Gestión de Recursos FI UBA: Pronósticos. Ing. Roger Cohen

Transcripción

1 Gestió de Recursos FI UBA: Proósticos Ig. Roger Cohe Qué es y para qué sirve proosticar? Proosticar es el arte y ciecia de predecir acotecimietos futuros. Las decisioes empresariales siempre se toma co iformació isuficiete y co u marge de icertidumbre mayor o meor, depediedo del tiempo y los recursos que se destia a la búsqueda y el aálisis de la iformació. Debemos etoces establecer alguas suposicioes y actuar. Sabemos que uca ocurrirá exactamete lo proosticado; etoces, para qué proosticar? Porque ecesitamos ua cierta base -auque sea míima-, u criterio, ua justificació para el curso de acció que decidimos tomar. Porque a partir del proóstico que geeremos, estaremos decidiedo dóde alocar uestros recursos fiacieros, tecológicos y humaos. Depedecia de la demada Se suele decir que la demada es depediete cuado la ecesidad de u determiado producto depede de la de otro producto que lo utiliza. Esto etoces se da e los semielaborados, igredietes, materiales de empaque, servicios específicos para u determiado tipo de bie o servicio. Tambié se debe aalizar la depedecia respecto a productos complemetarios. Por el otro lado, los biees y servicios cuya depedecia respecto a otro producto es desestimable, se los suele deomiar de demada idepediete. Es importate otar que e realidad uca es del todo idepediete, ya que igú producto está desligado del ivel de igreso o el crecimieto poblacioal, los precios relativos, los cambios e el comportamieto de la sociedad, etc.. Como igeieros químicos, muchas veces os vamos a ecotrar trabajado sobre u producto que es utilizado como materia prima e diferetes productos termiados, o alguos que iclusive se vede tambié al público comú. E estos casos, se debe realizar lo que se deomia u aálisis de usos fiales : realizar u proóstico de la demada para cada uo de los productos que utiliza uestro producto, e iferir su proóstico de demada teiedo e cueta la proporció e la cual participa e la composició de cada uo de los productos termiados. Por ejemplo, el azúcar se vede a la població e bolsas de 1kg, a fraccioadores para producir sobres para cofiterías, e bolsas de 25 o 50kg ó hasta e big bags para fábricas de diferetes productos alimeticios. Deberé aalizar la proyecció de la demada de cada uo de estos usos fiales, y e el caso de los productos alimeticios estimar la proporció de azúcar que lleva e sus fórmulas y hasta la posible sustitució por productos dietéticos. Horizote temporal Si bie o hay límites precisos, podemos defiir tres horizotes temporales sobre los cuales se proostica: corto plazo, mediao plazo y largo plazo. Para ua empresa, proyecto o icluso mometo e particular, se podría cosiderar al mediao plazo como etre 2 y 4 años, mietras que para otro caso se etiede por mediao plazo al horizote etre 6 meses y 1 año... Las decisioes que se toma e cada uo de los horizotes es diferete, pero acarrea cosecuecias para los otros. Por ejemplo, si hace 1 año establecimos, a partir del proóstico de la UBA - Gestió de Recursos Págia 1 de 9 Proósticos

2 demada, que para esta altura estaríamos ecesitado sólo 100 empleados y se redujo la catidad empleados, si hoy vemos que e realidad la demada es superior, esa decisió hoy implica cotratar empleados e forma urgete, cubrir e horas extras, o peor aú, perder vetas... Proóstico a largo plazo: Plaificació de uevos productos, localizació de istalacioes... Proóstico a mediao plazo: Plaificació de las vetas, de la producció y del presupuesto. Proóstico a corto plazo: Programació de trabajos, asigació de tareas. El error de previsió puede compesarse posteriormete, o tambié se puede tomar medidas prevetivas sobre-cubriédose, pero cada ua de las alterativas tiee sus costos: Horizote temporal Qué se defie? Ejemplos de Restriccioes que se geera Compesació si se subestimó la demada Sobrecobertura Largo Plazo Localizació Máquias Productos Maquiaria Tercerizació Trabajo 24x7 si tiempo para descasos i mateimieto... Capacidad e exceso Mediao Plazo Vetas Producció Presupuesto Materiales Compras urgetes Stocks de seguridad Corto Plazo Carga de trabajo Gete Selecció rápida e icorporació si capacitació Horas Extra Sobredotació y luego suspesió / despido Al pasar el tiempo, se vuelve a realizar proósticos corriedo el horizote temporal. La fecha que ates se proosticaba como u largo plazo, pasa a ser u plazo mediao y posteriormete u corto plazo; e geeral, al acercarse el mometo, se cueta co iformació más certera. Los proósticos agrupados e familias de productos so más precisos que las previsioes de productos idividuales (deomiados por sus siglas e iglés SKU = Stock Keepig Uits ó uidades de almaceamieto e stock). Por ejemplo, tedrá meos error el proóstico de veta de automóviles Fiat Uo que el de Fiat-Uo blaco 3 puertas 1.3. Por tal motivo, se suele postergar la apertura de los proósticos e los productos idividuales y dejarlo para los horizotes temporales más cercaos. Cómo se expresa los proósticos Podemos expresar el proóstico como u solo valor para cada período de tiempo que se desee estimar, o como u cojuto de datos. A su vez, este cojuto podría expresarse como u rago de mayor probabilidad de ocurrecia, o co dos o tres valores posibles, deomiados escearios. Por ejemplo, puedo platear u esceario pesimista, al cual le atribuyo ua probabilidad de UBA - Gestió de Recursos Págia 2 de 9 Proósticos

