precios de materias primas e insumos, o bien

con otros elementos relacionados con las cadenas de suministros.

Pronósticos de mercado: Cambios relacionados con los factores

que inciden en la demanda y la oferta de servicios, el tipo de

cambio, las tasas de interés y otros factores que inciden sobre la

confianza de los mercados tanto a nivel de los consumidores como

de los productores.


Técnicas cualitativas:

• Permiten sintetizar el conocimiento y las creencias

sobre el valor y tendencia que seguirán algunas

variables e indicadores relevantes.

Entre las técnicas están:

– Jurado de opinión ejecutiva

– Método Delphi.

– Fuerza de ventas

– Encuestas a los clientes.


JURADO DE OPINIÓN EJECUTIVA

• Resume las valoraciones de personal clave de la

organización, que sintetiza las expectativas de las y los

participantes en los talleres de valoración.

• Esta técnica no es cara y puede emplearse cuando no

existen datos confiables para proyectar el mediano y

largo plazo.


METODO DELPHI

• En esta técnica se presenta información relevante sobre

algún fenómeno a estimar. Una vez que concluye se facilita

un proceso de votación acerca las expectativas de ciertos

indicadores claves y se presenta el resultado, para volver a

realizar los ajustes que permitan llegar a consenso sobre el

comportamiento esperado de un cierto fenómeno de interés

como podría ser el nivel de demanda de cierto servicio o

producto que la Organización presta o podría prestar.


Operadores de línea

• En esta técnica se consulta a las y los

funcionarios que están en contacto directo

con los demandantes de servicios para

determinar bajo su personal experiencia o

expectativa el comportamiento de la

demanda de un bien o servicio.

• Luego se promedian las respuestas y se

obtiene un dato fundamentado en las

expectativas de los operadores en línea


Operadores de línea

Encuestas a usuarios y clientes• Otra forma de obtener información por parte de una entidad pública

es obtener datos para hacer sus predicciones a través de un

proceso de encuesta, la cual puede ser probabilística o no.

• En caso de que no se cuente con información sobre la población de

interés se puede hacer un diseño de carácter exploratorio

descriptivo a través de una muestra por conveniencia a fin de

recoger información para luego profundizar.

• Los resultados de una muestra no probabilística no pueden ser

generalizados, ni permiten controlar el error por sesgo de selección.

• En el caso de una encuesta probabística implica tener al menos,

los siguientes aspectos:

• Definir la unidad de información

• Definición del marco muestral.

• Definir el tipo de muestreo: Simple Aleatorio, por Conglomerados o


Encuestas a usuarios y clientes

En el caso de una encuesta probabilística implica tener definido al menos, los

siguientes aspectos:

• Definir la unidad de información

• Definición del marco muestral.

• Definir el tipo de muestreo: Simple Aleatorio, por Conglomerados o por

estratos de acuerdo a la distribución de la población

• Definir un nivel de confianza y un grado de error

• Tener un plan de muestreo.

• Capacitar a las y los encuestadores.

En ambos casos se requiere haber diseñado y probado instrumentos de

recolección y proceso de datos. Así como los mecanismos de verificación

de la calidad de la información recabada.


• Parten de modelos de carácter estadísticos a partir

de algoritmos ya estudiados.

Técnicas cuantitativas para elaborar pronósticos

-Métodos causales sRegresión

Modelos econométricos

Series de tiempo Tendencia

Factor Cíclico

Fluctuaciones estacionales

Variaciones no sistemáticas


ANALISIS DE REGRESION LINEAL

• La relación entre una variable independiente, X, y

una variable dependiente, Y.

• Asumido para ser lineal (una línea recta)

• Ecuación: Yt = a + bXt +et

– Y = variable dependiente en el periodo t.

– X = variable independente en el periodo t.

– a = intercepta al eje y

– b = pendiente de la regresión

– et = valor aleatorio no determinado


Población

Cantidad de

consultas

0

10

20

30

40

2930 2994 2995 2996

GRAFICO DE REGRESION LINEAL


Ecuación: ii xaY ˆ

Constante:

22

1

1

xnx

yxnyx

i

n

i

ii

n

i

Y-Intercepción a: xbya

ANALISIS DE REGRESION LINEAL


Relación entre el consumo macroeconómico de Costa Rica con el PIB, para el periodo 1991-1996, datos trimestrales en colones corrientes

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL

Consumo PIB

166.039,4 204.188,2

176.934,2 206.530,0

190.057,4 217.944,9

217.833,8 248.247,6

225.595,3 274.532,0

229.122,9 274.181,6

243.168,3 293.513,4

275.320,8 310.977,7

272.175,5 334.151,9

277.231,9 325.146,0

294.225,7 340.695,1

329.096,4 370.299,3

318.521,6 387.074,5

334.656,3 397.497,1

355.948,7 417.007,6

409.052,6 456.657,2

408.875,0 514.026,6

418.807,0 500.852,0

442.727,1 526.557,3

510.383,2 564.251,1

488.791,2 596.506,1

501.845,9 578.940,6

539.857,2 604.752,6


0,0

100.000,0

200.000,0

300.000,0

400.000,0

500.000,0

600.000,0

0,0 100.000,0 200.000,0 300.000,0 400.000,0 500.000,0 600.000,0 700.000,0

Con

sum

o

PIB

Costa Rica: Estimación del consumo trimestral a

partir del PIB trimestral 1991-1996

Miles de millones de colones corrientes

Consumo

Pronóstico Consumo


MODELOS DE SERIES DE TIEMPO

• Incluye elaborar gráficas de los datos de

demanda sobre una escala de tiempo y estudiar

las gráficas para descubrir los modelos y las

figuras o los patrones consistentes. Luego, estos

patrones se proyectan hacia el futuro.

