MODELOS DE
PRONOSTICOS
Ingeniería En Gestión Empresarial
Investigación de operaciones
IGEM 2009-201
Víctor Manuel Ramírez González
Unidad 3
No.control:17030220
4F
Daniel Hernández Pineda
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Modelos de pronosticos, Apuntes de Fundamentos de Administración y Gestión
Modelos de pronósticos de investigación de operaciones
Tipo: Apuntes
2019/2020
1 / 7
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MODELOS DE
PRONOSTICOS
Ingeniería En Gestión Empresarial
Investigación de operaciones
IGEM 2009- 201
Víctor Manuel Ramírez González
Unidad 3
No.control:
4F
Daniel Hernández Pineda
Modelos de pronósticos “Es una estimación cuantitativa o cualitativa de uno o varios factores (variables) que conforman un evento futuro, con base en información actual o del pasado”.
La estimación de pronósticos del volumen de ventas trimestrales para un producto en particular durante el año próximo afectará los programas de producción, los planes de compra de materias primas, las políticas de inventarios y las cuotas de ventas. En consecuencia, los malos pronósticos pueden dar como resultado un incremento en los costos de la empresa. ¿Cómo debemos proceder para proporcionar los pronósticos trimestrales del volumen de ventas?
Revisar los datos históricos, con frecuencia ayuda a comprender mejor el patrón de las ventas pasadas, lo que conduce a mejores predicciones de las ventas futuras del producto.
Los datos históricos de ventas forman una serie de tiempo.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable medida en puntos sucesivos en el tiempo o a lo largo de periodos sucesivos.
El objetivo de estos análisis es proporcionar buenos pronósticos o predicciones de los valores futuros de la serie de tiempo.
del niño y navidad. Este factor estacional hace que nuestra serie de tiempo viole la suposición de que el modelo es de nivel constante. Para poder utilizar estos métodos deberemos primero eliminar el factor estacional de nuestra serie de tiempo. Los promedios móviles y el suaviza miento exponencial son los mejores y más fáciles de usar para pronósticos a corto plazo: requieren pocos datos y los resultados son de nivel medio. Los modelos a largo plazo son más complejos, requieren más datos de entrada y ofrecen mayor precisión. Desde ya, los términos corto, medio y largo son relativos, dependiendo del contexto en que se apliquen. En los pronósticos empresariales, el corto plazo por lo general se refiere a menos de tres meses; el medio, de tres meses a dos años; y el largo, a más de dos años. En términos generales, los modelos a corto plazo se ajustan para cambios a corto plazo (como la respuesta de los consumidores ante un nuevo producto). Los pronósticos a medio plazo son buenos para efectos estaciónales y los modelos a largo plazo detectan las tendencias generales y son de utilidad especial para identificar punto de cambios decisivos.
EFECTOS ESTACIONALES EN LOS MODELOS DE
PRONÓSTICOS
La Estacionalidad siempre ha jugado un papel primordial en el análisis de series de tiempo. La mayoría de las técnicas para realizar pronósticos requieren condiciones de estacionalidad. Por lo tanto necesitamos algunas condiciones, es decir, las series de tiempo necesitan tener un proceso estacionario de primer y segundo orden.
Estacionario de Primer Orden: Una serie de tiempo está en el estacionario de primer orden si el valor esperado de 𝑋𝑡 se mantiene constante para cualquier valor de t.
Por ejemplo.
En series de tiempo económicas el proceso se encuentra en estacionario de primer orden cuando removemos cualquier tendencia por algún mecanismo como la diferenciación.
Estacionario de Segundo Orden: Una serie de tiempo se encuentra estacionaria de segundo orden solamente cuando la estacionaria de primer orden y la covarianza entre 𝑋𝑡 y 𝑋𝑠 es función de la anchura (t-s.).
De nuevo, en series de tiempo económicas, un proceso es estacionario de segundo orden cuando estabilizamos sus variables por cualquier tipo de transformación como la raíz cuadrada.
. 𝑃𝑟𝑜𝑛o𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑠𝑖𝑔𝑢𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 = (∝) 𝑝𝑟𝑜𝑛o𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑠𝑢𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑝𝑜𝑟 𝑠𝑢𝑎𝑣𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖o𝑛 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑖𝑚𝑒𝑟 𝑜𝑟𝑑𝑒𝑛 + (1−∝) 𝑝𝑟𝑜𝑛o𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑚á𝑠 𝑟𝑒𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑝𝑜𝑟 𝑠𝑢𝑎𝑣𝑖𝑧𝑎𝑑𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑜𝑏𝑙𝑒.
Ft es el modelo suavizado exponencial de primer orden y debe ser calculado antes de encontrar la FDt.