Métodos de pronósticos

CAPITULO 2. MÉTODOS DE PRONÓSTICOS
2. 1 Definición de Pronósticos
“El pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento futuro
proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos del pasado se
combinan sistemáticamente en forma predeterminada para hacer una
estimación del futuro.”
1 En concreto los pronósticos son sólo afirmaciones acerca del futuro.
El pronóstico es una componente importante de la planeación estratégica
y operacional. Establece la unión para los sistemas de planeación y
control. Es necesario estimar el futuro para planear el sistema; y luego
programar y controlar éste para facilitar una eficaz y eficiente producción
de bienes y servicios. La administración de la demanda tiene como fin
coordinar y controlar todas las fuentes de la demanda, de manera que
los sistemas de producción y operaciones puedan utilizarse en forma
eficiente.
Entender las limitaciones de los pronósticos y fijar expectativas apegadas
a la realidad en cuanto al funcionamiento futuro son esenciales para
hacer uso efectivo de los pronósticos en la toma de decisiones. En un
sentido más positivo, ciertos aspectos de los pronósticos pueden
claramente añadir valor al trabajo de la administración. En general, los
pronósticos a corto plazo, hasta de un año, sirven de parámetro para las
operaciones en curso. Los pronósticos a mediano plazo, que abarcan
entre uno y tres años, y los pronósticos a largo plazo, más de cinco años,
sirven de apoyo para las decisiones acerca de la ubicación y la
capacidad de proyectos.
Factores Generales que influyen en los Pronósticos
1. Número de elementos: entre mayor sea el número de elementos implicado
(todo lo demás permaneciendo igual), mayor será la exactitud de los
pronósticos. Debido a la ley estadística de los grandes números, disminuye
conforme el número de elementos que se pronostica aumenta, y viceversa.
2. Homogeneidad de los datos: entre más homogéneos sean los datos
(permaneciendo todo lo demás igual), más exactos serán los pronósticos.
3. Elasticidad de la demanda: a mayor inelasticidad de la demanda
(permaneciendo todo lo demás igual), mayor exactitud de los pronósticos.
Competencia: Entre mayor sea la competencia (permaneciendo
igual todo lo demás), mayor es la dificultad para pronosticar, ya que
la competencia e invalida así los pronósticos.
4.
2. 2 El Proceso de Pronóstico
En el proceso de pronóstico es importante seguir cierta secuencia:
Paso 1.Especificar objetivos. Es importante determinar los objetivos con la mayor
claridad posible.
Paso 2.¿Qué pronosticar? El determinar la naturaleza de los datos nos da referencia de
los métodos a usar, así como las características que las definen.
Paso 3.Dimensiones de tiempo. Los pronósticos suelen clasificarse conforme a
periodos y a su utilización. En general, los pronósticos a corto plazo, hasta de un año,
sirven de parámetro para las operaciones en curso. Los pronósticos a mediano plazo,
que abarcan entre uno y tres años, y los pronósticos a largo plazo, más de cinco años,
sirven de apoyo para las decisiones de planeación.
Paso 4.Consideraciones con respecto a la base de datos. El tipo de datos con que se
desea contar depende del uso que se les dará. Los datos deben ser consistentes en el
tiempo, y las variaciones tienen que registrarse con la misma unidad de tiempo e
identificarse claramente.
Paso 5.Selección de un modelo de pronóstico. Depende de los patrones que presente
los datos observados.
Paso 6.Someter el modelo a prueba. Un modelo tiene que ser validado antes de
poderse utilizar con propósitos de pronóstico. Por tanto, hay que utilizar una parte de los
datos disponibles para estructurar el modelo, en tanto los datos restantes se deben
utilizar para someter el modelo a prueba y validarlo a fin de asegurarse de que
representa el proceso de manera real.
Paso 7.Preparación del pronóstico. La administración puede adoptar uno o dos
modelos al mismo tiempo, los cuales deben conciliarse, en la medida de los posible.
Paso 8.Presentación del pronóstico. Los pronósticos tienen que presentarse al usuario
de tal manera que incluyan explicaciones acerca de la forma en que se obtuvieron,
dónde se encontraron los datos, y los supuestos implícitos que se derivan de ellos. Para
los usuarios es crucial conocer la integridad de la información antes de utilizarla con
plena confianza.
Paso 9.Seguimiento de los resultados. Cualquier desviación de lo pronosticado debe
observarse con todo cuidado mediante la medición de error, así como estudiando las
variables o situaciones que influyen en el cambio de los resultados pronosticados.
2. 3 Patrones de Pronósticos
No es difícil pronosticar la continuación de un patrón o relación establecido. Lo que es
difícil es pronosticar exactamente un cambio en dicho patrón o tendencia y el tiempo,
intensidad y consecuencias de ese cambio.
2. 3. a. Horizontal
Existe un patrón horizontal cuando no hay tendencia alguna en los datos
(Estadísticamente hablando, a esto se le conoce como estacionariedad) Cuando existe
tal patrón, generalmente se hace referencia a la serie como estacionaria, es decir, no
tiende a aumentar o disminuir a través del tiempo de ninguna manera sistemática.
Los patrones horizontales se caracterizan por tener valores observados con un
comportamiento X = a + e ; que es un proceso constante.
t
t
Dónde:
Xt es el valor observado,
a la constante fundamental del proceso,
et es el error intrínseco del valor observado.
Los métodos de pronóstico que estiman patrones horizontales son:


