Los pronósticos como fuentes de...

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Lospronósticoscomofuentesdeinformación

por Oliverio Ramirez

El ser humano siempre ha estado interesado en conocer el futuro, en anticipar posibles éxitos y fracasos con el fin de prepararse lo mejor posible. En nuestra vida diaria son muchas las fuentes que utilizamos para intentar predecir situaciones que nos afectan directamente; consultamos el pronóstico del tiempo para saber qué ropa usar, las estadísticas deportivas para predecir el resultado de un partido de futbol, las noticias financieras para estimar el alza en los precios, las encuestas de salida para predecir qué candidato será el vencedor en las elecciones, entre otras. Existen muchos medios y métodos para realizar pronósticos sobre el futuro, algunos son de carácter supersticioso y sin fundamento científico, mientras que otros se basan en estadísticas y análisis de datos. En esta lectura se estudiarán aquellos que utilizan un enfoque racional y analítico para obtener pronósticos estadísticamente válidos. Elaboracióndepronósticos De acuerdo a Armstrong (2001), a grandes rasgos, se puede decir que el proceso para realizar un pronóstico se forma por las siguientes cuatro fases: Definición del objetivo. Consiste en expresar de forma concreta la información que se desea obtener mediante el pronóstico. El objetivo del pronóstico debe contestar a dos preguntas básicas: ¿Qué necesito saber? ¿De qué periodo necesito saberlo?

Ejemplos:

• Conocer la cantidad de unidades que comprará el cliente A en el próximo mes. • Conocer el gasto por consumo de energía eléctrica que se tendrá en la empresa durante los

siguientes dos meses.

Recolección de datos. Consiste en identificar las fuentes y recursos disponibles que contienen información relevante para el objetivo del pronóstico; por las posibles fuentes de información son: datos históricos, opiniones de expertos, tendencias económicas, etc.



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La precisión del pronóstico depende completamente de la fiabilidad de la información, por lo que seleccionar las fuentes correctas es una tarea que debe realizarse con sumo cuidado. Análisis de información. El análisis de información se realiza con base al tipo, cantidad y calidad de la información recolectada y aunque generalmente suelen utilizarse métodos estadísticos, también existen metodologías que permiten realizar pronósticos en base a opiniones, ideas e información no numérica. La actividad fundamental en esta fase es la creación de modelos capaces de describir el comportamiento pasado y presente, con el fin de realizar suposiciones fundamentadas respecto al futuro. Realización de pronóstico. La fase final consiste en responder de forma concisa las preguntas formuladas en el objetivo del pronóstico, utilizando para ello los modelos, tendencias, comportamientos y patrones detectados en el análisis de la información. Al realizar un pronóstico, es recomendable incluir la probabilidad de que éste se cumpla. Por ejemplo:

• Con un 90% de probabilidad, es posible decir que el cliente A comprará 1215 unidades el próximo mes.

• Con un 95% de probabilidad, es posible decir que el gasto por consumo de energía eléctrica durante los próximos dos meses será de 8,200 pesos.

Metodologíasdepronósticos Una forma de clasificar las metodologías de pronósticos es de acuerdo al tipo de información que utilizan.

• Los métodos cualitativos son útiles en situaciones en las que la principal fuente de información son opiniones, percepciones, información no numérica.

• Los métodos cuantitativos son útiles en situaciones en las que la principal fuente de información

son estadísticas y datos numéricos. En las siguientes secciones se presentan de forma general, los métodos y conceptos básicos de ambos tipos de pronósticos.

Métodos cualitativos Cuando no se cuenta con información numérica para realizar un pronóstico acertado, una práctica común es consultar la opinión de un experto en el tema. Imagina que deseas conocer cuál será la principal fuente de energía en el futuro y no posees nada de información al respecto ¿cómo obtendrías un pronóstico confiable?



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Figura 1. Entrevista a Tim Hunt, Premio Nóbel

2001 (Baytelman, 2008).

Si decides preguntarle a un ingeniero en energía solar, seguramente tu conclusión será que en el futuro la energía solar será la principal fuente de energía; pero, si le preguntas a un ingeniero químico o a un ingeniero eólico, obtendrás un pronóstico muy diferente.

De acuerdo con Ocaña (2006), en los años 50ʼs la corporación Rand enfrentó una situación similar; su objetivo era realizar predicciones sobre el daño ocasionado por una posible guerra con bombas atómicas, sin embargo la diversidad de opiniones lo llevó a desarrollar su propio método de pronóstico, el método Delphi.

