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Los pronósticos son importantes para ... Finanzas, que se apoya en pronósticos a largo plazo para proyectar las necesidades de capital. Recursos Humanos, que utiliza los pronósticos para estimar el número de trabajadores necesarios. Sistemas de información para la administración, que diseña y aplica sistemas de pronósticos. Marketing, que desarrolla los pronósticos de ventas que sirven de base para elaborar planes de mediano y largo plazo. Operaciones, que desarrolla y utiliza pronósticos para tomar decisiones como: programación de trabajadores, reabastecimiento de inventarios a corto plazo y planificación de la capacidad a largo plazo] PRONÓSTICOS Un pronóstico es una predicción de acontecimientos futuros que se utiliza con propósitos de planificación. Las cambiantes condiciones de los negocios como resultado de la competencia mundial, el rápido cambio tecnológico y las crecientes preocupaciones por el medio ambiente han ejercido presiones sobre la capacidad de una empresa para generar pronósticos precisos. Los métodos de pronóstico pueden basarse en modelos matemáticos que utilizan los datos históricos dispombles, o en métodos cualitativos que aprovechan la experiencia administrativa y los juicios de los clientes, o en una combinación de las dos cosas. ¿ Qué es la gestión de la demanda? * Análisis de datos históricos * Análisis del macro ambiente * Análisis de la competencia ¿ Porqué es necesario pronosticar? * La incertidumbre del mercado * Toma de decisiones ¿ Qué tipos de pronósticos existen? + Cuantitativo « Cualitativo * Largo Plazo * Corto Plazo + Macro pronóstico * Micro pronóstico TÉCNICAS DE PRONÓSTICO Técnicas de pronóstico Cualitativos Cuantitativos + Método Delphi + Curvas de crecimiento * Escritura de Técnicas estadísticas | . | Técnicas determinísticas escenarios Series de tiempo Métodos causales * Estudios de * Promedios móviles * Regresión mercado » Suavización * Modelos econométricos * Grupos de exponencial enfoque TÉCNICAS CUALITATIVAS DE PRONÓSTICOS Técnicas Acumulativas o Agregados a la Fuerza de Ventas O Estimaciones del Personal de Ventas: Al pronosticar la demanda de un producto, una buena fuente de información subjetiva es la fuerza de ventas de la empresa. La fuerza de ventas tiene contacto directo con los consumidores y, por lo tanto, está en muy buena posición para observar los cambios en sus preferencias. Para desarrollar un pronóstico con la fuerza de ventas, los miembros de está presentan sus estimados de ventas de los productos que venderán durante el próximo año. Estos estimados pueden ser números individuales o varios números, como estimados pesimistas, más probablemente, y también optimistas. Los gerentes de ventas deben entonces agregar cálculos individuales para llegar a pronósticos generales en torno a cada región geográfica o grupo de productos. El agregado de fuerza de ventas puede ser inexacto cuando la compensación al personal de ventas se basa en cubrir una cuota. En ese caso, existe un claro incentivo para que la fuerza de ventas realice deliberadamente una estimación a la baja. Analogía Histórica: Al tratar de pronosticar la demanda de un nuevo producto, una situación ideal sería que un producto existente o genérico se pueda utilizar como modelo. Existen muchas formas de clasificar estas analogías; por ejemplo, productos complementarios, productos sustituibles o competitivos, y productos como una función del ingreso. Una vez más, seguramente ha recibido gran cantidad de productos que se anuncian por correo en una categoría similar a un producto comprado por catálogo, Internet o correo, Método de Delphi o Delfos: Al igual que el método del juicio de opinión ejecutiva, se basa en solicitar las opiniones de los expertos. La diferencia radica en la forma en la que se combinan las opiniones individuales. (El método se denomina así por el oráculo de Delfos de la antigua Grecia, que supuestamente tenía el poder de predecir el futuro.) El método Delphi intenta eliminar algunas carencias inherentes a la dinámica de grupos, en la que las personalidades de algunos miembros del grupo dominan las de otros miembros. Se solicita a un grupo de expertos que exprese sus opiniones, de preferencia por medio de una encuesta de muestra individual. Las