3 ocurrecia del 10%, u esceario eutro co ua probabilidad del 70% y u esceario optimista co u 20% de probabilidad. La expresió de la probabilidad asigada a cada esceario es importate, ya que de o platearlo termiaríamos promediado co el mismo peso tato valores extremos poco probables como lo que esperamos que ocurra más probablemete. Se utiliza tambié u plateo de escearios cuado la proyecció se cosidera depediete de algua variable que la empresa puede maejar, como ser el precio de veta al público. Acá ya o hay probabilidades para cada esceario, sio que directamete plateo dos ó más camios posibles, etre los cuales se deberá optar por uo. Métodos Básicamete podemos clasificar los métodos de proóstico e dos grades grupos: cualitativos y cuatitativos. Se emplea varias metodologías e diferetes empresas o aú e ua misma empresa e fució del horizote temporal, la urgecia e la toma de decisioes y la iformació dispoible. Cuado la situació o es clara y hay pocos datos, como por ejemplo al estudiar el lazamieto de u producto iovador o ua ueva tecología, se recurre a métodos cualitativos, dode prevalece la ituició. Por el cotrario, cuado la situació es más estable y existe datos históricos, se suele utilizar los métodos cualitativos. Muchas veces se termia utilizado e la práctica ua mezcla de varios métodos, tato cuati como cualitativos. Métodos Cualitativos Jurado de opiió ejecutiva: Se agrupa las opiioes de u grupo de expertos de alto ivel o de directivos, a meudo e combiació co modelos estadísticos. Hay que teer e mete las desvetajas de la iteracció grupal e este setido: que haya mucha gete o garatiza que haya opiioes coocedoras realmete del tema; las posicioes muy probablemete escoda itereses persoales o simplemete o sea euciadas por miedo a cotrariar a la mayoría; hay gra vulerabilidad a la posició y persoalidad de alguos de los idividuos, sea por sus aptitudes de maejo de grupos o simplemete por la jerarquía orgaizacioal... Es clave etoces la correcta elecció de los participates. Método Delphi: Es u proceso iterativo grupal, co ciertas reglas y metodología, mediate el cual se pretede maximizar las vetajas que preseta los métodos basados e grupos de expertos y miimizar sus icoveietes. Ello se logra mediate el aoimato (igú experto cooce la idetidad de los otros que compoe el grupo de debate, evitado la ifluecia y permitiedo que uo se aime a modificar su postura iicial), ua iteració co retroalimetació cotrolada, y la expresió de los resultados mediate ua distribució estadística. Proposició de persoal comercial: Se agrupa y revisa estimació de vetas esperadas por los vededores, y luego se obtiee u proóstico global. Teer cuidado co los itereses que puede teer, ya que ormalmete va a subestimar ó sobreestimar e fució de la metodología de icetivos por vetas que se ecuetre UBA - Gestió de Recursos Págia 3 de 9 Proósticos

4 e vigecia. Si cobra u porcetual sobre las vetas, sobreestimará la demada co tal de que o les falta producto para veder. Si cobra e fució al grado e el cual supera u objetivo, subestimará la demada, para egociar u objetivo meor y así superarlo más ampliamete o co meor esfuerzo. Estudio de mercado: Requiere iformació de los clietes sobre sus itecioes futuras de compra. Esto icluye tato sus preferecias, experiecia co el producto, y ecesidades, como ua defiició del precio máximo que estaría dispuestos a pagar ó la catidad que demadaría a u determiado precio. Hay que teer e mete que o siempre coicide lo que el cliete dice co lo que realmete hace. Es sólo ua herramieta más, pero o debe tomarse como la verdad. UBA - Gestió de Recursos Págia 4 de 9 Proósticos

