COSTOS Y PRESUPUESTOS PRONOSTICOS Series
de tiempo: Promedios móviles simple, ponderado y
Suavizado exponencial
Selección de Pronósticos
DOCENTE: ING. ELMER AGUILAR BRIONES
PRONOSTICO DE LA DEMANDA Es el proceso de predecir el comportamiento futuro que tendrá la demanda demanda en un horizonte temporal determinado.
¿ Porqué es necesario pronosticar? • La incertidumbre del mercado • Toma Toma de decisiones decisi ones
PRONOSTICO DE LA DEMANDA Es el proceso de predecir el comportamiento futuro que tendrá la demanda demanda en un horizonte temporal determinado.
¿ Porqué es necesario pronosticar? • La incertidumbre del mercado • Toma Toma de decisiones decisi ones
IMPORTANCIA
Disminuye la incertidumbre sobre el futuro.
Juegan un papel muy importante en el proceso de planificación de una organización.
Son la base para la planificación de presupuestos y control de costos.
Apoya
a la Mercadotecnia. Mercadotecnia.
CARACTERÍSTICAS DE LOS PRONÓSTICOS
Todas las situaciones en que se requiere un pronóstico, tratan con el f u t u r o y el t i e m p o .
Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la i n c e r t i d u m b r e .
El tercer elemento, presente en grado variable en todas las situaciones descritas, es la c o n f i a n z a .
CRITERIOS PARA LA SELECCIÓN DEL PRONÓSTICO • Período Inmediato Corto Plazo Medio Larg o Plazo
Menos de un mes. Más de un mes a 3 meses. Más de 3 meses a menos de 2 años. 2 años o más.
• Patrón de Datos • Costo del Pronóstico • Exactitud Deseada
PORQUÉ HACER PRONÓSTICOS? • La empresa se mueve en un contexto altamente incierto. • Analizar variables relevantes para la empresa: costos de producción, inventarios, volumen de ventas. • La empresa debe tomar decisiones sobre Factores Controlables tomando en cuenta Factores Incontrolables .
FACTORES CONTROLABLES Aquellos sobre los cuales la empresa decide su estructura, niveles, política y modo de operar: • • •
NIVELES DE PRODUCCIÓN NIVELES DE INVENTARIO NIVELES DE CAPACIDAD
FACTORES INCONTROLABLES Aquellos sobre los cuales la empresa no puede decidir ni modificar : dependen de factores externos a la empresa • • •
DEMANDA DEL PRODUCTO COMPETENCIA COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR
QUÉ PRONOSTICAR? La empresa requiere predecir FACTORES INCONTROLABLES: demanda, competencia, comportamiento del consumidor, que son inciertos, para decidir (planear) sobre factores controlables: niveles de inventario, de producción, capacidad.
OBJETIVO Reducir la incertidumbre del futuro, mediante la anticipación de eventos, cuya probabilidad de ocurrencia sea relativamente alta.
PROCESO DE ELABORACION DE PRONOSTICOS
CLASIFICACIÓN DE TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS •
CUALITATIVAS: Técnicas subjetivas. Utilizan información cualitativa (experiencia de expertos).
•
CUANTITATIVAS: Se basan en datos numéricos y utilizan herramientas de matemáticas y estadística para su elaboración.
TÉCNICAS CUALITATIVAS O DE JUICIO La misma técnica usada por dos expertos distintos, puede producir resultados diferentes. Basados en estimados y opiniones. •
INVESTIGACIÓN DE MERCADOS
• ANALOGÍAS HISTÓRICAS •
MÉTODO DELPHI
•
CONSENSO GENERAL
•
IMPACTO CRUZADO
• ANÁLISIS DE ESCENARIOS
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INVESTIGACIÓN DE MERCADOS Obtener información acerca del comportamiento real del mercado, mediante encuestas dirigidas al público consumidor o
a partir de la experiencia de vendedores, para concluir sobre el comportamiento futuro.
ANALOGÍAS HISTÓRICAS Se fundamenta en un análisis comparativo de casos similares
al que se estudia. Trata de reconocer patrones de similitud para sacar conclusiones y obtener un pronóstico.
