Pronostico+de+ventas+Pilar+ultimo

¿cómo se agrupan
las técnicas de
pronósticos que
utilizan en la
actualidad?
de que
depende la
elección de los
métodos
en que se basa
un pronostico
de ventas
Ventajas de los
pronósticos de
ventas…
Pronostico
de ventas…
técnicas aceptadas
en la elaboración
de un pronostico
¿cuál es la
validez de un
pronóstico?
Que
significa
pronosticar
¿dónde se utilizan
las técnicas de
pronósticos en una
empresa para
determinar la
demanda?
Quien
utiliza las
técnicas de
pronósticos

Es una serie de datos que con base a una
serie de estudios determinan la demanda en
un futuro de un determinado producto.
El pronóstico de ventas es una de las
partes fundamentales en la preparación de
los presupuestos de caja. Este es
suministrado por el departamento de
comercialización.

Con base en este pronostico se calculan los flujos de caja
mensuales que vayan a resultar de entradas por ventas
proyectadas y por los desembolsos relacionados con la
producción, así mismo por el monto del financiamiento que se
requiera para sostener el nivel del pronostico de producción y
ventas.
-
-
Apoyo a la toma de decisiones por parte de las Gerencias de
Mercadeo, Ventas y Producción al proveerlos con información
congruente y exacta, la cual se calcula utilizando modelos
matemáticos de pronóstico, datos históricos del
comportamiento de las
Mayor seguridad en el manejo de la información relacionada
con las ventas de la empresa.
-Gran flexibilidad en la elaboración de pronósticos y para la
creación y comparación de múltiples escenarios para efectos
de análisis de ventas proyectadas.
-Apoya las decisiones del departamento de Ventas de una
manera eficaz y oportuna, al pronosticar los lineamientos de
los productos y las demandas establecidos dentro del Plan
Maestro de Producción
Es predecir el futuro a partir de algunos
indicios
Estas técnicas se utilizan en empresas para
determinar la demanda futura de sus
productos, y con base a esto planear y
controlar la cantidad de productos que
deberá producir.
Personal especializado y adscritos a las áreas
de producción y mercadotecnia de las
productoras o bienes .
No es la verdad absoluta respecto a algún
evento en el futuro, un pronóstico solo es una
aproximación a la realidad entre más se
acerque a ella mejor será.
Las técnicas generalmente aceptadas para
la elaboración de pronósticos se dividen en
cinco categorías: juicio ejecutivo,
encuestas, análisis de series de tiempo,
análisis de regresión y pruebas de mercado.

Se basa en la intuición de uno o más
ejecutivos experimentados con relación a
productos de demanda estable. Su
inconveniente es que se basa solamente en el
pasado y está influenciado por los hechos
recientes.
Útil para empresas que tengan pocos clientes. Se
les pregunta que tipo y cantidades de productos se
proponen comprar durante un determinado período.
Los clientes industriales tienden a dar estimados
más precisos. Estas encuestas reflejan las
intenciones de compra, pero no las compras
reales.
Se pone un producto a disposición de los compradores en
uno o varios territorios de prueba. Luego se miden las
compras y la respuesta del consumidor a diferentes
mezclas de mercadeo. Con base en esta información se
proyectan las ventas para unidades geográficas más
grandes.
Este pronóstico puede basarse en un análisis de los
datos de pronósticos internos que se basan
fundamentalmente en una estructuración de los
pronósticos de ventas por medio de los canales de
distribución de la empresa. Los datos que arroja
este análisis dan una idea clara de las expectativas
de ventas.
¿CÓMO SE AGRUPAN LAS TÉCNICAS DE
PRONÓSTICOS QUE UTILIZAN EN LA
ACTUALIDAD?
Consiste en descripciones detalladas de situaciones, eventos,
personas, interacciones y comportamientos que son observables.
Incorpora lo que los participantes dicen, sus experiencias,
actitudes, creencias, pensamientos y reflexiones tal como son
expresadas por ellos mismos y no como uno los describe.
En el estudio e investigación de fenómenos sociales,
se designa por método cuantitativo el
procedimiento utilizado para explicar eventos a
través de una gran cantidad de datos.
La elección del método o métodos dependerá de los costos
involucrados, del propósito del pronóstico, de la confiabilidad
y consistencia de los datos históricos de ventas, del tiempo
disponible para hacer el pronóstico, del tipo de producto, de
las características del mercado, de la disponibilidad de la
información necesaria y de la pericia de los encargados de
hacer el pronóstico. Lo usual es que las empresas combinen
varias técnicas de pronóstico.
ANALISIS DE
REGRECION
ANALISIS DE
SERIES DE TIEMPO
FACTOR DE
CORRELACION
CHI-CUADRADO
DE PEARSON
ÍNDICES DE
ESTACIONALIDAD
O SUAVIZACIÓN
EXPONENCIAL
METODOS
CUANTITATIVOS
AJUSTE EXPONENCIAL
DOBLE (AED)
PROMEDIO MÓVIL
SIMPLE….
PROMEDIO MÓVIL
DOBLE (PMD)…
•AJUSTE EXPONENCIAL
•SIMPLE (AES)…
Se utilizan los datos históricos de
ventas de la empresa para
descubrir tendencias de tipo
estacional y cíclico.

