Administración Administración Funcional II Métodos de Pronósticos y Proyección
Métodos de Pronósticos y Proyección
Rigoberto Aliaga Pablo Gatica
Administración Administración Funcional II Métodos de Pronósticos y Proyección
¿Qué es un Pronostico? Son
predicciones de lo que puede suceder o esperar.
Emitir
un enunciado sobre lo que es probable que ocurra en el futuro . Es
el proceso de estimación en situaciones s ituaciones de incertidumbre.
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IMPORTANCIA Disminuyen
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.
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Características de los Pronósticos Todas
las situaciones en que se requiere r equiere un pronóstico, tratan tiempo.. con el futuro y el tiempo
Otro
elemento siempre presente en situaciones de pronósticos
incertidumbre.. es la incertidumbre
El
tercer elemento, presente en grado variable en todas las confianza.. situaciones descritas es la confianza
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Clasificación •Pronostico Incondicional : Las observaciones en las variables
endógenas y en las variables explicativas ya se conocen con certeza durante el periodo pronosticado
•Ex ante: También predice valores de la variable dependiente más allá del periodo de estimación original
•Pronostico Condicional: Los valores para una o mas variables explicativas no se conocen
Ex post: Las variables explicativas deben conocerse con certeza para el periodo entero del pronóstico
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Criterios para la selección del Pronostico •Periodo Inmediato Corto Plazo Medio Largo 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
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Ejemplos de Pronósticos •Crecimiento económico. •Coeficiente de inflación. •Intensidad de tráfico. •Demanda de viviendas. •Natalidad y mortalidad. •Enfermedad. •Número y distribución de alumnos en el sistema escolar, universitario, profesional. •Magnitudes indicadoras de contaminación de la atmósfera, agua, superficie, o acústica.
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Etapas a seguir en un Pronóstico 1. Recopilación de Datos. 2. Reducción de Datos. 3. Construcción de del Mo Modelo. 4. Extra trapolació ión n del Modelo.
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Sector Automotriz DEMANDA
PRONÓSTICO
EJEMPLO PRONÓSTICO
DEMANDA
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PRONOSTICO FINANCIERO
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ACEROCAP desea que se le determine el pronostico de ventas para el siguiente Números Años Venta/ Tendencia año de acuerdo Millones a: 1
1995
28
0
2
1996
18
-10
3
1997
50
+32
4
1998
40
-10
5
1999
56
+16
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CASO PRACTICO I PV=a +bx PV = PRONOSTICO DE VENTAS a = PRIMERA CIFRA DE LA SERIE b = PROMEDIO DE LAS VARIACIONES X = NO. DE AÑOS
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CALCULO DEL PROMEDIO DE LAS VARIACIONES
-10+32-10+16=28/4=7 SUSTITUCION:
PV = a + bx PV = 28+(7)(5) PV = 28+35 = 63 Millones PRONOSTICO PARA EL 2000
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Precio venta Pronostico Precio venta Real
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CASO PRACTICO II La compañía del Valle conoce la demanda del Jugo de Uva. La gerencia de producción desea conocer la demanda del mes de Junio de acuerdo a la siguiente información. Mes Enero
Demanda Tendencia (y) (x) 108 0 0
XY
(x)(x)
Febrero
119
1
119
1
Ma r z o
110
2
220
4
Abril
122
3
366
9
Mayo
130
4
520
16
Sumas
589
10
1225
30
0
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SUSTITUCION DE VALORES EN LAS ECUACIONES:
589 = 5a + 10 b 1225=10a + 30 b RESOLUCION DEL SISTEMA DE ECUACIONES
(-2) 589 = 5a + 10 b 1225=10a + 30 b 1178 = -10a - 20b 1125 = 10a + 30b 47 = 10b 47/10= b b= 4.7
SUSTITUCION SUSTITUCION DE b 589 = 5a + 10(4.7) 589 = 5a +47 589 – 47 = 5a 542 = 5a 542/5 = a a= 108.4
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SUSTITUCION EN LA ECUACIÓN DEL PRONOSTICO YP = a + bx YP = 108.4 + (4.7)(5) YP = 108.4 +23.5 YP = 131.9, Pronóstico mes de Junio YP
a
b
x
Tendencia
Enero
108.4
4,7
0
108.4
Febrero
108.4
4,7
1
113.1
Marzo
108.4
4,7
2
117.8
Abril
108.4
4,7
3
122.5
Mayo
108.4
4,7
4
127.2
Junio
108.4
4,7
5
131.9
Julio
108.4
4,7
6
136.6
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DEMANDA PRONOSTICADA DEMANDA REAL
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Administración de la Demanda •Demanda Dependiente: Producto o servicio se debe a la de otros productos o servicios. servicios.
•Demanda Independiente: No condicionada a la demanda de productos.
está otros
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Métodos de Pronósticos CUALITATIVOS Método Delphi
Subjetivos, sentencioso; se basa en estimaciones y opiniones Un grupo de expertos responde un cuestionario. Un moderador compila compila los resultados y formula un nuevo cuestionario que se presenta al grupo. De esta manera existe un proceso de aprendizaje para el grupo, al recibir nueva información, y no hay influencia de la presión de grupo o de un individuo dominante.
