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• Marco Preciado

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Pronóstico “Es una estimación cuantitativa o cualitativa de uno o varios factores (variables) que conforman un evento futuro, con base en información actual o del pasado”

Factores controlables Aquellos sobre los cuales la empresa decide su estructura, niveles, política y modo de operar:

•Niveles de producción. •Niveles de inventario. •Capacidad.

Factores incontrolables Aquellos sobre los cuales la empresa no puede decidir ni modificar: dependen de factores externos: •Demanda del producto. •Competencia. •Economía. •Comportamiento del consumidor.

¿Qué pronosticar? La empresa requiere predecir factores incontrolables: mercado, entorno, economía, que son inciertos, para decidir (planear) sobre factores controlables: niveles de inventario, de producción, capacidad, etc.

Objetivo Reducir la incertidumbre del futuro, mediante la anticipación de eventos cuya probabilidad de ocurrencia sea relativamente alta, respecto a otros eventos posibles.

Etapas de un pronóstico • Definir el propósito.

• Recolectar datos: fuentes primarias o secundarias. • Preparar los datos: ordenar y clasificar.

• Seleccionar la técnica adecuada: • Ejecutar el pronóstico: estimar errores. • Dar seguimiento: información actual.

confrontar

con

Tipo de datos • Series de tiempo: sucesión cronológica de observaciones de una variable a intervalos iguales de tiempo. Las ventas trimestrales de los últimos 5 años, desempleo en los últimos años, etc. Objetivo: analizar patrones del pasado que puedan extrapolarse al futuro.

Patrones o componentes de una serie de tiempo • Tendencia: componente de muy largo plazo. • Ciclicidad: componente de largo plazo. • Estacionalidad: componente de corto plazo. • Factor aleatorio: componente de muy corto plazo.

Tendencia Componente de muy largo plazo que representa el crecimiento o decrecimiento de los datos en un período extendido. Fuerzas que afectan y explican tendencia: • Crecimiento de la población. • Inflación. • Ventas de un producto en su etapa de crecimiento en el ciclo de vida.

Tendencia: ventas de un establecimiento (1955-1985) 50000

40000

30000

20000

10000

0 55

60

65

70 SEARS

75

80

85

Estacionalidad Patrón de cambio que se repite año con año en el mismo número de períodos. Fuerzas que la afectan: • Períodos escolares. • Períodos vacacionales. • Productos de estación. • Estaciones del año.

Estacionalidad 180 160 140 120 100 80 60 81

82

83

84

85

86

MURPHY

87

88

89

90

Ciclicidad Fluctuación alrededor de la tendencia que se repite pero a intervalos distintos y con amplitudes distintas. Fuerzas que afectan y explican ciclicidad: • Períodos de expansión y de recesión de la economía. • Ciclos económicos.

Ciclicidad 400 350 300 250 200 150 100 60

65

70 VENTAS

75

80

85

TENDENCIA

90

Factor aleatorio Mide la variabilidad de una serie cuando los demás componentes se han eliminado o no existen. Fuerzas que afectan y la explican aleatoriedad: • Cambios climáticos. • Desastres naturales. • Huelgas. • Hechos fortuitos.

Serie aleatoria 1000

800

600

400

200

0 5

10

15 ALEA

20

25

30

Modelos de promedios móviles Ft+1 =

Yt + yt-1 + yt-2 3

• Se promedian solo las últimas observaciones. • El orden se determina a priori.

• Un orden grande elimina los picos (suaviza). • Un orden pequeño permite seguir muy de cerca los cambios de corto plazo.

Modelos de promedios móviles Una compañía presenta en el siguiente tabulado el reporte de ventas correspondiente al año 2009. MES Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

VENTAS REALES (2009) 80 90 85 70 80 105 100 105 100 105 100 150

Modelos de promedios móviles Teniendo en cuenta los datos anteriores, se debe calcular un pronóstico mediante la técnica de Promedio Móvil utilizando: • Un período de 3 meses (a partir de abril de 2009). • Un período de 6 meses (a partir de julio de 2009). • El objetivo es identificar con cuál de los dos períodos del pronóstico se obtiene mayor precisión al compararse con las ventas reales del reporte.

Modelos de promedios móviles Al ser un pronóstico con un período móvil de 3 meses, este deberá efectuarse a partir del mes de abril, es decir que para su cálculo tendrá en cuenta tres períodos, es decir, Enero, Febrero y Marzo.

Modelos de promedios móviles MES Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

VENTAS REALES (2009) 80 90 85 70 80 105 100 105 100 105 100 150

PRONÓSTICO 3 MESES

85 82 78 85 95 103 102 103 102

Construir la tabla y realizar el pronóstico a 6 meses y establezca sus conclusiones.

Modelos de promedios móviles MES Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

VENTAS PRONÓSTICO 3 PRONÓSTICO 6 REALES (2009) MESES MESES 80 90 85 70 85 80 82 105 78 100 85 85 105 95 88 100 103 91 105 102 93 100 103 99 150 102 103

Suavizamiento exponencial (simple) 0

•Consiste en asignar una ponderación a los valores de demanda más recientes para el cálculo del pronóstico del siguiente periodo. •α = constante de suavización. •Mientras más alto sea α, más sensible será el pronóstico a las demandas recientes; mientras más bajo sea α, representa más estabilidad y menor impacto de las variaciones en la demanda próximas.

Suavizamiento exponencial (simple) •Para este método se debe conocer el pronóstico del primer mes del periodo a analizar. •Para determinar este valor, se pueden utilizar métodos matemáticos con base en la historia de dicho mes. •En caso de que no se tenga estos datos, se podrá hacer una estimación del valor mediante factores subjetivos conocidos por la organización.

Suavizamiento exponencial (simple) • t es el periodo del cual se desea conocer el pronóstico. • Pt es el pronóstico del periodo en cuestión. • D es la demanda conocida de los periodos anteriores. • α es el coeficiente de suavización.

Suavizamiento exponencial (simple) • Aplicar la suavización exponencial simple para el ejemplo con a = 0.25 y con 0.75; P1 = 95.

Tarea 4 Considérense los valores de ventas por semana: Realizar pronósticos de ventas de orden 2, 3 y 4.

Realizar el pronóstico mediante suavización exponencial con a = 0.5 y P1 = 47. Establezca una conclusión.