INTRODUCCION
A
continuación conoceremos el concepto de pronóstico, de igual manera para que
nos sea útil y conoceremos los distintos métodos de pronósticos.
Pronóstico.
Estimación anticipada del valor de una
variable, por ejemplo: la demanda de un producto.
Los
pronósticos realizan una estimación de lo que posiblemente pueda pasar en el
futuro. Es aplicable en muchos casos, incluso la predicción del tiempo, las
tendencias de los negocios, así como en el rendimiento de las ventas. Cuando se
aplica a los negocios, los pronósticos son a menudo considerados
indispensables, que sirven para dar forma crítica a la gestión, el crecimiento,
el progreso y el éxito a largo plazo
Objetivo de un Pronóstico: Reducir la incertidumbre acerca de lo que puede
acontecer en el futuro proporcionando información cercana a la realidad que
permita tomar decisiones sobre los cursos de acción a tomar tanto en el
presente como en el futuro.
Presupuesto: Valor anticipado de la
variable que una compañía está en posibilidad de concretizar, por ejemplo: la
cantidad de producto que la compañía decide fabricar en función de la demanda y
de la capacidad instalada.
El conocimiento de las técnicas de pronósticos
es de poco valor a menos que puedan aplicarse efectivamente en el proceso de
planeación de la organización.
Usos
de los pronósticos
v Mercadotecnia
v Tamaño
del mercado
v Participación
en el mercado
v Tendencia
de precios
v Desarrollo
de nuevos productos
v Producción
v Costo
de materia prima
v Costo
de mano de obra
v Disponibilidad
de materia prima
v Disponibilidad
de mano de obra
v Requerimientos
de mantenimiento
v Capacidad
disponible de la planta para la producción
v Finanzas
v Tasas
de interés
v Cuentas
de pagos lentos
v Recursos
Humanos
v Número
de trabajadores
v Rotación
de personal
v Tendencias
de ausentismo
v Tendencia
de llegadas tarde
v Planeación
Estratégica
v Factores
económicos
v Cambios
de precios
v Costos
v Crecimiento
de líneas de productos
Características de los
Pronósticos
Primera. Todas las situaciones en
que se requiere un pronóstico, tratan con el futuro y el tiempo está
directamente involucrado. Así, debe pronosticarse para un punto específico en
el tiempo y el cambio de ese punto generalmente altera el pronóstico.
Segunda. Otro elemento siempre presente en
situaciones de pronósticos es la incertidumbre. Si el administrador tuviera
certeza sobre las circunstancias que existirán en un tiempo dado, la
preparación de un pronóstico seria trivial.
Tercera. El tercer elemento, presente en grado
variable en todas las situaciones descritas es la confianza de la persona que
hace el pronóstico sobre la información contenida en datos históricos.
Selección del
Método de Pronósticos
Factores
El contexto del pronóstico
La relevancia y disponibilidad de datos
históricos
El grado de exactitud deseado
El periodo de tiempo que se va a pronosticar
El análisis de costo-beneficio del pronóstico
El punto del ciclo de vida en que se encuentra
el producto.
CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS DE PRONÓSTICOS
1. Cualitativos
2.
Cuantitativos
3.
Análisis
de series de tiempo
4. Modelos causales
Métodos Cualitativos: Usos de
estos métodos. Las técnicas cualitativas se usan cuando los datos son escasos,
por ejemplo cuando se introduce un producto nuevo al mercado. Estas técnicas
usan el criterio de la persona y ciertas relaciones para transformar
información cualitativa en estimados cuantitativos. Método Delphi. Se usa para
pronósticos a largo plazo, pronósticos de ventas de productos nuevos y
pronósticos tecnológicos.
Tiempo estimado, más de dos meses.
ü
Exactitud,
de regular a muy buena.
ü Investigación de Mercados. Se usa para evaluar y probar
hipótesis acerca de mercados reales.
ü Tiempo estimado, más de tres meses.
ü Exactitud, puede ser excelente, dependiendo del cuidado
que se haya puesto en el trabajo.
ü Consenso de un Panel. Tiene los mismos usos que el Método
Delphi.
ü Tiempo estimado, más de dos semanas.
ü Exactitud, de baja a regular.
ü Pronósticos Visionarios. Se usa para hacer una profecía
del futuro usando la intuición personal.
ü Tiempo estimado, una semana.
ü Exactitud, mala.
ü Analogía Histórica. Se usa para productos nuevos,
basándose en el análisis comparativo de la introducción y crecimiento de
productos similares.
ü Tiempo estimado, más de un mes.
ü
Exactitud,
de buena a regular.
Métodos
Cuantitativos: Análisis de series de tiempo. El análisis consiste en
encontrar el patrón del pasado y proyectarlo al futuro.
Patrones de una serie de tiempo:
ü
Horizontal
o estacionario
ü
Tendencia
a largo plazo
ü
Efecto
estacional
ü
Efecto
cíclico
Cuantitativos contra cualitativos: Mientras que los pronósticos cuantitativos buscan más en
las estadísticas y tendencias pasadas para hacer predicciones, los pronósticos
cualitativos se basan más en la opinión de directivos o de juicios. Los
pronósticos cualitativos también se utilizan a menudo cuando los datos
cuantitativos están ausentes.
Métodos
de proyección. Estos métodos tratan de encontrar el patrón total de los
datos para proyectarlos al futuro, y son:
· Promedios Móviles
· Suavización Exponencial
· Box-Jenkins
Método de separación. Es aquel que separa la serie en sus componentes para
identificar el patrón de cada componente, y se llama, Método de
Descomposición de Series de Tiempo.