• DEFINICION: Una serie de tiempo es una

secuencia de observaciones cronológicamente

clasificadas que se toman a intervalos regulares

para una variable en particular.


COMPOSICION DE UNA SERIE DE TIEMPOS

• Tendencia (T) es el movimiento gradual, ascendente

o descendente, de los datos a través del tiempo.

• Estacionalidad (S) es el patrón de datos que se

repite asimismo luego de un periodo de días,

semanas, meses, trimestres, estaciones, etc. pero

dentro del año..

• Ciclos (C) son patrones que ocurren en los datos

cada cierto númerovarios años.

• Error estocástico (R) son variaciones aleatorias que

no obedecen a ningun comportamiento esperado


DESVIACIÓN MEDIA ABSOLUTA (MAD)criterios para escoger el mejor modelo

n

Suma de Desviación absoluta para n periodos

=MAD

n

Demanda pronosticada-Demanda actual

=MAD

n

1=i

El modelo seleccionado es aquel que cumpla con

la menor MAD


Tendencia

• Expansión o declinación de una serie de datos a lo largo del tiempo..


Ejemplos de Tendencia

Tendencia lineal decreciente Tendencia lineal creciente

Tendencia no lineal crecienteTendencia no lineal decreciente


Ejemplo de estacionalidad

Observe el comportamiento a lo largo del tiempo, más allá del

año


PROMEDIO MOVIL SIMPLE

• Se utiliza para calcular la demanda promedio delos últimos n períodos y como predicción para elsiguiente período.

• Promedio móvil simple:

Ft= (At + A t-1 + A t-2 +....+A t-n +1 )

n

Donde :

Ft = predicción para el período t+1

At = demanda real para el período

n = número de períodos por promediar


añoValor anual

Ai

Prom Móvil(n = 3)

Ftn = 3)

1993 4

1994 6

1995 5

NA NA

NA NA

NA NA

1996 3

1997 7

1998 NA

4 + 6 + 5 = 15

SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE


año AtMoving Total

(n = 3)Ft

n = 3)

1993 4 NA NA

1994 6 NA NA

1995 5 NA NA

1996 3 4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0

1997 7

1998 NA

6 + 5 + 3 = 14



AñoAt

Promedio(n = 3)

Ftn = 3)

1993 4 NA NA

1994 6 NA NA

1995 5 NA NA

1996 3 4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0

1997 7 6 + 5 + 3 = 14 14/3 = 4.7

1998 NA 5 + 3 + 7 = 15 15/3 = 5.0



Año

Venta

s

0

2

4

6

8

93 94 95 96 97 98

Real, At

Pronóstico, Ft



MODELOS DE SUAVIZADO

• Los modelos de suavización, como el promedio de

desplazamiento simple y la suavización exponencial,

pueden proporcionar predicciones razonables a

corto plazo con rapidez y a bajo costo.

• Suavización exponencial:

Ft= Ft-1 + α(A t-1 - F t - 1)Donde :

F t = predicción para el período t

F t - 1 = predicción para el período t - 1

At –1 = Demanda real para el período t - 1

α = constante de suavización (0<= 1<=1)


Se esta organizando una reunión Se espera

pronosticar la atención del año 2012 usando el

suavizado exponencial.

( = .10). En 2008 el pronóstico fué 175.

2008 180

2009 168

2010 159

2011 175

2012 190

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualPronósticoFt

(a = .10)

2003 180 175.00 (Base)

2004 168

2005 159

2006 175

2007 190

2008 NA

175.00 +



Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(

2005 159

2006 175

2007 190

2008 NA


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 -

2005 159

2006 175

2007 190

2008 NA


Pronóstic

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00)

2005 159

2006 175

2007 190

2008 NA


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

( = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005 159

2006 175

2007 190

2008 NA


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006 175

2007 190

2008 NA


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006 175

2007 190

2008 NA

174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006 175 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18

2007 190 173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36

2008 NA


Pronóstico

175.00 (Base)


Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1)

Año ActualFt

(a = .10)

2003 180

2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006 175 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18

2007 190 173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36

2008 NA 173.36 + .10(190 - 173.36) = 175.02


Pronóstico

175.00 (Base)


Año

Venta

s

140150160170180190

03 04 05 06 07 08

REAL

Pronóstic

o

GRAFICO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL


Trabajo en Clase

1-Debata en su grupo de trabajo, los datos de los cuales debería

hacer pronósticos para el trabajo final del curso.

2-Señale cuál sería su fuente de información y que tipo de datos

requiere.

3-¿Cuáles técnicas de las comentadas en clase podrían ser aplicadas?

Razone su respuesta.

Formación por Competencias

Víctor Garro


Esta presentación se ha publicado en la

pagina Web de la Escuela de Administración

Pública de la Universidad de Costa Rica /

Campus Bimodal.

Derechos Reservados 2012

Uso autorizado sólo para fines académicos

en la Universidad de Costa Rica.

E-Mail:

Escuela de Administracion

Pública

Formación por competencias

[email protected]

[email protected]

BIBLIOGRAFÍAChase et al. Cap. 15 Administración y Pronóstico

de la demanda en "Administración de

operaciones. Producción y Cadena de

Suministros"

Collier y Evans. Cap. 11, Elaborac de Pron y

planeac de la demanda en "Administración de

Operaciones. Bienes, servicios y Cadenas de

Valor"

Krajewski et al.. Cap. 13. Pronósticos en

"Administración de operaciones. Procesos y

Cadenas de Valor"

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

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