EJEMPLOS DE PRONÓSTICOS

Transcripción

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2 PRONÓSTICO ES UNA TÉCNICA QUE PERMITE PREDECIR EL FUTURO, BASÁNDOSE EN: ACONTECIMIENTOS PASADOS. INFORMACIÓN ESTADÍSTICA RECABADA SOBRE EXPERIENCIAS SIMILARES. ESTIMACIONES BASADAS EN ESTUDIOS DE MERCADO U OTROS MEDIOS DE SONDEO.

3 EJEMPLOS DE PRONÓSTICOS El pronóstico de la demanda de cualquier producto, incluyendo insumos tales como materias primas, mano de obra y otros gastos de fabricación. En base a experiencias previas, también es posible estimar la demanda de órdenes de servicio, información y reclamaciones de los clientes. Cifras macroeconómicas; tales como crecimiento del PIB, riesgo país, paridad cambiaria, etc.

4 EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DISEÑO DEL PRONÓSTICO ELABORACIÓN DE LOS PRESUPUESTOS ESTADOS FINANCIEROS PROYECTADOS

5 FACTORES A CONSIDERAR PARA LA ELECCIÓN DEL MÉTODO LA DISPONIBILIDAD DE LOS DATOS. LA VALIDEZ DE LOS DATOS. LAS VARIABLES QUE SE PRETENDEN ESTUDIAR Y SU POSIBLE INTERRELACIÓN. EL NÚMERO DE VARIABLES QUE SE REQUIEREN. EL GRADO DE EXACTITUD DESEADO. LOS RECURSOS INFORMÁTICOS DE QUE SE DISPONEN. LOS CONOCIMIENTOS MATEMÁTICOS. EL ANÁLISIS COSTO-BENEFICIO DEL MÉTODO.

6 MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA ELABORAR PRONÓSTICOS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO: PROMEDIOS MÓVILES. SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL. DESCOMPOSICIÓN DE SERIES DE TIEMPO. MODELOS EXPLICATIVOS: REGRESIÓN SIMPLE O MULTIVARIABLE. CRECIMIENTO LINEAL Y EXPONENCIAL. MODELOS ECONOMÉTRICOS. MODELOS DE INSUMO-PRODUCTO.

7 BONDADES DE LOS PRONÓSTICOS CUANTITATIVOS UN BUEN PRONÓSTICO SIRVE PARA: Reducir el costo de manejo de inventarios. Calcular adecuadamente los costos de materia prima. Incrementar el grado de satisfacción del cliente. Efectuar atinados presupuestos de ingresos, egresos y operaciones en general. Disminuir los imprevistos.

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9 ELEMENTOS I TENDENCIA A LARGO PLAZO INDICA SI LA SERIE TEMPORAL ES CRECIENTE O DECRECIENTE:. LA DEMANDA DE UN PRODUCTO, QUE PUEDE SER ESTACIONARIA O IR DECLINANDO CON EL TIEMPO. VARIACIÓN ESTACIONAL. PROBABLEMENTE LA DEMANDA DEL PRODUCTO DIFIERE SEGÚN LA ÉPOCA DEL AÑO. *EJEMPLO: LOS ARTÍCULOS NAVIDEÑOS, QUE DE OCTUBRE A DICIEMBRE TIENEN UNA MAYOR DEMANDA QUE EL RESTO DEL AÑO. 9

10 ELEMENTOS II > VARIACIÓN CÍCLICA. LA SERIE TEMPORAL PUEDE PRESENTAR UNA MEJORA O BAJA TEMPORAL QUE NO SIGUE NINGÚN PATRÓN CLARO. GENERALMENTE SE ORIGINA POR LOS CICLOS MACROECONÓMICOS (TIPO DE CAMBIO, CRISIS, ETC.). > EFECTOS ALEATORIOS. EL COMPORTAMIENTO DE LA SERIE ES COMPLETAMENTE IMPREDECIBLE; NO SIGUE NINGÚN PATRÓN. *EJEMPLO: LAS VENTAS DE DISCOS DURANTE UN MES CUALQUIERA, SIN FESTIVIDADES, O DE ALGÚN MODELO DE ROPA DE UN DISEÑADOR NO RECONOCIDO. 10