5 Métodos Cuatitativos Efoque Simple Supoe que la demada e el próximo periodo será igual a la demada del periodo más reciete. Es la mejor predicció para los precios de isumos, accioes, etc.. que cotiza. Porque si el mercado realmete creyera que e u tiempo valdrá más, compraría tato hoy que haría llevar el precio a ese valor esperado. Por ejemplo, si hoy la acció de Microsoft cotiza a U$S 20, cuáto predice que va a valer mañaa?: U$S 20. Y si e realidad mañaa vale U$S 25, cuáto diría que vale pasado mañaa?: U$S 25 Series de Tiempo Es ua secuecia de datos uiformemete espaciada. Se obtiee observado las variables e periodos de tiempo regulares. Se trata de ua proóstico basado e los datos pasados; es decir que supoe que los factores que ha ifluido e el pasado lo seguirá haciedo e el futuro. Se puede descompoer e tedecia, estacioalidad y variació aleatoria. Demada del producto Picos estacioales Primer año Variació aleatoria Segudo año Tercer año Compoete de Tedecia Demada media e cuatro años Cuarto año Demada real La Tedecia es el movimieto gradual de asceso o desceso de los datos a lo largo del tiempo. Los cambios e la població, igresos, etc. ifluye e la tedecia. La Estacioalidad es la existecia de u patró periódico de comportamieto de los datos. Se puede deber a la climatología, las costumbres, etc. y producirse detro de u periodo diario, semaal, mesual, aual... Por ejemplo, los Subterráeos tiee dos claros picos de demada durate las horas de flujo de pasajeros hacia y desde los trabajos; a su vez, durate los meses de verao tiee meor demada que durate el resto del año, debido a la reducció de població e época de vacacioes. Las Variacioes Aleatorias, que so saltos e los datos causados por el azar y situacioes iusuales. So de corta duració y o se repite, o al meos o lo hace co ua frecuecia determiada. Al ser aleatorias, o se puede predecir. Media Simple Luego del método de efoque simple, le sigue e simpleza la media simple. E este método proosticamos u valor futuro similar al promedio de todos los valores pasados. Detro de las vetajas del método teemos que es muy amortiguado, por lo cual o ecotramos grades saltos, y es muy simple de compreder por cualquier persoa. El problema es que al teer UBA - Gestió de Recursos Págia 5 de 9 Proósticos

6 e cueta todos los datos históricos, llega u mometo dode los valores reales que se agrega prácticamete o modifica el proóstico futuro. Aú así, e alguas ocasioes se utiliza. Media Móvil Cosiste simplemete e tomar el promedio aritmético de los últimos períodos. El valor de se elige e fució a la ifluecia que queramos que tega la historia más atigua e la predicció de los valores futuros. U valor de muy chico, hará que los proósticos siga más de cerca a los últimos valores reales, mietras que u valor de más grade, se traduce e ua curva más amortiguada auque, por el mismo motivo, tambié de ua meor velocidad de cambio. Se utiliza si o hay tedecia o si ésta es escasa. Se suele utilizar para alisar la curva, facilitado ua lectura geeral de los datos. MM demada de periodos previos = Casos particulares: Si sólo cosideráramos 1 período previo para el cálculo de la media móvil, estaríamos utilizado la Estimació Simple. Media Móvil Poderada Se utiliza cuado se preseta ua tedecia. Los datos ateriores pierde importacia relativa. Las poderacioes se basa e la ituició. Ate cambios importates de la demada, puede seguir siedo muy leta la respuesta. Media móvil poderada = Σ (poderació para el periodo ) (demada e el periodo ) Σ poderacioes Casos particulares:: Si le asigáramos el mismo peso (factor de poderació) a cada uo de los períodos elegidos, estaríamos utilizado la Media Móvil. Suavizació Expoecial Es u caso especial de proóstico de media móvil poderada, dode ahora los factores de poderació dismiuye expoecialmete, dádole más peso a los períodos más recietes. Se ecesita ua costate de alisado (α), que toma valores etre 0 y 1, eligiédola de forma subjetiva. Vetaja: ecesita ua catidad reducida de datos históricos. F = F + α(a - F ) t t-1 t-1 t-1 dode F t = Proóstico A t = Valor real α = Costate de alisado UBA - Gestió de Recursos Págia 6 de 9 Proósticos

