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PRONOSPRONOSTITI COSCOS
AñoAño
DemandaDemanda 77 99 55 99 1313 88 1212 1313 99 1111 77
a)a) Grafique los datos anteriores. ¿Observa alguna tendencia, ciclos oGrafique los datos anteriores. ¿Observa alguna tendencia, ciclos o variacionevariaciones aleatorias?s aleatorias?
Figura 1. Grafica demanda en función del tiempoFigura 1. Grafica demanda en función del tiempo
Los datos presentados presentan picos y vallesLos datos presentados presentan picos y valles sistemáticsistemáticamente por loamente por lo cual se podríacual se podría decirdecir
que se ajustan a una serieque se ajustan a una serie de tiempo estacional.de tiempo estacional.
b)b) ComenzaComenzando en elndo en el año 4 yaño 4 y hasta el año 12,hasta el año 12, pronostique la demanda usando promedios móvilespronostique la demanda usando promedios móviles
de 3 años. Grafique su pronóstico ende 3 años. Grafique su pronóstico en la misma gráfica que los datos originales.la misma gráfica que los datos originales.
Ejemplo de cálculo:Ejemplo de cálculo:
Para el año 4:Para el año 4:
Tabla 1 Pronóstico en base a promedios móvilesTabla 1 Pronóstico en base a promedios móviles
AñoAño DemandaDemanda PronosticoPronostico
00
22
44
66
88
1010
1212
1414
00 22 44 66 88 1100 1122 1144
DD
ee
mm
aa
nn
dd
aa
Tiempo (años)Tiempo (años)
Pronósticos de demandaPronósticos de demanda
Demanda realDemanda real
Promedios móvilesPromedios móviles
Prmedios móvilesPrmedios móviles
ponderadosponderados
c) Comenzando en el año 4 y hasta el año 12, pronostique la demanda usando un promedio móvil
de 3 años con ponderaciones de .1, .3 y .6, usando .6 para el año más reciente. Grafique su
pronóstico en la misma gráfica.
Ejemplo de cálculo:
Para el año 4:
Tabla 2 Pronostico en base a promedios móviles ponderados
Año Demanda Pronostico PMP
d) Al comparar cada pronóstico contra los datos originales, ¿cuál parece proporcionar mejores
resultados?
Año Demanda
Pronostico
PM
Pronostico
PMP
Error PM Error PMP
Figura 2. Grafica demanda en función del tiempo
En base a una inspección visual el pronóstico intuitivo parecería ser mejor porque se ajusta más a los
datos reales, sin embargo sabemos que en la práctica no sucede así.
6. Las ventas mensuales en Telco Batteries, Inc., fueron como sigue:
Mes Ventas
Enero 20
Febrero 21
Marzo 15
Abril 14
Mayo 13
Junio 16
Julio 17
Agosto 18
Septiembre 20
Octubre 20
Noviembre 21
Diciembre 23
0
2
4
6
8
10
12
14
0 5 10 15
D
e
m
a
n
d
a
Tiempo (años)
Pronósticos de demanda
Demanda real
Suavizamiento
exponencial
Intuitivo
a) Grafique los datos de las ventas mensuales.
b) Pronostique las ventas para enero usando cada una de las técnicas siguientes:
Considerando los incrementos y decrementos graduales se puede decir que los datos se ajustan
a una serie tiempo cíclico por lo cual de manera intuitiva pronosticaremos ventas iguales a 21
para enero del próximo año
- Un promedio móvil de 3 meses.
Se deben considerar las últimas ventas previas al mes de enero, por tanto tomamos las ventas
correspondientes a los meses de octubre, noviembre y diciembre.
- Suavizamiento exponencial con α = .3 y un pronóstico para septiembre de 18.
Ejemplo de cálculo para octubre:
Tabla 4 Pronostico en ba se a suavizamiento exponencial
Mes Ventas Intuitivo
Septiembre 20 18
Octubre 20 18.
Noviembre 21 19.
Diciembre 23 19.
Enero 20.
0
5
10
15
20
25
0 2 4 6 8 10 12 14
V
e
n
t
a
s
Tiempo (meses)
Ventas
HOY 89 MAD MSE MAPE
25. Mark Cotteleer posee una compañía que fabrica lanchas. Las demandas reales de las lanchas
de Mark durante cada temporada desde 2004 hasta 2007 fueron como sigue:
Año
Temporada 2004 2005 2006 2007
Invierno 1,400 1,200 1,000 900
Primavera 1,500 1,400 1,600 1,
Verano 1,000 2,100 2,000 1,
Otoño 600 750 650 500
Mark ha pronosticado que la demanda anual de sus lanchas en 2009 será igual a 5,600. Con base en
estos datos y el modelo estacional multiplicativo, ¿cuál será el nivel de la demanda para las lanchas de
Mark en la primavera de 2009?
Tabla 6 Pronostico en b ase al modelo estacional multiplicativo
IE IE IE IE FEP
Temporada/Año 2004 2005 2006 2007 2009
Invierno 1400 1.244 1200 0.881 1000 0.762 900 0.750 0.91 1272.
Primavera 1500 1.333 1400 1.028 1600 1.219 1500 1.250 1.21 1690.
Verano 1000 0.889 2100 1.541 2000 1.524 1900 1.583 1.38 1938.
Otoño 600 0.533 750 0.550 650 0.495 500 0.417 0.50 698.
Demanda Total 4500 5450 5250 4800 5600
Demanda Promedio 1125 1362.5 1312.5 1200 1400
El nivel de demanda para las lanchas en la primavera del 2009 será de 1690,47 lanchas.
26. La asistencia al nuevo parque tipo Disney en Los Ángeles, VacationWorld, ha sido la
siguiente:
Trimestre Asistentes (en miles) Trimestre Asistentes (en miles)
Invierno 2005 73 Verano 2006 124
Primavera 2005 104 Otoño 2006 52
Calcule los índices estacionales usando todos los datos
Tabla 7 Calculo de índices estacionales
Trimestre
Asistentes
(en miles)
IE
Asistentes
(en miles)
IE
Asistentes
(en miles)
IE IEP
Invierno 2005 73 0.697 65 0.805 89 0.662 0.
Primavera 2005 104 0.993 82 1.015 146 1.086 1.
Verano 2005 168 1.604 124 1.536 205 1.524 1.
Otoño 2005 74 0.706 52 0.644 98 0.729 0.
Asistencia total 419 323 538
Asistencia promedio 104.75 80.75 134.
35. Las ventas de las pasadas 10 semanas registradas en la tienda de música Johnny Ho en
Columbus, Ohio, se muestran en la tabla siguiente. Pronostique la demanda para cada semana,
incluyendo la semana 10, usando suavizamiento exponencial con α = .5 (pronóstico inicial = 20).
Semana Demanda Semana Demanda
a) Calcule la MAD.
Semana Demanda Pronostico Error
Error
absoluto
Verano 2005 168 Invierno 2007 89
Otoño 2005 74 Primavera 2007 146
Invierno 2006 65 Verano 2007 205
Primavera 2006 82 Otoño 2007 98