Investigación de mercados
Recopila datos de varias maneras (encuestas, entrevistas, etc.) para probar hipótesis formuladas con respecto al mercado. Por lo general se usa para pronosticar ventas a largo plazo y de nuevos productos.
Consenso Grupal
Intercambio abierto en reuniones. La idea es que la discusión en grupo producirá mejores pronósticos que si lo hace un individuo. Los participantes pueden ser ejecutivos, personal de ventas o clientes.
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Analogía histórica
Niveles inferiores
Relaciona lo que se pronostica con un artículo similar. Es importante para la planificación de nuevos productos donde se puede derivar un pronóstico de la historia de un producto similar. Obtiene un pronóstico compilando datos que proporcionan las personas de la parte más baja de la jerarquía, quienes tienen contacto con lo que se pronostica. Por ejemplo se puede obtener un pronóstico global de ventas para combinar la información de cada agente de ventas, quien está relacionado con su propio territorio.
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ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
Promedio móvil simple Promedio móvil ponderado Análisis de regresiones
Se basa en la idea de que se puede usar la historia de sucesos durante un periodo para hacer pronósticos Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. Así, cada punto tiene la misma influencia. Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros, según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia. Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el valor del dato con c on el tiempo. El método de ajuste más común es el de mínimos cuadrados.
Suavizamiento exponencial
Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este paso se reduce exponencialmente conforme los datos son más antiguos.
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Técnica Box Jenkins
Series de tiempo de Shinskin Proyección de tendencias
Muy complicada, pero al parecer la más precisa de las técnicas estadísticas disponibles. Relaciona una clase de modelos estadísticas con los datos y ajusta el modelo a la serie de tiempo por medio de distribuciones bayesianas a posteriori.
Es un método eficaz para descomponer, una serie de tiempo en estacionalidad, tendencia e irregulares. Requiere por lo menos tres años de datos históricos. Muy bueno para identificar puntos de cambio, por ejemplo, en ventas de una compañía.
Ajusta una línea de tendencia matemática a puntos de datos y la proyecta hacia el futuro.
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CAUSALES Análisis de regresiones Modelos econométricos Modelos de entrada / salida Indicadores guía
Trata de comprender el sistema que forma la base y el entorno del artículo que se pronostica. Por ejemplo, las ventas pueden verse afectadas por publicidad, calidad y competencia. Parecido al método de mininos cuadrados que se emplea en el análisis de serie de tiempo, pero puede contener mas variables. Se basa en que el pronóstico se debe a la presentación de otros fenómenos. Intenta describir un sector de la economía por medio de una serie de ecuaciones interdependientes. Se centra en las ventas de cada industria a otras empresas y al gobierno. Indica los cambios en ventas que puede esperar una industria productora debidos a cambios en las compras de otra industria. Estadísticas que se mueven en la misma dirección que la serie que se pronostica, pero que anteceden a la serie, como sería un aumento en el precio de la gasolina que indica una reducción en el futuro de las ventas de automóviles grandes.
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MODELOS DE SIMULACION
Modelos dinámicos, por lo general basados en computadores, que permiten al pronosticador hacer suposiciones sobre las variables internas y el ambiente externo del modelo. Dependiendo de las variables en el modelo, el pronosticador puede plantear preguntas como. ¿Qué pasaría con mi pronóstico si aumentara el precio en 10%? ¿Qué efecto tendría sobre mi pronóstico una leve recesión económica nacional?
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CASO PRACTICO III Ejemplo Promedios Móviles en Excel Una empresa desea conocer la tendencia que tendrá para el siguiente periodo de la l a 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 2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
Producción
593 570
486
854
797
362
594
271
45
254
433
12 13 14 15 16 17 18 19
20
21
22
529
415
536
850
994
319
610
748
832
193
720
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Suavizamiento Exponencial La ecuación para un pronóstico de suavizamiento exponencial simple es: t-1 + ά (At-1 + F t-1 t-1 ) F1 = F t-1
Donde: F t t : El pronostico suavizado exponencialmente para el periodo t t-1: El pronostico suavizado exponencialmente para el periodo anterior. F t-1
At-1: La demanda real para el periodo anterior.
(ά): La tasa de respuesta deseada o constante de suavizamiento.
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EJEMPLO Supongamos que es relativamente la demanda a largo plazo para el producto que se estudia, y que seria deseable una constante de suavizamiento del 0.05. Si se estuviera utilizando en forma continua el método exponencial, se habría obtenido un pronóstico para el mes anterior. Suponga que éste (Ft-1) fue de 1050. Si la demanda real fue 1000, el pronóstico para este mes s eria: t-1 + ά (At-1 + F t-1 t-1 F1 = F t-1 ) )
= 1050 + 0.05 (100 - 1050) = 1050 + 0.05 (-50) = 1047.5 unidades.
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Errores de Pronostico Al hablar de errores de pronóstico, es conveniente establecer la diferencia entre las fuentes de error y la medición del error.
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Critica a los métodos de pronostico •Presuposición •Tendencia inalterable •Lapso de tiempo a que se refiere el pronóstico •Unidad de medida •Estabilidad Estabilidad de las condiciones marco
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