7 Viedo la fórmula uo podría pregutarse por qué teer e cueta para u proóstico u valor proosticado e el pasado e lugar de utilizar el valor real. Para ecotrar la respuesta, basta co abrir la expresió reemplazado progresivamete las expresioes de F t-i, y se obtiee: F t = αa t α(1-α)a t α(1- α) 2 A t α(1- α) 3 A t α(1- α) t-1 A 0 E esta expresió se puede ver etoces que e realidad lo que se está haciedo es poderado los valores reales ateriores, e forma suavizada. O sea que e F t-1 está coteida toda la iformació real histórica. Casos particulares: Si α=1, teemos que F t = A t - 1, o sea que llegamos al Efoque Simple. Si α=0, teemos que F t = cte, o sea que llegamos al Efoque Terco (esta deomiació o existe; lo decimos simplemete para visualizar que estaría proosticado siempre u mismo valor, costate, si mirar siquiera qué viee sucediedo). Suavizació Expoecial co Ajuste de Tedecia Es u refiamieto del método aterior, dode se le suma al proóstico suavizado expoecialmete (Ft), ua tedecia tambié suavizada expoecialmete (Tt) FIT t = F t + T t Estos térmios se calcula de la siguiete maera: F t = α(a t-1 ) + (1- α) (F t-1 + T t-1 ) T t = β(f t - F t-1 ) + (1- β)t t-1 Aálisis de Regresió Lieal Supoe relació lieal etre las dos variables (demada vs tiempo, demada vs PBI, u otra variable idepediete). Se calcula mediate el método de cuadrados míimos. No vamos a ahodar e el tema e la materia ya que se ve e otras materias de la carrera, y hoy e día es muy simple su utilizació desde Excel. Sólo queremos recordarles u puto importate que se suele pasar por alto: el coeficiete de correlació r, o el r 2 sólo idica u mayor o meor grado de correlació lieal. O sea, que u valor cercao a cero o sigifica que o haya correlació, sio que lo que o hay es ua fuerte correlació lieal, pero puede traquilamete haber ua cuadrática, o de algú otro grado. Modelo Estacioal Multiplicativo Cuado os ecotramos co u caso co ua marcada estacioalidad, se debe utilizar u método que lo cotemple, como por ejemplo éste. Los pasos a seguir so: 1. Ecotrar la demada estacioal media (sumado la demada de esa estació cada año y dividiédola etre el úmero de años de datos dispoibles) UBA - Gestió de Recursos Págia 7 de 9 Proósticos

8 2. Calcular la demada total media -a lo largo de todas las estacioes- (dividiedo la demada media aual etre el úmero de datos aual) 3. Calcular u ídice estacioal (dividiedo la demada estacioal media de esa estació - calculado e 1 - por la demada total media calculado e 2 -). 4. Estimar la demada aual de todo el año próximo. 5. Calcular el proóstico para cada estació (dividiedo esta estimació de la demada aual total etre el úmero de estacioes y etoces multiplicarla por el ídice estacioal de esa estació) Cómo elegir el Método de Proóstico? Habiedo itroducido esta variedad de métodos, creemos ecesario ayudarlos a establecer alguos criterios para la elecció del método más apropiado. Lo primero que debemos pregutaros es para qué lo utilizaremos? Si se trata de u fudameto para la toma de ua decisió poco importate, probablemete lo mejor sea utilizar los métodos más simples y que requiera de la meor catidad de iformació. Pero si será la base de ua decisió compartida o que deba ser evaluada por otros, habrá que buscar u equilibrio etre u método sofisticado y más preciso, y uo más simple pero más fácilmete etedible por todos. Presetamos a cotiuació dos maeras cuatitativas de evaluar u método e fució al error (es decir, la diferecia etre el valor real y el que se había proosticado), partiedo de la base que buscamos obteer los meores errores posibles. Simplemete calculamos el valor para los dos métodos que comparemos, y elegimos el de meor valor. Los dos se idepediza del sigo del error, ya que de lo cotrario estaría caceládose los valores muy egativos co los muy positivos, cuado esto o debería dejar de idicar u método poco certero: Error Cuadrático Medio (ECM): 2 (yi ˆy i ) 2 i 1 errores ECM = = = dode es la catidad de datos dispoibles desde el iicio del cálculo del proóstico. Desviació absoluta media (DAM): yi yˆ i i errores DAM = = 1 = dode es la catidad de datos dispoibles desde el iicio del cálculo del proóstico. UBA - Gestió de Recursos Págia 8 de 9 Proósticos

9 Por último, veamos u idicador adicioal, que os permite detectar cuado u método está dejado de ser cofiable. Si los errores se diera e forma aleatoria, deberíamos ver u comportamieto que graficado se vería así: Error 0 Tiempo Si e cambio, el método se va alejado cada vez más de los valores reales, obtedríamos ua curva como la siguiete: Error 0 Tiempo Esto, lo podemos detectar utilizado la Señal de Rastreo cada período. Señal de rastreo = errores ( errores / ) Si e cualquier período se obtiee u valor absoluto superior a 3,75, esto idica que el método de proóstico debe ser descartado, ya que estadísticamete la probabilidad de que esto ocurra aleatoriamete es de sólo el 0,3% (equivale al cocepto de 3 desvíos stadard para cada lado de la media). Notar que el deomiador es el DAM, mietras que el umerador es la suma de los errores co sus correspodietes sigos. Señal que supera el límite + 0 DAM - Límite de cotrol superior Límite de cotrol iferior Señal de rastreo Itervalo aceptable Tiempo UBA - Gestió de Recursos Págia 9 de 9 Proósticos