Pronosticos II 2012 Sesion 15

Pronósticos II
Lo que fue el microscopio para la evolución de las ciencias biológicas, o el telescopio para la astronomía, es el
ordenadorrespectoaldesarrollomatemático.
MigueldeGuzmánOzámiz,(1936-2004)Matemáticoespañol.
MÉTODOS CUANTITATIVOS
Los pronósticos cualitativos son los que no requieren de una abierta manipulación de
datos sino que hacen uso del juicio de quien pronostica. Por su naturaleza éstos suelen
ser subjetivos y no utilizan modelos matemáticos. Las técnicas cualitativas se usan cuando
no se tiene disponibilidad de información histórica o los datos son escasos, por ejemplo
cuando se introduce un producto nuevo al mercado. Usan el criterio de la persona y ciertas
relaciones para transformar información cualitativa en estimados cuantitativos.
En los siguientes puntos se listan las características clave de los datos que provienen
de pronósticos cualitativos:
Por lo general el pronóstico se basa en un juicio personal o en alguna información
cualitativa externa.
El pronóstico tiende a ser subjetivo; toda vez que suele desarrollarse a partir de la
experiencia de las personas involucradas, con frecuencia estará sesgado con base en
la posición potencialmente optimista o pesimista de dichas personas.
Una ventaja de este método radica en que casi siempre permite obtener algunos
resultados con bastante rapidez.
En ciertos casos, la proyección cualitativa es especialmente importante, ya que puede
constituir el único método disponible.
Estos métodos suelen utilizarse para productos individuales o familias de productos, y
rara vez para mercados completos
Algunos de los métodos más comunes de pronóstico cualitativo son los siguientes:
Investigación de Mercados: Se usa para evaluar y probar hipótesis acerca de mercados
reales. Suelen ser cuestionarios estructurados que se envían a los clientes potenciales del
mercado solicitando en ellos opinión acerca de productos o productos potenciales e intentan
muchas veces averiguar la probabilidad de que los consumidores demanden ciertos
productos o servicios. En resumen, una investigación de mercado consiste en los siguientes
pasos:
1. Desarrollar cuestionario con preguntas que proporcionen información necesaria para
el desarrollo del pronóstico, por ejemplo edad o ingresos o con qué frecuencia se
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Pronósticos II
consumiría el producto. Si se aplica a distribuidor serían necesarios el tamaño de la
tienda y la proyección del número de artículos que compraría.
2. Llevar a cabo la encuesta, ya sea por correo, fax, teléfono, postal para recortar en una
revista, etc.
3. Tabular y analizar los resultados e interpretarlos cuidadosamente
La exactitud de éste método puede ser excelente, dependiendo del cuidado que se haya
puesto en el trabajo.
Método Delphi o consenso de panel: Se usa para pronósticos a largo plazo, pronósticos de
ventas de productos nuevos y pronósticos tecnológicos. Llamado así en honor al Oráculo de
Delphos, quien predijo eventos futuros. En ésta método un comité de expertos corresponde
al Oráculo. Se utilizan paneles con éstos expertos en el mercado específico y de diferentes
campos, los cuales intentan transferir al análisis su conocimiento individual respecto de los
factores que afectan la demanda, interactuando entre sí para tratar de llegar a un consenso
en cuanto al pronóstico de la demanda. Éste método permite que cada experto realice sus
pronósticos individuales anónimamente, especificando las razones que lo llevaron a dicha
proyección, después el conjunto de éstos se distribuye entre todos los expertos, lo cual
permite que cada uno modifique sus proyecciones en base a la información de los demás. La
idea es repetir ésta serie de pasos hasta alcanzar un consenso.