Último dato
Promedio simple
Promedio móvil simple
Promedio móvil ponderado

Suaviza miento exponencial simple
Como lo que se está pronosticando es un proceso constante el valor del pronóstico para
t+k periodos es:
Ft+k = Ft+1
donde:
Ft+1
Ft+k
t
es el pronóstico por promedio móvil simple para t+1 peridos
es el pronóstico por promedio móvil simple para t+k peridos
es el periodo para el último valor observado
2. 3. b. Tendencial
Un patrón tendencial se da cuando existe un aumento o disminución general del valor de la
variable a lo largo del tiempo. Las ventas de muchas compañías, y el Producto Nacional Bruto, los
precios y muchos otros indicadores empresariales y económicos siguen un patrón ascendente a
través del tiempo.
El patrón tendencial se caracterizan por tener valores observados con
comportamiento X = a + bt + et ; que es un proceso que aumenta en forma estable.
t
un
t
donde:
X es el valor observado,
t
a es la constante fundamental del proceso,
b es la pendiente de la tendencia,
e es el error intrínseco del valor observado.
t
Los métodos de pronóstico que estiman patrones tendenciales son:



Suavizado exponencial amortiguado de tendencia
Regresión lineal
2. 3. c. Estacional
Existe un patrón estacional cuando una serie fluctúa de acuerdo con un factor estacional.
Las estaciones pueden ser los meses o las cuatro estaciones del año, pero también
pueden ser las horas del día, los días de la semana o los días del mes.
El patrón estacional se caracterizan por tener valores observados con un
comportamiento X = (a)·c + e es un proceso que varía respecto a un periodo de tiempo
t
t
t;
(o estación) de manera constante.
dónde:
X es el valor observado,
t
a es la constante fundamental del proceso,
c es el factor estacional para el periodo t,
t
e es el error intrínseco del valor observado.
t
Los métodos de pronóstico que estiman patrones estacionales son:


Suavizamiento exponencial de Winters (maneja tendencia y estacionalidad)
Suavizamiento exponencial doble
2. 3. d. Cíclico
Un patrón cíclico es semejante al patrón estacional, pero la duración de un ciclo único
generalmente es mayor a un año. Muchas series, como el número de inicios de
construcción de viviendas, el precio de los metales, el producto nacional bruto (GNP) y
las ventas de muchas empresas, contienen un patrón cíclico. El patrón cíclico es difícil de
pronosticar, porque o se repite a intervalos constantes de tiempo o su duración no es
uniforme.
Uno de los métodos de pronóstico que estiman patrones ciclicos es:

