PRONOSTICOS

Un pronóstico es una predicción de eventos futuros que se utiliza con propósitos de planificación.- Son vitales para las decisiones de la organización- Es la base de la PLANEACION a largo plazo- Por lo regular, un pronóstico perfecto es imposible- Es importante establecer la práctica de una revisión continua de

los pronósticos- Se debe tratar de encontrar y usar el mejor método de pronóstico disponible, dentro de lo razonable

Objetivo del Pronostico

Proporcionan herramientas de decisión

• Finanza y Contabilidad: Fundamentos para la Planeacion de Control de Costos y Presupuesto

• Marketing: Pronosticos de Ventas, Planear Productos nuevos, Compensacion vendedores

• Produccion y Operaciones: Selección del proceso, Planeacion de Capacidad, Planeacion de la Produccion, Programacion y Inventarios

Administración de la DemandaEl propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar todas las fuentes de la demanda, con el fi n de poder usar con eficiencia el sistema productivo y entregar el producto a tiempo.

Dos Fuentes• La demanda dependiente es la demanda de un producto o servicio

provocada por la demanda de otros productos o servicios. «Hay que cubrirla»

• La demanda independiente es la que no se deriva directamente de la demanda de otros productos. «Se puede manipular»

COMPONENTES DE LA DEMANDA

La demanda de productos o servicios se puede dividir en seis componentes:• Demanda promedio para el periodo, • Una tendencia, • Elementos estacionales, • Elementos cíclicos, La influencia cíclica sobre la demanda puede provenir de eventos tales

como elecciones políticas, guerras, condiciones económicas o presiones sociológicas• Variación aleatoria, Las variaciones aleatorias son provocadas por los eventos fortuitos, y • Autocorrelación. La autocorrelación indica la persistencia de la ocurrencia

Tipos de Pronósticos

• Cualitativo: Son subjetivas y se basan en estimados y opiniones,

• Análisis de series de tiempo: Se basa en la idea de que es posible utilizar información relacionada con la demanda pasada para predecir la demanda futura,

• Relaciones causales: Se analiza utilizando la técnica de la regresión lineal, supone que la demanda se relaciona con algún factor subyacente en el ambiente, y

• Simulación: Permite manejar varias suposiciones acerca de la condición del pronóstico.

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPOLos modelos de pronósticos de series de tiempo tratan de predecir el futuro con base en la información pasada

El modelo de pronóstico que una empresa debe utilizar depende de:• 1. El horizonte de tiempo que se va a pronosticar.• 2. La disponibilidad de los datos.• 3. La precisión requerida.• 4. El tamaño del presupuesto de pronóstico.• 5. La disponibilidad de personal calificado.

Al seleccionar un modelo de pronóstico, existen otros aspectos como el grado de flexibilidad de la empresa (mientras mayor sea su habilidad para reaccionar con rapidez a los cambios, menos preciso necesita ser el pronóstico).

TÉCNICA DEL ÚLTIMO VALOR

Para pronosticar el siguiente período, emplea el dato de la demanda del último período.

MEDIA ARITMÉTICAPara pronosticar el siguiente período, emplea la media de todos los períodos precedentes.

PROMEDIO MÓVIL SIMPLEEl pronóstico es una media de las n observaciones precedentes. Calcula una media de los n datos más recientes de la serie temporal, de tal modo que, a medida que finaliza un período, se descarta la demanda del período más lejano y se reemplaza por la nueva observación disponible.

Hallar Promedio Movil Simple para periodos de 3 y 9 semanas con los siguientes datos

PROMEDIO MÓVIL PONDERADO

Es una media móvil en la que se incluye una ponderación para la demanda de los períodos pasados que suele ser mayor para los más recientes.• Pasos para su cálculo:• 1º. Establecer el orden de la media móvil, n.• 2º. Definir los coeficientes de ponderación,

Ejemplo

En un periodo de cuatro meses, el mejor pronóstico se deriva utilizando 40% de las ventas reales durante el mes más reciente, 30% de dos meses antes, 20% de tresmeses antes y 10% de hace cuatro meses. Si las ventas reales fueron

Con el resultado hallado para el mes 5 . Entonces, el pronóstico para el mes 6 sería

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

Esta técnica se denomina suavizado o alisado exponencial porque los pesos disminuyen de forma exponencial, con un factor de disminución de (1-α)

El suavizado exponencial es una media ponderada en la que se incluyen todas las observaciones anteriores y se da más peso a los datos más recientes que a los antiguos.

ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL

La regresión es una relación funcional entre dos o más variables correlacionadas. Se utiliza para pronosticar una variable con base en la otra.

La regresión lineal se refiere a la clase de regresión especial en la que la relación entre las variables forma una recta de la forma Y = a + bX donde Y es el valor de la variable dependiente que se despeja, a es la secante en Y, b es la pendiente, y X es la variable independiente

Ejemplo

Las ventas de una línea de productos en una empresa durante los 12 trimestres de los últimos 3 años son las siguientes. La compañía quiere pronosticar cada trimestre del cuarto año; es decir, los trimestres 13, 14, 15 y 16.

Método de mínimos cuadrados

El método de mínimos cuadrados trata de ajustar la recta a los datos que minimizan la suma de los cuadrados de la distancia vertical entre cada punto de datos y el punto correspondiente en la recta. La suma de los cuadrados de las diferencias entre los puntos de datos trazados y los puntos de la recta es

Formulas

En el método de mínimos cuadrados, las ecuaciones para a y b son