ü
Modelos
Causales
ü Modelos de Regresión
ü Regresión lineal simple
ü
Regresión
lineal múltiple
Modelos Econométricos. Un modelo econométrico es un sistema de ecuaciones de
regresión interdependientes que describe algún sector de actividades
económicas, ventas o utilidades.
Encuestas de intenciones de compra y
anticipaciones. Estas encuestas que se hacen al público, determinan:
a. Las intenciones de compra de ciertos
productos.
b. Derivan un índice que mide el sentimiento
general sobre el consumo presente y futuro y estiman como afectan estos
sentimientos a los hábitos de consumo. Este enfoque para hacer pronósticos es
más útil que otras técnicas para seguir el desarrollo de la demanda y para
señalar puntos de peligro.
Modelo de insumo-producto.
Método de análisis que determina el flujo de bienes y servicios interindustrial
o interdepartamental en una economía o en una compañía y su mercado. Muestra
flujos de insumos que deben ocurrir para obtener ciertos productos.
INFORMACION COMPLEMENTARIA
Cualitativas
Subjetivas de juicio:
Basadas en estimados y opiniones.
Raíz de Pasto “Grass Roots”: Deriva
un pronóstico reuniendo información de las personas que están en un extremo de
la jerarquía y que se ocupan de aquello que se pronosticará.
Investigación de mercado: Reúne
datos por distintos medios (encuestas, entrevistas, etc.) a efecto de comprobar
hipótesis sobre el mercado. Utilizada normalmente para pronosticar ventas de
productos nuevos y ventas a largo plazo.
Consenso de jurado:
Intercambio franco y libre en juntas. La idea es que la discusión del grupo
producirá mejores pronósticos que los de cualquier individuo. Los participantes
pueden ser gerentes, vendedores o clientes.
Analogía histórica:
Relaciona lo que se pronostica con un elemento similar. Es importante para
planear productos nuevos porque se puede derivar un pronóstico empleando el
historial de un producto similar.
Método Delphi: Un grupo de
expertos contesta un cuestionario. Un moderador compila los resultados y
prepara otro cuestionario que también le presenta al grupo. Así, el grupo pasa por
un proceso de aprendizaje debido a que recibe nueva información y a que nadie
esta sujeto a influencia alguna por presión del grupo ni de personas
dominantes.
Análisis de series de tiempo: Se basa en la idea de que podemos usar la historia de los hechos ocurridos
para prever el futuro.
Promedio movible simple: Se
obtiene el promedio de un periodo específico que contiene una serie de datos
dividiendo la suma de los valores de éstos entre el número de valores.
Por lo tanto, cada uno tiene la
misma influencia.
Promedio ponderado movible: Se
ponderan puntos específicos, adjudicándoles mayor o menor valor que a otros,
según los aconseje la experiencia.
Método exponencial aminorado: Se ponderan los puntos de datos recientes con un valor más alto, y su peso
va disminuyendo exponencialmente a medida que los datos envejecen.
Análisis de regresión: Se
adapta una línea recta a los datos del pasado, normalmente relacionando el
valor de los datos con el tiempo. La técnica más común de adaptación es la de
los cuadrados mínimos.
Técnica de la caja de Jenkins: Es una técnica muy complicada, pero aparentemente resulta la más exacta,
en términos estadísticos, de todas las que existen. Relaciona un tipo de modelo
estadístico con los datos y adapta el modelo a la serie de tiempo empleando la
distribución bayesiana posterior.
Series de tiempo Shiskin:
También llamada X-11. Fue desarrollada por Julius Shiskin, de la oficina del
Censo de EE.UU. Constituye un método eficaz para descomponer una serie de tiempo
en estacional, tendencias e irregular. Requiere un mínimo de tres años de
historia. Es muy buena para identificar puntos de inflexión, sobre todo en las
ventas de la compañía.
Proyecciones de tendencias: Aplica
un línea matemática de tendencias a los puntos de datos y los proyecta al
futuro.
Causales:Trata de entender el
sistema básico en torno al elemento que será pronosticado.
Por ejemplo, las ventas pueden ser
afectadas por la publicidad, la calidad y los competidores.
1. Análisis de regresión. Es parecido al método de los cuadrados mínimos en las
series de tiempo, pero puede contener muchas variables. Su base es que el
pronóstico se deriva de otros hechos que han ocurrido.
2. Modelos econométricos. Tratan de describir algún sector de la economía mediante
una serie de ecuaciones interdependientes.
3. Modelos de insumos/productos. Se concentran en las ventas que cada industria hace a otras
empresas y gobiernos. Indican los cambios en las ventas que una industria
productora puede esperar debido a las compras realizadas por otra industria.
4. Indicadores líderes. Representan estadísticas que se mueven en la misma
dirección que la serie que se está pronosticando, pero que se mueven antes que
la serie; por ejemplo, un incremento en el precio de la gasolina que indica una
disminución futura en la venta de autos grandes.
Modelos de simulación.
Modelos dinámicos, normalmente de computadora, que permiten al pronosticador
formular supuestos respecto a variables internas del entorno externo del
modelo.
CONCLUCION
Como nos podemos dar cuenta existen
un sinfín de métodos de pronósticos, que los cuales tienen el mismo fin de dar
a conocer la demanda de algún producto para así no tener inventario de más que al final no se pueda
vender con el pronóstico podemos determinar
en este caso la demanda de algún producto
BIBLIOGRAFIA