opiniones se recopilan y entonces se devuelve un resumen de los resultados a los expertos, con especial atención a aquellas opiniones que son significativamente diferentes de los promedios de grupo. Se pregunta a los expertos si desean reconsiderar sus opiniones originales en virtud de la respuesta obtenida. El proceso se repite hasta que (idealmente) se alcanza un consenso general. TÉCNICAS CUANTITATIVAS DE PRONÓSTICOS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO Mérono MONTO DE DATOS Patrón HokIZONTE DE PRONÓSTICO HISTÓRICOS DE LOS DATOS DE PRONÓSTICO Promedio móvil simple 6212 meses, a menudo se uti Los datos deben ser estaciona- Corto a mediano lizan datos sernanales rios (es decir, sin tendencia ni temporalidad) Promedio móvil ponderado Para empezar se necesitan de 5 Los datos deben ser estacio- Corto y suavización exponencial a10 observaciones narios simple Suavización exponencial con — Para empezar se necesitan de 5 Estacionarios y tendencias Corto tendencia al0 observaciones Regresión lineal De10 a 20 observaciones; Estacionarios, tendencias y Corto a mediano para la temporalidad, por lo temporalidad menos 5 observaciones por temporada 1. Métodos de Series de Tiempo Los métodos de series de tiempo se califican de ingenuos, puesto que no requieren más información que los valores pasados de la variable que se va a predecir. “Series de tiempo” es simplemente un término elegante para hacer referencia a un conjunto de fenómenos físicos o económicos observados en puntos discretos de tiempo. normalmente espaciados equitativamente. La idea es que la información del patrón de observaciones pasadas puede inferirse y usarse para pronosticar valores futuros de las series. En el análisis de series de tiempo se aíslan los patrones que surgen con mayor frecuencia. Estos incluyen los siguientes: + Tlorizontal, fluctuación de los datos en torno de una media constante. + Tendencia, incremento o decremento sistemático de la media de la serie a través del tiempo. + Estacional. patrón repetible de incrementos o decrementos de la demanda dependiendo de la hora. del día. de la semana, el mes o la temporada. e Cíclico, incrementos o decrementos graduales y menos previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el curso de periodos de tiempo más largos (años, decenios). + Aleatorio, serie de variaciones imprevisibles de la demanda. Cantidad osB88 Horizontal: cúmulo de datos entorno de una linea horizontal De tendencia: los datos aumentan o disminuyen de manera consistente AS AAA 1500 Cantidad A 112030440506 07.8 Tiempo 9 10 11 12 Estacional: los datos muestran crestas y valles de Cantidad o8858B manera consistente 112030405 6 7 Tiempo 8 9 10 11 12 Ciclico: los datos revelan incrementos y decrementos graduales en el curso de largos periodos de tiempo ZA e AA A Cantidad 588 1120304 506 07 8 039 110 21 42 Ejemplo 01 Una tienda comercial presenta la siguiente demanda mensual de televisores: Mes Demanda Real Pronóstico 100 115 118 114 112 120 110 0 A A ISS Pronosticar la demanda para el mes $, utilizando promedio móvil de las tres últimas demandas. (n=3). Solución: Fa3= 112+120+110 = 114 televisores. 3 Pero como validar este pronóstico, es decir saber si es aceptable o no. Para eso se da la serie de datos para determinar la precisión de la técnica de pronóstico. Por esta razón se calcula el pronóstico en los periodos que preceden y llenamos el cuadro como sigue: Mes Demanda Real Pronostico 1 100 2 115 3 118 4 114 111.00 5 112 115.67 6 120 114.67 7 110 115.33 8 114.00 Cuando los errores de los pronósticos se distribuyen normalmente, se tiene la siguiente relación: 1 desviación estandar (0) = 125 MAD Para un muvel de confianza del 99.7% se considera un rango de + 3 0, es decir la señal de rastreo debe estar dentro del rango de = 3.75 MAD. Para el ejemplo: Mes | Demanda | Pronóstico Error de Error Desviación | MAD Señal de Real pronóstico | acumulado absoluta Rastreo (5R) Dt Ft Dt - Ft E(Dt-Ft) |Dt-Ft| E(Di-Fl) / MAD 1 100 2 115 3 118 4 114 111.00 3.00 3.00 3.00 3.00 1.00 5 112 115.67 3.67 0.67 3.67 333 0.20 6 120 114.67 533 4.67 533 4.00 1.17 7 110 115.33 3.33 -0.67 533 433 -0.15 Gráficamente: Señal de rastreo Como la SR se encuentra dentro los limites establecidos los pronósticos se comportan adecuadamente. (Comportamiento normal). 