MÉTODO DELPHI Pretende llegar a un consenso a través de la opinión de
expertos, evitando la confrontación de los mismos, ya que no existe una interacción directa entre los participantes. Estos expresan libremente sus opiniones.
ANÁLISIS DE ESCENARIOS Describir diferentes escenarios futuros posibles (mas probable, probable, poco probable) considerando factores que los determinen (cambios en la población, inflación, variación de la demanda, etc.) para reconocer las implicaciones a largo plazo de los cambios posibles.
TÉCNICAS CUANTITATIVAS •
INFORMACIÓN: Se requiere datos históricos de las variables involucradas.
•
SUPUESTO: El patrón histórico de las variables seguirá siendo válido en el futuro analizado.
TÉCNICAS CUANTITATIVAS • ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO:
Es una sucesión cronológica de observaciones de una variable, a intervalos iguales de tiempo: Técnica de Promedios móviles. Los patrones observados en el pasado se proyectan al futuro con una ponderación mayor a las observaciones más recientes (0< α<1): Suavizamiento Exponencial. •
MODELOS CAUSALES: Análisis de Regresión.
ENFOQUES PARA PRONOSTICAR Tipo de Modelo Modelos Cualitativos Método Delphi
Descripción Preguntas hechas a un grupo de expertos para recabar opiniones.
Modelos Cuantitativos (Series de tiempo) Medida o Promedio Móvil Simple y Ponderado. Suavizado exponencial
Promedia los datos del pasado para predecir el futuro basándose en ese promedio.
Modelos Cuantitativos (Causales) Análisis de regresión
Da pesos relativos a los pronósticos anteriores y a la demanda mas reciente. Describe una relación funcional entre las variables. El método de ajuste más común es el de mínimos cuadrados.
COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO Una Serie de tiempo consta de datos que se reúnen, registran u observan sobre incrementos sucesivos de tiempo. (Patrón de datos)
Sus componentes son: • Tendencia • Componente cíclico • Componente estacional • Componente aleatorio • Componente estacionario
1. TENDENCIA Componente 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 • Ventas de un producto en su etapa de crecimiento en el ciclo de vida. •
GRAFICO TENDENCIA
23
2. ESTACIONALIDAD Patrón de cambio que se repite año con año en el mismo número de períodos.
FUERZAS QUE AFECTAN Y EXPLICAN ESTACIONALIDAD: • • •
PERÍODOS ESCOLARES PERÍODOS VACACIONALES PRODUCTOS DE CONSUMO ESTACIONAL
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GRAFICO ESTACIONALIDAD
3. 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.
GRAFICO CICLICIDAD
27
4. ALEATORIEDAD Mide la variabilidad de una serie cuando los demás componentes se han eliminado o no existen
FUERZAS QUE AFECTAN Y EXPLICAN ALEATORIEDAD: • • • •
CAMBIOS CLIMÁTICOS DESASTRES NATURALES HUELGAS HECHOS FORTUITOS
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GRAFICO ALEATORIEDAD
5. SERIE ESTACIONARIA Serie, cuyo valor promedio no cambia a través del tiempo. ES DECIR, la media y la variabilidad se mantienen constantes a lo largo del tiempo. . FUERZAS QUE AFECTAN Y EXPLICAN ESTACIONARIEDAD: • •
SISTEMAS DE PRODUCCIÓN CON TASA UNIFORME. VENTAS DE PRODUCTOS EN SU ETAPA DE MADUREZ EN EL CICLO DE VIDA.
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GRAFICO SERIE ESTACIONARIA 1000
800
600
400
200
85
86
87
88
VENT AS
89
90
91
T ENDENCI A
92
SERIES TEMPORALES 1. MODELO MEDIA ARITMÉTICA Para pronosticar el siguiente período, se emplea la media de todos los períodos precedentes. DEMANDA PERIODO (t) (Di)
PRONOSTICO (Ft+1)
1
10
2
12
10
3
14
11
4
15
12
5
16
12.75
6
17
13.4
7
19
14
8
21
14.71
9
23
15.5
10
23
16.33
11
?