Analogía por ciclo de vida: Se utiliza a la hora de lanzar un producto nuevo y se basa en el
hecho de que casi todos los productos y servicios tienen un ciclo de vida bien definido, éste
método tiene una aplicación muy especial. Generalmente las ventas presentan un
crecimiento durante la etapa temprana que sigue a la introducción del producto en el
mercado. En cierto punto, el producto o servicio madura, lo que implica un bajo o nulo
crecimiento adicional, hasta que, en un momento dado, la demanda va bajando hasta el
punto donde ya no es ofertado. Un claro ejemplo se da con los productos relacionados con
una “moda” por ejemplo los restaurants de comida rápida (McDonald’s, Burger King, KFC,
etc) lanzan nuevas promociones que incluyen productos relacionados con la película de
Disney que ha sido recientemente estrenada o está próxima a serlo, durante la fase
temprana la demanda va creciendo hasta alcanzar la madurez, en la que la demanda no
varía mucho para decaer posteriormente cuando la película comienza a pasar de moda o
sale una nueva. Los siguientes conceptos son importantes a la hora de considerar el ciclo de
vida:
Marco de tiempo y duración del crecimiento y la madurez
Velocidad del crecimiento y decadencia
Tamaño de la demanda global, sobre todo durante la fase de madurez
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Valoración o juicio informado: Es uno de los métodos de pronósticos de mayor uso, sin
embargo, también es de los menos confiables. Stephen Chapman nos proporciona un
ejemplo sobre un ejecutivo de ventas y su equipo de vendedores, en éste, el ejecutivo solicita
a cada vendedor que desarrolle una proyección de ventas para su área, tomando como
marco temporal cierto periodo futuro. Luego, el ejecutivo combina las proyecciones
individuales en un pronóstico de ventas global para la compañía. Las razones por las que
éste método suele ser poco fiables son variadas, entre ellas destacan las siguientes:
Los vendedores pueden utilizar dicho pronóstico como oportunidad para establecer
metas optimistas.
Miedo por parte de los vendedores de que sus pronósticos se utilicen como una cuota
de ventas, lo que los puede llevar a establecer una cifra menor de la que ellos creen
poder vender.
Los acontecimientos recientes, por ejemplo una buena o mala semana de ventas,
bombardeo mediático acerca de una inminente debacle en la demanda de servicios o
productos por la crisis económica, etc pueden influenciar de tal manera que sus
proyecciones serán muy pesimistas o muy optimistas.
Los métodos anteriores suelen ser usados en la industria y, en ocasiones, la opinión de los
expertos suele ser precisa y podría llegar a ser nuestra única opción para proyecciones, sin
embargo, nos encontramos con inconvenientes como los antes mencionados o como el
tiempo que tardan en realizarse (en el caso de los estudios de mercado) o lo costosos que
suelen ser (como en el caso del método Delphi).
MÉTODOS DE PREDICCIÓN ACTUALMENTE EN USO
Aunque se podrían utilizar muchos esquemas diferentes de clasificación al considerar los
principales enfoques para pronosticar, aquí se describe únicamente la categoría de los
métodos cuantitativos.
En los métodos cuantitativos existen 3 subcategorías de estos métodos. Los métodos de
series de tiempo que buscan identificar patrones históricos (empleando el tiempo como
referencia) para enseguida pronosticar, utilizando una extrapolación basada en el tiempo de
estos patrones. Los métodos explicativos tratan de identificar las relaciones que conducen
a resultados observados (causados) en el pasado y luego pronosticar mediante la aplicación
de tales relaciones en el futuro. Los métodos de monitoreo, que todavía no alcanzan un
uso muy extendido, buscan identificar cambios en los patrones y relaciones. Básicamente se
utilizan para indicar cuándo no es apropiada la extrapolación de patrones o relaciones
pasados.
Norma Hernández Hernández
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Pronósticos II
Es interesante plantearnos algunas preguntas referentes a los métodos de predicción
actualmente se utilizan en la toma de decisiones de las empresas
1. ¿Cuáles métodos se usan en la práctica? ¿por qué?
2. ¿Qué tan consistente resulta la utilización práctica de los métodos con resultados
obtenidos a través de la experiencia?
3. ¿Están de acuerdo las personas encargadas de realizar los pronósticos con los
usuarios que aplican los pronósticos?
Parte de estas interrogantes tienen respuesta al observarse la siguiente tabla1 que contiene
los resultados de un estudio realizado por Mentzer y Cox
entre 150 directivos
estadounidenses.
