Pronósticos

Necesidad de pronosticar

Entorno altamente incierto La intuición no necesariamente da los mejores

resultados Mejorar la planeación Competitividad y cambio

Tipos de pronósticosPor su plazo De corto plazo

De largo plazo

Según el entorno a pronosticar

Micro Macro

Según el entorno pronosticado

Cualitativo Cuantitativo

Exploración de patrones de datosSe requieren suficientes datos

históricos

Se apoyan en la suposición de que el pasado puede extenderse hacia el futuro

Con relación a las técnicas cuantitativas estadisticas se presentan dos enfoques:

Los datos se pueden descomponer en componentes de tendencia, cíclicos, estacionales y aleatorios.

Modelos econométricos de series de tiempo y Box-Jenkins dísticas se presentan dos enfoques:

SERIES DE TIEMPO

Una serie de tiempo es un conjunto de datos numéricos que se obtienen en periodos regulares a través del tiempo. La unidad de tiempo puede ser: Hora, día, mes, trimestre, año o cualquier periodo que se pueda considerar de interés.

Se requiere un enfoque sistemático para analizarlas.

COMPONENTES DE UNA SERIETENDENCIA:Es el componente de largo plazo

que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio.

ESTACIONAL:Es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año.

CICLICO:Es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia.

ALEATORIO:Movimiento esporádicos y de corto plazo

Descomposición de series de tiempoLas tendencias son movimientos a largo plazo en

una serie de datos a lo largo del tiempo.La tendencia puede ser descrita por una recta o por

una curva.Las tendencias se dan por varias causas: cambios

en la población, cambios en la productividad, cambios tecnológicos, etc.

En este tipo de análisis la variable independiente es el tiempo.

Descomposición multiplicativa

• yt = valor observado en el periodo t• TRt = factor de la tendencia en el periodo t• SNt = factor estacional en el periodo t• CLt = factor cíclico en el periodo t• IRt = factor irregular en el periodo t

Calculo de factor ciclico

Tendencia linealEl método más empleado para describir una

tendencia lineal es el de mínimos cuadrados, para encontrar una línea de mejor ajuste para un conjunto de puntos.

Y´ = a + bXY´ = valor pronosticado en un periodo XA = valor de la tendencia cuando X = 0b = pendiente de la recta de tendenciaX = periodo (codificado)

Ejercicio asignado:Los índices estacionales ajustados que se presentan

en la tabla reflejan el volumen cambiante del negocio del Mt.Spokane Resort Hotel, el cual recibe familias que vacacionan durante el verano y a esquiadores entusiastas durante los meses de invierno. No se esperan variaciones cíclicas repentinas durante 2003

Volumen cambiante del negocio

la ecuación de tendencia mensual es:

muestra una tendencia lineal.

Ha sido realizado con la ayuda de Exel utilizando esta formula donde para cada aumento de t la tendencia aumenta en 5.Entonces si:

 Para:  CL(73) X IR(73) = 600 = 1

500 X 1.2

  

Donde: •CLt = factor cíclico en el periodo t •IRt = factor irregular en el periodo t Por lo cual C(t) X I(t) = 1

Ya que el valor cíclico e irregular permanecen constantes para cualquier “t” La formula para el pronostico es:

yt = valor observado en el periodo tTRt = factor de la tendencia en el periodo t SNt = factor estacional en el periodo t CLt = factor cíclico en el periodo t IRt = factor irregular en el periodo t

Para el mes de enero de 2003

Y (73) = 500 * 1.2* 1 * 1 = 600

Análisis de Pronósticos

Ventas =Tendencia x Indice Estacional

NUMERO MES AÑO VENTAS TENDENCIA Indice Estacional

1 enero 1997 168 140 1.2

2 febrero 1997 198.65 145 1.37

3 marzo 1997 150 150 1

4 abril 1997 51.15 155 0.33

5 mayo 1997 75.2 160 0.47

6 junio 1997 206.25 165 1.25

7 julio 1997 260.1 170 1.53

8 agosto 1997 264.25 175 1.51

9 septiembre 1997 171 180 0.95

10 octubre 1997 111 185 0.6

11 noviembre 1997 155.8 190 0.82

12 diciembre 1997 189.15 195 0.97

Grafica de Tendencia:

Como podemos observar la tendencia es lineal y es creciente también podemos observar que año tras año se repite la misma fluctuación en las ventas, debido a los índices estacionales.

El valor estimado para febrero de 2003 seria 692 turistas aproximadamente.

Numero de mes Mes AÑO Pronostico

73 enero 2003 600

74 febrero 2003 691.85

75 marzo 2003 510

76 abril 2003 169.95

77 mayo 2003 244.4

78 junio 2003 656.25

79 julio 2003 810.9

80 agosto 2003 807.85

81 septiembre 2003 513

82 octubre 2003 327

83 noviembre 2003 451

84 diciembre 2003 538.35

NUMERO MES AÑO VENTAS TENDENCIA Indice Estacional Turistas nuevos por mes

73 enero 2003 600 500 1.2

74 febrero 2003 691.85 505 1.37 91.85

75 marzo 2003 510 510 1 -181.85

76 abril 2003 169.95 515 0.33 -340.05

77 mayo 2003 244.4 520 0.47 74.45

78 junio 2003 656.25 525 1.25 411.85

79 julio 2003 810.9 530 1.53 154.65

80 agosto 2003 807.85 535 1.51 -3.05

81 septiembre 2003 513 540 0.95 -294.85

82 octubre 2003 327 545 0.6 -186

83 noviembre 2003 451 550 0.82 124

84 diciembre 2003 538.35 555 0.97 87.35