Gallardo Melecio Melissa Ing. Química Trabajo: Pronósticos

INDICE

UNIDAD II

Introducción…………………………………………………………………………………………………….2

Métodos de pronósticos…………………………………………………………………………………..3

Clasificación e importancia

Análisis de series de tiempo…………………………………………………………………………….4

Promedios móviles Mínimos cuadrados Suavización exponencial Método de Ninters

Análisis causal…………………………………………………………………………………………………7

Análisis de regresión

Métodos cualitativos………………………………………………………………………………….…..8

Método Delphi Encuestas de mercado

Conclusiones……………………………………………………………………………………………………9

Bibliografía………………………………………………………………………………………………..….10

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INTRODUCCION

Pronostico es un método mediante el cual se intenta conocer el comportamiento futuro de alguna variable con algún grado de certeza. Existen disponibles tres grupos de métodos de pronósticos: Los cualitativos, los de proyección histórica y los causales. Se diferencian entre sí por la precisión relativa del pronóstico del largo plazo en comparación con el corto plazo, el nivel de herramientas matemáticas requerido y la base de conocimiento como sustrato de sus proyecciones. Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como:

1. Mercadotecnia 2. Producción 3. Finanzas 4. Recursos Humanos 5. Planeación Estratégica

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METODOS DE PRONOSTICOS

Pronosticar es el arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros.

Proceso de estimación de un acontecimiento futuro, proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos del pasado se combinan sistemáticamente en forma predeterminada para hacer una estimación del futuro

Clasificación

Horizonte de planeación

LARGO PLAZO: inversión en capital, localización de planta, nuevos productos, expansión, crecimiento del mercado, tecnología.

MEDIANO PLAZO: tamaño de la fuerza de trabajo, ciclicidad de la demanda, requerimientos de capacitación.

CORTO PLAZO: frecuencia de pedidos, demanda, niveles de inventario requeridos.

Por áreas de la empresa

MERCADOTECNIA: crecimiento del mercado, pronósticos económicos y poblacionales.

PRODUCCIÓN: programas de expansión, pronóstico de la demanda a mediano y largo plazo.

FINANZAS: presupuesto de gastos, ventas del próximo año.

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Importancia

Cualquiera sea el método u técnica utilizada, lograr tener un pronóstico con mayor exactitud es fundamental ya que de esta dependen muchas decisiones futuras en general en control de materiales, producción y ventas. Es importante para conseguir mayor exactitud determinar el tipo de demanda ya que los métodos para pronosticar según esta nos darán un resultado diferente, y solo uno es el acertado. Cabe recalcar que no hay que confundir precisión con exactitud de un pronóstico; ser preciso con datos erróneos o con el método inadecuado nos llevara a un resultado irreal e inadecuado.

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

Es una secuencia de datos uniformemente espaciada. Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares. Se trata de un pronóstico basado en los datos pasados; es decir que supone que los factores que han influido en el pasado lo seguirán haciendo en el futuro. Se pueden descomponer en tendencia, estacionalidad y variación aleatoria.

La Tendencia es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo.Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la tendencia. La Estacionalidad es la existencia de un patrón periódico de comportamiento de los datos. Se puede deber a la climatología, las costumbres, etc. y producirse dentro de un periodo diario, semanal, mensual, anual... Por ejemplo, los Subterráneos tienen dos claros picos de demanda durante las horas de flujo de pasajeros hacia y desde los trabajos; a su vez, durante los meses de verano tienen menor demanda que durante el resto del año, debido a la reducción de población en época de vacaciones.Las Variaciones Aleatorias, que son “saltos” en los datos causados por el azar y situaciones inusuales. Son de corta duración y no se repiten, o al menos no lo hacen con una frecuencia determinada. Al ser aleatorias, no se pueden predecir.

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Promedios móviles

Media móvil simple (MMS)

Combina los datos de la demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el período siguiente

MMS= sumade las demandasanterioresde los ultimos períodosnumerode períodos empleadosen lamediamovil

MMS=∑t=1

n

Dt

n=1nD 1+ 1

nD 2+…+ 1

nDn

Donde:

t= 1 es el periodo más antiguo en el promedio de n periodost= n es el periodo más reciente

Medio móvil ponderada (MMP)

Es un modelo de media móvil que incorpora algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual para todos los periodos anteriores bajo consideración

MMP= demandade cada periodo porun pesodeterminadosumadaa lo largode todos los periodosen lamediamovil

MMP=∑t=1

n

CtDt

Donde:

0≤Ct ≤ 1.0

∑t=1

n

Ct= 1.0

Mínimos cuadrados

Series temporalesProyecciones de la tendencia:

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Es un método de pronósticos de series temporales que ajustan una línea de tendencia a una serie de datos históricos, y entonces proyecta la línea hacia al futuro para realizar pronósticos.