Se trata de encontrar una relación
entre las ventas históricas (variable
dependiente) y una o más variables
independientes, como población o
ingreso por capital


ES LA TECNICA EMPLEADA PARA
DESARROLLAR LA ECUACION Y DAR LAS
ESTIMACIONES
ECUACION DE REGRECION: Y’ = a + Bx
ECUACIÓN DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE:
Y’ = a + b1X1 + b2X2 + b3X3...

Es el conjunto de TECNICAS
ESTADISTICAS empleado para medir la
intensidad de la asociación entre dos
variables.
El principal objetivo del análisis de
correlación consiste en determinar que tan
intensa es la relación entre dos variables.
periodo
(y) ventas
miles
x
x.y
x2
y2
2006
35
1
35
1
1225
2007
20
2
40
4
400
2008
30
3
90
9
900
2009
50
4
200
16
2500
2010
32
5
160
25
1624
2011
80
6
480
36
6400
247
21
1005
91
13049
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de
ventas para el siguiente periodo exclusivamente,
como su nombre lo indica es un promedio que se
obtiene n datos; para definir en forma práctica
cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en
cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2.
Cuando n= 3
Periodos Mensuales
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
Enero
30
-
-
-
Febrero
35
-
-
-
Marzo
28
-
-
-
Abril
20
31
-11
121
Mayo
25
27.66
-2.66
7.07
Junio
30
24.33
5.66
32.14
Julio
35
25
10
100
Agosto
40
30
10
100
Septiembre
50
35
15
225
Octubre
¿?
41.66
S
585.21
Cuando n= 4
Periodos Mensuales
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
Enero
30
-
-
-
Febrero
35
-
-
-
Marzo
28
-
-
-
Abril
20
-
-
-
Mayo
25
28.25
-3.25
10.56
Junio
30
27
3
9
Julio
35
25.75
9.25
85.56
Agosto
40
27.5
12.5
156.25
Septiembre
50
32.5
17.5
306.25
Octubre
¿?
38.75
S
567.62
Con base a esta técnica podemos decir en
conclusión que el mejor pronóstico es de 45
unidades porque (D-P)2 es menor con
respecto a los otros datos.

Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve
para calcular el pronóstico de la demanda o
de las ventas para periodos futuros, para su
aplicación y cálculos es recomendable seguir
el procedimiento que se indica.
•
•
•
•
•
Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de
datos y los valores asignados para n
Se determina el mejor pronóstico con antecedente
en le menor error al cuadrado < (D-P)2 .
Se calcula el promedio móvil doble
Se calculan los valores correspondientes a:
a = 2(PMS) – PMD
b = n/n-1 (PMS – PMD)
Se calcula el pronóstico para el periodo deseado,
mediante la siguiente expresión:
y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado
x = el periodo en el que se desea el pronóstico
Con los datos obtenidos en el problema
anterior, se desea calcular los pronósticos de
ventas para los meses de Noviembre,
Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán
obtener mediante PMD.
Cuando n= 4
PERIODOS
MENSUALES
DEMANDA (D)
Enero
30
PRONÓSTICOS
(P)
-
PMD
Febrero
35
-
-
Marzo
28
32.5
-
Abril
20
31.5
-
Mayo
25
24.0
32
Junio
30
22.5
27.75
Julio
35
27.5
23.25
Agosto
40
32.5
25
Septiembre
50
37.5
30
-


Paso 4
a = 2(PMS) – PMD
a = 2 (37.50) – 30 = 45
a = 45
b = n/n-1 (PMS – PMD)
b = 15
Paso 5
ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades
ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades
yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades
•
•
Nos permite calcular los pronósticos de las
ventas de la demanda para el siguiente
periodo únicamente, la aproximación
exponencial. Es una ponderación o valor de
ajuste con cierto grado de error, que se
puede estimar o determinar al emitir un
pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en
( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es
pequeño el deslizamiento
Para asignar el valor de ajuste o de
ponderación (a ) se debe tener en cuente lo
siguiente:
• La demanda en condiciones de estabilidad a =
0.1, 0.2 y 0.3
• La demanda en condiciones de estabilidad
promedio
• La demanda en proceso de cambio o cuando
se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y
0.9.EJEMPLO
PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de
artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está
interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de
octubre del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores
de condenación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se
cuenta con la siguiente información histórica que se indica a
continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá
obtener por AES.
para a = 0.1
Periodos Mensuales Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
a
Mayo
100
100
0
0
100
0
Junio
120
100
20
2
102
400
Julio
130
102
28
2.8
104.8
784
Agosto
120
104.8
152
1.52
106.32
231.04
Septiembre
140
106.32
37.68
3.36
109.68
1134.34
Octubre
¿?
109.68
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)
S
2549.38
para a = 0.2
Periodos Mensuales Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
a
Mayo
100
100
0
0
100
0
Junio
120
100
20
4
104
400
Julio
130
104
26
5.2
109.2
76
Agosto
120
109.2
10.8
2.16
111.36
116.64
Septiembre
140
11.36
28.64
5.72
117.08
820.24
Octubre
¿?
117.88
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)
S
2012.88
para a = 0.3
Periodos Mensuales Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
a
Mayo
100
100
0
0
100
0
Junio
120
100
20
6
106
400
Julio
130
106
24
7.2
113.2
576
Agosto
120
113.2
6.8
2.04
115.24
46.24
Septiembre
140
115.24
24.76
7.42
122.66
613.05
Octubre
¿?
122.66
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)