17
F2= F1+1 F3= F2+1 F4= F3+1 F5= F4+1 F6= F5+1 F7= F6+1 F8= F7+1 F9= F8+1 F10= F9+1 F11= F10+1
SERIES TEMPORALES 2. MODELO PROMEDIO MÓVIL SIMPLE: El pronóstico es una media de las “n” observaciones precedentes. Este modelo calcula una media de los “n” datos más recientes de la serie temporal. Los promedios móviles son útiles si podemos suponer que la demanda del mercado permanecerá relativamente estable en el tiempo. Recomendado para datos estacionarios (sin tendencia)
Promedio móvil= ∑ demanda en los n períodos previos/n
Ejercicio 1: Un artículo determinado tiene la siguiente demanda (en unidades). Estime la demanda para el mes de Setiembre.
Mes
F
Sept
=
Demanda
Ene
1.000
Feb
1.150
Mar
1.100
Abr
950
May
900
Jun
700
Jul
850
Ago
950
950 + 850 + 700
3
= 833 unidades
Ejercicio 1: Un artículo determinado tiene la siguiente demanda (en unidades). Estime la demanda para el mes de Setiembre.
Mes
Demanda
Pronóstico
Ene
1000
Feb
1150
Mar
1100
Abr
950
1083
May
900
1067
Jun
700
983
Jul
850
850
Ago
950
817 833
Ejercicio 2: Promedio Móvil en Excel Una empresa desea conocer la tendencia que tendrá para el siguiente periodo de la producción del artículo XX, para lo cual ha obtenido la información del sector dentro de su área de influencia. Se solicita:
A. Hallar el pronóstico mediante el promedio móvil. B. Calcular el periodo típico para el periodo 23.
Periodo 1 Producción
2
593 570
3
4
5
6
7
8
9
10
11
486
854
797
362
594
271
45
254
433
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
529
994
319
610
748
832
193
720
415
536
850
PROCEDURE DATOS ANALISIS DE DATOS MEDIA MOVIL RANGO DE ENTRADA (SOLO DATOS REALES NUMERICOS) INTERVALO (5,7,3) RANGO DE SALIDA (A PARTIR DE F t+1) MARCAR VER GRAFICO
Ejercicio 3.-
Hudson Paper Company es un pequeño negocio familiar que adquiere papel en rollos de grandes fábricas. Luego lo corta y lo imprime en una variedad de productos, como bolsas y papel de envoltura, según el pedido del cliente. La estacionalidad de las ventas ha hecho que el pronóstico sea un problema particularmente difícil, en especial por el momento exacto de los picos estacionales. La dirección de la empresa desea desarrollar un modelo de promedios móviles que ayude al pronóstico de las ventas. El modelo deberá ser el que minimice el error de pronóstico. A continuación aparece la información de las ventas de los últimos doce meses.
SERIES TEMPORALES 3. MODELO PROMEDIO MÓVIL PONDERADO: Se utiliza cuando los datos presentan cierta tendencia, para ello se pueden utilizar ponderaciones para dar más énfasis a los valores recientes. Recomendado para datos estacionarios (con tendencia). Promedio móvil ponderado= ∑ [(Ponderación para el período n)(Demanda en el período n)] ∑Ponderaciones
Método: Se asigna más ponderación a los datos recientes, de la siguiente manera: PONDERACIÓN APLICADA
PERIODO
0.50
Ultimo mes
0.33
Hace dos meses
0.17
Hace tres meses
1.00
Suma de ponderaciones
SERIES TEMPORALES 3. MODELO PROMEDIO MÓVIL PONDERADO: Ejercicio 1: La Tienda de productos para jardín Donna, quiere hacer un pronóstico con el promedio móvil ponderado de 3 meses, incluyendo un pronóstico para la venta de Máquinas podadoras en el mes de enero. VENTAS REALES DE MAQUINAS CORTADORAS DE CESPED
MES
PROMEDIO MÓVIL PONDERACION PONDERADO DE APLICADA TRES MESES
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto
10 12 13 16 19 23 26 30
12,16 14,33 16,99 20,49 23,82
Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
28 18 16 14
27,49 28,32 23,34 18,7
0,5 0,33 0,17
1,00
15,34
Cuanto más se pondera el último mes, la proyección que se obtiene es mucho más precisa.