Método de los mínimos cuadrados

γ=a+bX b=n(Σ Xt Dt )−(Σ Xt )(Σ Dt )

n(Σ X t2)−(Σ X t )2 a=

Σ Dt−bΣ Xtn

Donde:

γ= valor calculado de la variable a predecira= corte en el eje yb= pendiente de la recta de regresiónX= variable independiente (el tiempo, en este caso)

Suavización exponencial

Es un caso especial de pronóstico de media móvil ponderada, donde ahora los factores de ponderación disminuyen exponencialmente, dándole más peso a los períodos más recientes.Se necesita una constante de alisado (α), que toma valores entre 0 y 1, eligiéndola de forma subjetiva. Ventaja: necesita una cantidad reducida de datos históricos.

Viendo la fórmula uno podría preguntarse por qué tener en cuenta para un pronóstico un valor pronosticado en el pasado en lugar de utilizar el valor real. Para encontrar la respuesta, basta con abrir la expresión reemplazando progresivamente las expresiones de Ft-i, y se obtiene:

En

esta expresión se puede ver entonces que en realidad lo que se está haciendo es ponderando los valores reales anteriores, en forma suavizada. O sea que en Ft-1 está contenida toda la información real histórica.

Casos particulares:

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(Esta denominación no existe; lo decimos simplemente para visualizar que estaría pronosticando siempre un mismo valor, constante, sin mirar siquiera que viene sucediendo)Método de Winters

Varios métodos consideran tres factores: la porción constante de la demanda, la tendencia y la estacionalidad, se presenta el modelo multiplicativo de Winters (1960), formalmente el modelo es:

Donde: a = porción constantes b = pendiente de la componente de tendencia ct = factor estacional para el periodo t εt = aleatoriedad no controlable

El método de pronósticos consiste en estimar los parámetros del modelo y usarlos para generar el pronóstico. La componente constante se estima en forma independiente de la tendencia y los factores estacionales, por lo que se llama constante no estacional. De la misma manera, el factor de tendencia debe ser independiente de los factores estacionales.

ANÁLISIS CAUSAL

Análisis de regresión

Regresión lineal

Es una técnica de pronósticos que establece una relación entre variables. Una variable se conoce y se usa para pronosticar el valor de una variable aleatoria desconocida.El pronóstico para la demanda del periodo siguiente F t se expresa mediante:

F t=a+bX

Donde:

F t es el pronóstico para el periodo “t”, dado el valor de la variable “X” en el periodo “t”. Los coeficientes “a” y “b” son constantes; “a” es la ordenada al origen de la variable (F) y “b” es la pendiente de la recta.

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b=n(Σ Xt Dt )−(Σ Xt )(Σ Dt )

n(Σ X t2)−(Σ X t )2 a=

Σ Dt−bΣ Xtn

MÉTODOS CUALITATIVOS

Método Delphi:

Es un proceso iterativo grupal, con ciertas reglas y metodología, mediante el cual se pretende maximizar las ventajas que presentan los métodos basados en grupos de expertos y minimizar sus inconvenientes. Ello se logra mediante el anonimato (ningún experto conoce la identidad de los otros que componen el grupo de debate, evitando la influencia y permitiendo que uno se anime a modificar su postura inicial), una iteración con retroalimentación controlada, y la expresión de los resultados mediante una distribución estadística.

Estudio de mercado:

Requiere información de los clientes sobre sus intenciones futuras de compra. Esto incluye tanto sus preferencias, experiencia con el producto, y necesidades, como una definición del precio máximo que estarían dispuestos a pagar ó la cantidad que demandarían a un determinado precio. Hay que tener en mente que no siempre coincide lo que el cliente dice con lo que realmente hace. Es sólo una herramienta más, pero no debe tomarse como “la” verdad.

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CONCLUSIONES

Los pronósticos se utilizan para apoyar a la toma de decisiones por parte de las empresas para predecir que tanto se debe de producir y vender. Los pronósticos proveen información congruente y exacta, la cual se puede calcular mediante diferentes métodos o modelos de pronóstico que se muestran en este trabajo.

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BIBLIOGRAFÍA

LIBROS1. Sipper Daniel / Bulfin Robert L., Planeación y control de la producción, 1ª edición, 1ª impresión, México D.F., Mc. Graw Hill, Junio 1999, pp. 134 -140.

(PDF)

Gestión de Recursos – FI UBA:PronósticosIng. Roger Cohen

Universidad de los andes facultad de ciencias económicas y sociales escuela de administración y contaduría pública departamento de ciencias administrativas administración de la producción y las operaciones IFacilitadorLic. esp. Miguel Oliveros

Paginas web

http://www.emagister.com/pronostico-definicion-importancia-tipos-pronostico_h

http://www.andragogy.org/_Cursos/Curso00169/Temario/pdf%20leccion%201/tema_1_pyme.pdf

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