Método Delphi

El método Delphi es una técnica de grupo estructurada en la que un grupo de trabajo coordina el intercambio anónimo de información entre un grupo de expertos hasta lograr un consenso aceptable de respuestas. De acuerdo con Armstrong (2001) son cuatro las características que distinguen al método Delphi del resto de las técnicas de pronóstico grupal. Anonimidad. A cada participante se le entrega un cuestionario que debe responder de forma privada, ya sea en papel o computadora; de esta forma se garantiza que pueda expresar sus opiniones libremente, sin ser influido por la opinión o prestigio del resto de expertos. Agregación estadística. Una vez que se reciben las opiniones de todos los expertos, se realiza un sencillo resumen estadístico en el que se agrupan las respuestas del grupo. Por ejemplo, si al grupo de expertos se le pregunta en qué año estima que se terminarán las reservas de petróleo, al final se obtiene el promedio o mediana de los datos para aproximar una fecha. Retroalimentación. El equipo de trabajo se encarga de enviar el resumen estadístico, que agrupa todas las respuestas a cada experto, con el fin de que puedan reconsiderar sus respuestas. Iteración. Se vuelve a aplicar el cuestionario con el fin de que los expertos tengan la posibilidad de modificar sus estimaciones y juicios, con base a la retroalimentación recibida. El grupo de trabajo, es quien define el número de iteraciones que son necesarias para obtener un consenso aceptable en el pronóstico.



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Mediante el siguiente esquema se resume de forma gráfica el método Delphi.

Figura 2. Método Delphi.

Métodos cuantitativos

Los métodos cuantitativos son utilizados cuando se cuenta con información numérica o resulta posible y económico obtenerla. Debido al análisis estadístico que se requiere, este tipo de métodos suele clasificarse en:

• Análisis multivariante. • Series de tiempo.

Análisis multivariante El fundamento del análisis multivariante es la consideración y estudio de factores relevantes (variables) que pueden influir en el resultado de un evento o una situación; de forma general se realiza de acuerdo con la secuencia que se muestra en la figura 3.



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Figura 3. Análisis multivariante.

Consideración de factores. En base a la situación y condiciones del pronóstico a realizar, se identifican factores que se creen importantes para el modelo de pronóstico. Ejemplo: Para realizar un pronóstico de la temperatura máxima de cierta ciudad, puedes considerar la humedad, velocidad del viento, presión atmosférica, ¿qué otros factores consideras importantes? Recolección de datos. Una vez que se identifican las variables relevantes, es necesario obtener información histórica que permita identificar su comportamiento y relación.

Ejemplo: Para pronosticar el clima necesitas información de días anteriores, con los datos de cada uno de los factores y la temperatura máxima que se alcanzó. Una sugerencia es utilizar la tabla que se muestra.

Día Presión Humedad Velocidad del viento

Temperatura máxima

1 # Pa # g/m3 # Km/h # °C Análisis estadísticos. El análisis estadístico tiene como objetivo conocer el impacto que cada uno de los factores tiene en el pronóstico a realizar. Una herramienta muy utilizada es el análisis de varianza (ANOVA, por sus siglas en inglés) que mide la probabilidad con que una variable contribuye al resultado final. Selección de factores relevantes. Con base al análisis estadístico deben eliminarse los factores que no son importantes para el modelo, ya que lejos de contribuir, sólo agregan imprecisión al pronóstico final. En caso de que los factores restantes no sean suficientes para realizar un buen pronóstico, es necesario volver a considerar otros factores. Diseño del modelo de pronóstico. Los factores seleccionados, y la relación entre ellos, son considerados para la construcción de un modelo matemático que permite realizar pronósticos con cierto grado de exactitud, respecto a la situación analizada.



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Seriesdetiempo

En base a Carnot, Koen y Tissot (2005), este método de análisis suele ser más impreciso que el análisis multivariante, aunque puede utilizarse como método auxiliar, cuando no es posible identificar factores relevantes a una situación, o no se cuenta con información histórica de ellos. El principio básico de una serie de tiempo es identificar los patrones de comportamiento de una variable en cierto periodo, y suponer que ese patrón volverá a repetirse en el futuro. Al analizar los patrones de una serie de tiempo debemos tomar en cuenta que están conformados por dos elementos básicos:

• Tendencia • Ciclo

Tendencia: La tendencia de una serie se encuentra dada por el comportamiento a largo plazo de la serie, y para identificarla es necesario considerar un número significativo de datos. En las figuras siguientes se ejemplifican algunos tipos de tendencias.

Figura 4. Tendencia lineal creciente. Figura 5. tendencia lineal decreciente.

Figura 6. Tendencia exponencial. Figura 7. Tendencia logarítimica.



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Ciclo: El ciclo de una serie registra la estabilidad en los cambios que sufre una variable a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las ventas de una empresa de helados incrementan en los meses de primavera y verano, disminuyen en los meses de otoño e invierno, y vuelven a incrementar al empezar un nuevo ciclo. En las figuras siguientes se muestran gráficas con patrones cíclicos.

Figura 8. Ciclo simple Figura 9. Ciclo Compuesto

Metodologías de series de tiempo

Existen un gran número de metodologías para realizar pronósticos con base a series de tiempo, pero cada una de ellas analiza los dos elementos básicos: tendencia y ciclo. A continuación se explican brevemente los métodos más difundidos para realizar pronósticos con series de tiempo.

• Promedio móvil. Es muy fácil de aplicar, pero también muy inexacto. Es conveniente cuando se analizan patrones sencillos.