11 TENDENCIA A LARGO PLAZO Venta de un artículo de moda Ventas Año

12 Ventas VÁRIACIÓN ESTACIONAL Venta de regalos Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Mes

13 VARIACIÓN CÍCLICA Precios del Crudo Precio Año 13

14 Mes EFECTOS ALEATORIOS Ventas de chicles Serie Ventas

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16 PROMEDIOS MÓVILES CONSISTE EN CALCULAR EL PROMEDIO DE UN CONJUNTO DE DATOS RECAUDADOS DE UNA MISMA VARIABLE Y UTILIZARLO COMO ESTIMACIÓN DEL VALOR QUE TENDRÁ ESA MISMA VARIABLE EN EL SIGUIENTE PERIODO. y y... y n t t 1 t n 1 Ft 1 t t+1 t t+1 t+1 t t+1

17 PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL I

18 PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL II

19 PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL III

20 PROMEDIOS MÓVILES EN EXCEL IV

21 RESULTADO FINAL

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23 SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL Esta técnica es usada pronosticar series de tiempo estacionarias. Todos los valores de los datos históricos intervienen en la determinación del pronóstico. Es similar al método anterior, solo que a los datos más recientes se les da mayor ponderación. El pronóstico nuevo es igual al pronóstico del periodo anterior más una corrección proporcional al último error observado.

24 C. EXPONENCIAL EN EXCEL I

25 C. EXPONENCIAL EN EXCEL II

26 RESULTADO FINAL

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28 ELEMENTOS DE LA SERIE DE TIEMPO > SE DESCOMPONEN LOS ELEMENTOS: TENDENCIA CICLO ESTACIONALIDAD ERROR A EFECTO DE AISLAR E IDENTIFICAR EL PATRÓN DE COMPORTAMIENTO DE CADA UNO Y CONSTRUIR EL MODELO MATEMÁTICO QUE PERMITA PROYECTAR LA SERIE HACIA EL FUTURO. 28

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30 ANÁLISIS DE REGRESIÓN ESTE MÉTODO SE BASA EN LA RELACIÓN QUE EXISTE ENTRE DOS O MÁS VARIABLES, QUE PODEMOS LLAMAR INDEPENDIENTES, Y QUE INFLUYEN EN EL COMPORTAMIENTO DE OTRA VARIABLE, QUE LLAMAREMOS DEPENDIENTE. UNA VEZ ENCONTRADA ESTA ASOCIACIÓN, Y DEPENDIENDO DE QUÉ TAN FUERTE SEA, SE PROCEDE AL PRONÓSTICO DE LA VARIABLE DEPENDIENTE, DADO(S) DETERMINADO(S) VALOR(ES) DE LA(S) VARIABLE(S) INDEPENDIENTE(S).

31 EJEMPLOS VARIABLE INDEPENDIENTE (X) VARIABLE DEPENDIENTE (Y) * Los gastos de publicidad que se invierten en un periodo. * La dimensión en metros cuadrados de un local. * El número de miembros que tenga una familia, y el poder adquisitivo de las cabezas. * Las ventas, pues a medida que se invierta más en publicidad, se espera aumenten las ventas del producto. * Las ventas, puesto que en algunos negocios, entre más grande sea el local, mayores serán las ventas. * Los consumos efectuados en un centro comercial.

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33 MENÚ «ARCHIVO». SELECCIONAR «OPCIONES»

34 SELECCIONAMOS «HERRAMIENTAS PARA ANÁLISIS», Y PRESIONAMOS EL BOTÓN «IR»

35 HABILITAMOS «HERRAMIENTAS PARA ANÁLISIS» Y DAMOS «ACEPTAR»

36 EN EL MENÚ DATOS, APARECERÁ EL NUEVO COMANDO

37 SELECCIONAMOS «REGRESIÓN»

38 REGRESIÓN EN EXCEL 2003

39 REGRESIÓN EN EXCEL 2003

40 SELECCIONAMOS LOS DATOS

41 TABLA DE SALIDA