Método
1Sólo
Familiaridad con los principales métodos de predicción (%)
Muy
Vagamente
Poco
familiarizado familiarizado familiarizado
Promedio móvil
85
7
8
Proyección de la recta
82
11
7
Suavizamiento exponencial
73
12
15
Regresión
Análisis de la recta de
tendencia
72
8
20
67
16
17
se incluyen los resultados referentes a los métodos objetivos (cuantitativos)
Norma Hernández Hernández
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Simulación
55
22
23
Descomposición clásica
42
9
49
Box-Jenkins
26
9
65
De los datos de la tabla anterior se puede decir que:
1. Los usuarios están más familiarizados con los métodos cuantitativos sencillos que con
los refinados
2. El promedio móvil es el más conocido, aunque a decir de los propios estudios de los
autores, no es tan exacto como el método d suavizamiento exponencial
3. La metodología Box-Jenkins es el menos conocido de los métodos incluidos en la
tabla
Satisfacción con los métodos de predicción (%)
Método
Satisfecho
Neutral
Insatisfecho
Regresión
67
19
14
Suavizamiento exponencial
60
19
21
Promedio móvil
58
21
21
Análisis de la recta de tendencia
28
28
15
Descomposición clásica
55
14
31
Simulación
54
18
28
Proyección de la recta
32
31
37
Box-Jenkins
30
13
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Se pueden hacer ciertas observaciones respecto a los resultados de esta tabla:
1. La regresión es el método con el cual los usuarios tienen el nivel más alto de
satisfacción, a pesar de que los hallazgos empíricos de los métodos de series de
tiempo son más precisos que los métodos explicativos (la regresión y la econometría)
2. El siguiente con el que los usuarios estuvieron más satisfechos en el suavizamiento
exponencial. Esto es coherente con los estudios empíricos que informan que el
suavizamiento exponencial tiene precisión considerable y es fácil de entender y utilizar
3. El método de Box-Jenkins fue con el que los usuarios estuvieron más insatisfechos
(tal vez debido a que es un método difícil de comprender y aplicar)
Un comentario adicional y útil, ante los datos analizados anteriormente, el método de
predicción utilizado debe ser atractivo intuitivamente para la administración. A la gerencia de
cualquier empresa no le agradan las cajas negras (sin importar qué tan exactas puedan ser).
Así, a menos que pueda comprender el método que se está usando, no es probable que se
empleen sus pronósticos. El atractivo intuitivo, así como la precisión y el costo, se deben
tomar en cuanta cuando se selecciona un método de pronóstico.
Norma Hernández Hernández
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EL PROCESO DE PRONÓSTICO
Las técnicas en el proceso de pronóstico deben ser vistas como lo que en realidad son,
herramientas que utilizarían los administradores para llegar a mejores decisiones. No se
debe ver al pronóstico como un sustito de la profecía, sino como la mejor forma de identificar
y extrapolar patrones o relaciones establecidos con el fin de pronosticar.
Para poder determinar abordar un proyecto en donde las decisiones que se tomen tendrán
como base los resultados que arroje una técnica de pronóstico, debemos tener en
consideración los siguientes puntos.
Identificación del problema
Los pronósticos proporcionan información para tomar mejores decisiones. El primer paso es
identificar el problema y la decisión que involucra. Si la decisión no afecta se afecta por el
pronóstico, el pronóstico es innecesario. La importancia de la decisión sugerirá el esfuerzo
que debe dedicarse a producir un pronóstico. Una decisión de una sola vez requiere un
pronóstico, mientras que una solución recurrente necesita un pronóstico cada vez que se
toma la decisión.
Comprensión del problema
La base para entender los problemas de pronósticos es comprender el proceso en el cual se
encuentra involucrado nuestro pronóstico. Generalmente es difícil comprender por
completamente dicho proceso, por lo que solo se puede esperar conocerlo cada vez mejor y
hacer las suposiciones necesarias para poder pronosticar. Por eso la conveniencia de
plantearse las siguientes preguntas
•
¿Por qué se requiere un pronóstico?
•
¿Quién utilizará el pronóstico?
Características del problema
Las principales características de un problema son los pronósticos son el marco de tiempo, el
nivel de detalle, la exactitud necesaria y el número de aspectos a pronosticar.
•
Las decisiones a largo plazo no requieren pronósticos exactos. Normalmente los
pronósticos a largo plazo se hacen para una sola vez. Es común que se usen métodos
causales y cuantitativos para obtenerlos.
•
Las decisiones a mediano plazo normalmente requieren pronósticos para uno o dos
artículos. Con frecuencia se usan métodos cuantitativos, incluyendo los causales y las
series de tiempo, para los pronósticos a mediano plazo.
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•
Debido a que las decisiones de corto plazo están basadas en estos pronósticos,
necesitan ser razonablemente exactos. Los métodos de series de tiempo son los que
se usan con más frecuencia para los pronósticos a corto plazo, pero en algunas
situaciones, también son útiles los métodos causales y los cuantitativos
Al conocer los puntos anteriores debemos cuestionarnos:
•
¿Cuáles son las características de los datos disponibles?
•
¿Qué espacio de tiempo se pronosticará?
Datos:
Examinar los datos, cuando se tienen, pueden proporcionar una gran visión. Si no se dispone
de datos o recolectarlos es demasiado costoso, se elige un enfoque cualitativo. Para
ayudarnos a determinar la importancia de los datos, es recomendable preguntarse:
•
¿Cuáles son los requerimientos mínimos de datos?
•
¿Cuál es la precisión deseada?