• Suavización exponencial. Requiere un número considerable de cálculos y es empleado en situaciones que presentan poca variación cíclica

• Método de Winters. Requiere una gran cantidad de cálculos, pero es el que presenta mayor exactitud de los tres, ya que es capaz de tomar en cuenta las variaciones en la estacionalidad y la tendencia.

Ejemplo de aplicación

Figura 10. Red Wing Shoes Factory Tour

(Hale, 2010).

Una pequeña empresa que fabrica calzado desea pronosticar sus ventas para el próximo mes. El gerente considera que el factor que más influye en sus ventas es el dinero invertido en publicidad por televisión, radio y prensa, por lo que decide recopilar información referente al año anterior.



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Mes Ventas Televisión Radio Prensa 1 63,622.80 3,000 1,000 600 2 85,805.54 3,832 2,127 655 3 55,836.45 2,530 1,159 480 4 83,077.73 3,899 1,850 434 5 74,516.57 3,099 1,600 406 6 65,580.87 2,989 1,183 300 7 90,448.93 4,071 2,167 353 8 66,833.19 2,566 2,134 479 9 71,113.31 3,578 1,316 488

10 83,650.80 4,052 2,076 509 11 61,643.65 2,628 2,244 300 12 64,351.26 2,650 1,738 649

Figura 11. Publicidad invertida.

Después de realizar un análisis estadístico, el gerente concluye que todas las variables son importantes por lo que decide crear un modelo de pronóstico a partir de esta información. Al utilizar la herramienta para análisis multivariante de regresión lineal de Microsoft Excel, el gerente obtiene la siguiente hoja de resultados:

Figura 12. Hoja de resultados.

A partir del dato 1 concluye que la exactitud del modelo de pronóstico es de 93.22%, y utiliza los datos 2, 3, 4 y 5 para crear la ecuación matemática del modelo de pronóstico, tal como se muestra:

1

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4

5



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Debido a que la empresa planea gastar $2,700.00 en televisión, $1,800.00 en radio, y $375.00 en prensa el gerente pronostica que sus ventas serán de:

Al comparar el modelo utilizado por el gerente y las ventas reales del año pasado, es posible observar que existe una diferencia, a la que se conoce como error del pronóstico.

Figura 13. Error de pronóstico.

De acuerdo con el modelo de pronóstico el gerente afirma con un 93.22% de exactitud que las ventas para el próximo mes serán de $64,270.25 pesos. Con esta información ahora puede tomar decisiones financieras y de producción.

Importanciadelospronósticos Todo proceso de toma de decisiones requiere de información confiable sobre la cual planear estrategias de acción, pero en la actualidad el dinamismo y la incertidumbre de los negocios, hacen imposible contar con información 100 por ciento precisa acerca del futuro. En esta labor, los pronósticos tienen un papel fundamental pues constituyen el punto de partida de cualquier decisión organizacional.



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Figura 14. Pronósticos, punto de partida para las decisiones organizacionales. En la figura 14 se muestran algunos de los modelos más utilizados para la toma de decisiones organizacionales, y todos ellos parten de la información proporcionada por los métodos de pronóstico; si la información proporcionada es errónea, también las decisiones serán erróneas. Al analizar y resolver ejemplos y ejercicios, ten en mente que todos los datos que se presentan (ventas, demanda, capacidad de producción, tiempo de servicio…) provienen de un método de pronóstico muy bien fundamentado.



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Referencias Amstrong, J. S. (2001). Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practititioners. EE. UU: Kluwer Academic Publisher. [Versión en línea]. Recuperado el 1 de septiembre de 2010 la base de datos Ebrary de la Biblioteca Digital UVEG. Carnot, N., Koen, V. & Tissot, B. (2005). Economic Forecasting. EE. UU: Palgrave Macmillan. [Versión en línea]. Recuperado el 30 de septiembre de 2010 de la base de datos Ebrary de la Biblioteca Digital UVEG. Ocaña, J. A. (2006). Pienso, luego mi empresa existe. Alicante, España. Editorial club universitario. [Versión en línea]. Recuperado el 1 de septiembre de 2010, de http://books.google.com.mx/books?id=qeKLsy_qwSsC&printsec=frontcover&dq=Jos%C3%A9+Oca%C3%B1a &hl=es&ei=KCGATKvXJoWas OS48yeAQ&sa=X&oi=book_result&ct=book-previewlink& resnum=1&ved=0CCoQuwUwAA#v=onepage&q&f=false Referencias imágenes Baytelman, P. (2008). Entrevista a Tim Hunt, Premio Nóbel 2001. Recuperada el 20 de septiembre de 2010,

de http://www.flickr.com/photos/palomabaytelman/2209866168 (Bajo licencia Creative Commons Attribution-Share Alike 2.0 Generic) Hale, N. (2010). Red Wing Shoes Factory Tour. Recuperada el 20 de septiembre de 2010, de http://www.flickr.com/photos/94693506@N00/4643247813/ (Bajo licencia Creative Commons Atribución 2.0

Genérica).

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