Cuadro Comparativo de Metodos Cuantitativos

Universidad Politécnica de Aguascalientes LIC. EN NEGOCIOS Y ADMINISTRACION. “Cuadro Comparativo de Métodos Cuantitativ

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Universidad Politécnica de Aguascalientes LIC. EN NEGOCIOS Y ADMINISTRACION.

“Cuadro Comparativo de Métodos Cuantitativos.” 

Autor: Rosa Carminia Barrera Fernández. 7° A

Revisor: Esteban Ogazón González.

Aguascalientes, Ags. 18 de Marzo de 2015.

Universidad Politécnica de Aguascalientes Grupo LNA 07 A

“CUADRO COMPARATIVO DE MÉTODOS CUANTITATIVOS.”

MÉTODOS.

CONCEPTOS.

PROMEDIO SIMPLE.

Se obtiene la media de todos los valores pertinentes, la cual se emplea para pronosticar el periodo siguiente.

PROMEDIO MÓVIL.

PROMEDIO MÓVIL PONDERADO.

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL.

REGRESIÓN LINEAL.

FORMULA.

VENTAJAS. - Única técnica simple que es fácil para realiza cálculos. - Puede ser utilizada para filtrar las variaciones. - Períodos largos que proporcionan mayor suavización

Se utiliza cuando se quiere dar más importancia a un conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión.

Consiste en establecer dicho peso, también conocido como ponderación, y utilizar dicho valor para realizar el cálculo del promedio

- Si existe tendencia, es difícil de detectar

-De responder más lentamente a las modificaciones reales en el nivel de demanda. -No pronostica tendencias. -Requiere muchos datos históricos

-Proporcionar estabilidad al pronóstico.

Ft= Ft-1 + α(A

t-1

- F

)

t-1

El método de suavización exponencial puede dar una ponderación mayor a las observaciones más recientes. Las ponderaciones se asigna mediante la constante , 0 <  < 1. El modelo se expresa como: pronóstico =  (último valor) + (1 - )(último pronóstico) La regresión lineal es el de mínimos cuadrados, para encontrar una línea de mejor ajuste para un conjunto de puntos

DESVENTAJAS.

ˆ i  a  bx i Y

UP120317

APLICACIÓN. Es recomendable para modelos de demanda circunstanciales o nivelados sin elementos estacionales o de tendencia. Es muy estable para patrones de exigencia probable o igualada donde se intenta erradicar el impacto de los elementos anormales históricos mediante un camino en etapas de demanda actual. Es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente

-Permite aproximar el futuro, facilitando la toma de decisiones. -Los pronósticos planeados son más valiosos y exactos que los intuitivos.

-No existe un método de pronóstico universal, capaz de adaptarse a todas las situaciones y circunstancias, -Sólo pronostica un período más.

-La suavización exponencial tiene la ventaja de ser sencilla y requerir un mínimo de datos. Su utilización es económica, y por lo tanto, muy atractiva para las empresas que realizan miles de pronósticos para cada periodo de tiempo

-Su sencillez se convierte en una desventaja cuando el promedio fundamental se modifica, como en el caso de las series de demanda que muestran una tendencia.

Es muy necesario para poder para pronosticar el siguiente período o el segmento actual más un porcentaje de la desviación entre el valor pronosticado para el periodo actual y el valor real obtenido.

-Revela información acerca de las estructuras de costos y distingue entre los roles de las diferentes variables en la afectación del producto.

-Es necesario contar con un importante grupo de datos para obtener resultados confiables. Los resultados de la regresión son sensibles a la forma funcional si no se interpreta correctamente el término de error.

Es un modelo óptimo para esquemas de demanda con directriz (aumentado o decadente), es decir, patrones que presenten una correlación de linealidad entre la demanda y el período.

“Valores que transforman”

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