Si se disponen de datos, se grafican para observar si existe un patrón. Esto permitirá
identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares (componente aleatoria).
SELECCIÓN DE UNA TÉCNICA DE PRONÓSTICO
Uno de los factores principales que influye en la selección de una técnica de pronóstico
consiste en la identificación y comprensión de patrones históricos en los datos, algo que ya
analizamos en los puntos anteriores, el otro factor importante es ¿Cuál será el costo del
pronóstico?
Una vez conocida esta información, y ayudándonos de la siguiente tabla, podremos
determinar qué tipo de modelo y qué técnica emplearemos.
Método
Serie de Tiempo (Cuantitativos)
H Tiempo
Costo
Promedio Simple
Se usa una regla simple que pronostica igual al último valor o
igual más o menos algún porcentaje
CP
B
Promedios
móviles
El pronóstico es simplemente un promedio de los n más
recientes.
CP
B
Promedios
móviles dobles
El pronóstico es el promedio del promedio de los n más recientes
(para series con tendencia moderada)
CP
B
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Pronósticos II
Método
Serie de Tiempo (Cuantitativos)
H Tiempo
Costo
Suavizamiento
exponencial
simple
Los pronósticos son promedios móviles ponderados
exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso
(ST con patrón horizontal)
CP
B
Suavizamiento
exponencial
doble (Holt)
Los pronósticos son promedios móviles ponderados
exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso
(para ST con tendencia)
CP-LP
B
Suavizamiento
exponencial
doble (Brown)
Los pronósticos son promedios móviles ponderados
exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso
(para ST con tendencia)
CP
B
Suavizamiento
exponencial
triple (Winters)
Los pronósticos son promedios móviles ponderados
exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso
(para ST con tendencia)
CP-LP
B
Descomposición:
Las series de tiempos se dividen en sus componentes de
tendencia: estacional cíclica y aleatoria,
CP-LP
B
Box-Jenkins
Se propone un modelo de regresión de serie de tiempo,
estadísticamente probado modificado y vuelto a probar hasta que
sea satisfactorio
MP-LP
M-A
Abreviaturas: B= bajo, M= medio, A= alto, CP= corto plazo, MP= mediano plazo, LP= largo
plazo.
Método
Asociativos (cuantitativos o causales)
H Tiempo
Costo
Regresión y
correlación
Se usan una o más variables asociadas para pronosticar por
medio de la ecuación de mínimos cuadrados (regresión) o de una
asociación (correlación) con una variable explicativa
CP-MP
M-A
Econométricos
Se usa una solución por ecuaciones simultáneas de
regresión múltiple para una actividad económica
CP-LP
A
Abreviaturas: B= bajo, M= medio, A= alto, CP= corto plazo, MP= mediano plazo, LP= largo
plazo.
Método
Opinión y juicio (cualitativos)
H Tiempo
Costo
Fuerza de ventas
Estimación del área de ventas como un todo
CP-MP
B-M
Opinión ejecutiva
Gerentes de mercadotecnia, finanzas y producción preparan
pronósticos
CP-LP
B-M
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Pronósticos II
Método
Opinión y juicio (cualitativos)
H Tiempo
Costo
Ventas y Gerentes
Los cálculos independientes de los vendedores regionales son
canalizados con proyecciones nacionales de los gerentes de
línea de productos
MP
M
Analogía histórica
Pronóstico proveniente de la comparación con un producto
similar previamente introducido
CP-LP
B-M
Delphi
Los expertos responden (anónimamente) una serie de
preguntas, reciben retro- alimentación y revisan sus cálculos.
LP
M-A
Investigaciones de
Mercado
Se usan cuestionarios y paneles para obtener datos que
anticipen el comportamiento del consumidor
MP-LP
A
MEDICIÓN DEL ERROR EN EL PRONÓSTICO
Para ayudarnos a evaluar una técnica de pronóstico, nos basamos en los errores generados
por dicha técnica, generalmente lo hacemos mediante el cálculo de la Desviación Absoluta
de la Media (DAM), el Error Medio Cuadrado (EMC) y el Porcentaje de Error Medio Absoluto
(PEMA)
Una parte de la decisión para utilizar una técnica de pronóstico en particular es la
determinación de si la técnica producirá errores de predicción que se juzguen como
suficientemente pequeños.
Las mediciones de precisión de un pronóstico se utilizan de la siguiente manera:
•
La comparación de la precisión de dos técnicas diferentes.
•
La medición de la utilidad o confiabilidad de una técnica.
•
La búsqueda de una técnica óptima.
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