Técnica cuantitativa que permite calcular los
pronósticos de la demanda para periodos
futuros, teniendo como antecedente datos
históricos en cuanto a periodos y demanda.
Para implementar esta técnica o método a la
solución de problemas de pronósticos de la
demanda, se recomienda seguir el
procedimiento:
1: Se calcula el pronóstico mediante el ajuste
exponencial simple, teniendo en cuenta los
valores del factor del ajuste.
2: Se selecciona el mejor pronóstico obtenido
en el paso anterior, teniendo en cuenta el
menor error < (D-P)2
3: Con los resultados obtenidos en el paso
anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.
4:Con los datos anteriores se calcula los siguientes
parámetros
a = 2(AES) – AED
b = a /a -1 (AES – AED)
5:Calcular el pronóstico final
y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado (final).
x = el periodo en el que se desea el pronóstico

Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada
en conocer el pronóstico de ventas o de la
demanda para el primer trimestre del año
2003, para lo cual usará AED,
considerándose 3 factores de ajuste: 0.2,
0.25 Y 0.35.
La demanda está expresada en miles. Tanto el
gerente de mercado como el de producción de
la empresa están interesados en ver
gráficamente el comportamiento de la
demanda de este producto a través de:
 Datos o reg. históricos
 El mejor pronóstico obtenido por AES
 El mejor pronóstico obtenido por AED
 Los resultados obtenidos para el primer
trimestre del año del 2003-02-23
para a = 0.2
Periodos Mensuales Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
a
Junio
150
150
0
0
150
0
Julio
180
150
30
6
156
900
Agosto
200
156
44
8.8
164.8
1936
Septiembre
120
164.8
-44.8
-8.96
155.84
2007.04
Octubre
140
155.84
-15.84
-3.10
152.67
250.9
152.67
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)
S
5093.95
para a = 0.25
Periodos Mensuales Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
a
Junio
150
150
0
0
150
0
Julio
180
350
30
7.5
157.5
900
Agosto
200
157.5
42.5
10.62
168.12
1806.25
Septiembre
120
168.12
-48.125
-12.03
156.09
2316.02
Octubre
140
156.09
-16.09
-4.02
152.07
259.0
152.07
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)
S
5281.25
para a = 0.36
Periodos Mensuales Demanda (D)
Junio
150
Julio
180
Agosto
200
Septiembre
120
Octubre
140
Pronósticos (P)
(D-P)
a
(D-P)
P´ = P + a (D- (D-P)2
P)
El índice de estacionalidad es un valor
numérico que se utiliza para evaluar las
tendencias estacionales en la demanda de un
producto o servicio.
El índice de estacionalidad ayuda a los
cambios de lugar de una empresa. También
puede ayudar a la empresa a analizar los
resultados de una campaña de marketing o la
introducción de nuevos productos. Por último,
este índice permite buscar irregularidades o
problemas y enfrentarlos para evitar impactos
de ventas futuras.
(Valor de alfa 0.2 * ventas año pasado) + (el
complemento de alfa 0.8 * el suavizado
exponencial anterior)
(Ventas- suavización exponencial)
(error de pronostico elevado al cuadrado)
la empresa COLOMBINA S.A, quiere saber cuanto va hacer su
pronostico para el 2012. en base a los últimos 11 años.
Para esto ella va a utilizar el método de suavización exponencial
AÑO
VENTAS
(MILES)
2001
32
2002
56
2003
25
2004
12
2005
85
2006
26
2007
33
2008
3
2009
14
2010
45
2011
50
2012
SUAVIZACION
EXPONENCIAL
ERROR DE
PRONOSTICO
ERROR DE
PRONOSTICO
CUADRADO


la prueba χ² es considerada como una
prueba no paramétrica que mide la diferencia
entre una distribución observada y otra
teórica.
también se utiliza para probar la
independencia de dos variables entre si,
mediante la presentación de los datos en
tablas de contingencia.