Método de descomposición
2. 4 Métodos de Pronósticos
Los métodos de pronósticos se clasifican en dos áreas dependiendo de los datos que se
utilice para realizarlos: métodos cualitativos y métodos cuantitativos. Los métodos
cualitativos manejan datos que no son cuantificables y se evalúan con calificativos como
bueno, malo, etc. Los métodos cuantitativos utilizan términos cuantificables para realizar
pronósticos. Las llaves siguientes muestran la clasificación de estos métodos:
En todos los casos en que no está clara la decisión de selección del “mejor” método de
pronósticos, se puede usar más de un método de pronósticos o más de un pronosticador,
combinando luego sus predicciones. Es una manera efectiva de aumentar la precisión de
los pronósticos y disminuir la varianza de los errores. Los métodos anteriores se explican
brevemente a continuación:
2. 4. a. Métodos Cualitativos
·Método Delphi: consiste en preguntas hechas a un grupo de expertos para recabar
opiniones. Es un pronóstico por consenso. El procedimiento funciona de la siguiente
manera:
1. Se proporciona una pregunta a cada experto por escrito, de la situación que se
requiere de un pronóstico expresada de una manera muy general. Cada uno de
los expertos realiza una predicción breve.
2. El coordinador o moderador, quien proporcionará la pregunta original, reúne todas
las opiniones, las pone en términos claros y las edita.
3. Los resúmenes de los expertos proporcionan la base para un conjunto de
preguntas que el coordinador da a los expertos. Estas son respondidas.
4. Las respuestas por escrito son recopiladas por el coordinador, y el proceso se
repite hasta que el coordinador queda satisfecho con la predicción general, que es
una síntesis de los expertos.
·Descripción del Escenario: se usa para hacer un retrato de cómo evolucionará el
presente con el tiempo; con frecuencia se usa junto con el método Delphi. La descripción
del escenario comienza tratando de identificar un conjunto de eventos futuros posibles.
Se escribe un conjunto de escenarios, cada uno basado en un evento futuro posible.
Cada escenario se examina con cuidado para determinar su probabilidad de ocurrencia y
se desarrollan planes de contingencia para los más probables. Es mas adecuado para el
largo plazo, para las macrosituaciones tipificadas por la incertidumbre, para la falta de
datos y para los factores no cuantificables.
·Análisis de Impactos Cruzados: con frecuencia se usa para examinar los resultados
de un estudio Delphi. El análisis indica los escenarios que deben describirse. Este
procedimiento es de panorama amplio, igual que la descripción de escenarios, y evalúa
la probabilidad de ocurrencia de ciertos eventos futuros que pueden interactuar y afectar
las decisiones futuras.
El primer paso es determinar los eventos críticos relacionados con el tema de interés, que se resumen
a un número manejable. Se forma una matriz en la que cada renglón representa algún evento; las
columnas representan los mismos eventos que el renglón correspondiente. Al principio se escribe en
la matriz la naturaleza de la interacción entre cada evento o factor. Una flecha hacia arriba indica una
influencia positiva y una flecha hacia abajo indica una influencia negativa. Se estima la probabilidad de
cada evento y las probabilidades de que ocurran dos eventos simultáneos, y se convierten en los
elementos de la matriz.
2. 4. b. Métodos Cuantitativos
Modelo de Series de Tiempo
En un modelo de series de tiempo dos factores son importantes: la serie de datos que se
va a pronosticar y el periodo de tiempo a utilizarse. Un modelo de series de tiempo
supone siempre que algún patrón o combinación de patrones es recurrente a través del
tiempo. De esta manera, al identificar y extrapolar dicho patrón, se pueden desarrollar
pronósticos para periodos subsecuentes.
Figura 3. Relación de Series de Tiempo
Último Dato: se considera que el valor pronosticado para el periodo t+1 es el valor
observado en el periodo t (último valor de datos observados)
Ft+1=Xt
donde:
Ft+1 es el pronóstico del período t+1
Xt es el valor observado en el periodo t
Promedio Simple: es un promedio de los valores observados del pasado en el cual los
valores observados de todos los periodos anteriores tienen el mismo peso relativo. Se
calcula como:
Promedio Móvil Simple: combina los datos de los valores observados de la mayor parte de los
periodos recientes, siendo un promedio de ellos el pronóstico para el periodo siguiente. El
promedio se “mueve” en el tiempo en el sentido de que al transcurrir un periodo, el valor
observado del periodo más antiguo se descarta, y se agrega el valor observado para el periodo
más reciente para la siguiente operación.