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Métodos de Pronósticos

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Victor Patron

on 6 July 2013

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Transcript of Métodos de Pronósticos

Métodos de Pronósticos Equipo No 1 Integrantes:
Miguel Arroyo
Víctor Patrón Ponce
Lorena Varela Tepox Pronóstico Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir acontecimientos futuros. Antecedentes: Alrededor del año de 1950, se disponía de un puñado de metodologías, como la regresión lineal y la descomposición de series de tiempo, Cambio substancial con dos avances importantísimos, el primero la técnica de Suavizamiento Exponencial. El segundo avance importante fue la introducción de la computadora..... ¿Para qué pronosticar?

Debido a que necesitamos una cierta base-aunque sea mínima-, un criterio, una justificación para el curso de acción que decidamos tomar. Acciones: Planeación y control de las operaciones Mercadotecnia Economía Especulación financiera Demografía Ventajas: Apoya la toma de decisiones en distintas áreas de la dirección de empresas El pronóstico de ventas ayudará a diseñar el plan de producción Permite mayor flexibilidad en la elaboración de los planes. Finalidad

La finalidad de los pronósticos es predecir el desarrollo futuro para ayudar a la toma de decisiones..... Consideraciones básicas para una predicción exitosa

1.- El ambiente de decisión y la función de pérdida

2.- El objeto del pronóstico

3.- Planteamiento del pronóstico

4.- El Horizonte del pronóstico

5.- El conjunto de información

6.- Los métodos y la complejidad Método Cualitativo Método Cuantitativo Métodos de Pronósticos Jurado de opinión ejecutiva Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos, a menudo en combinación con modelos estadísticos. Método Delphi: Es un proceso iterativo grupal, mediante el cual se pretende maximizar las ventajas que presentan los métodos basados en grupos de expertos y minimizar sus inconvenientes. Proposición de personal comercial Se agrupan y revisan estimación de ventas esperadas por los vendedores, y luego se obtiene un pronóstico global. Estudio de mercado Requiere de información de los clientes o posibles clientes sobre sus intenciones de futuras de compra. Ayuda no solo a preparar el pronóstico, sino también a mejorar el diseño del producto y la planeación de nuevos productos. Modelos de Series de tiempo Con frecuencia se realizan observaciones de datos a través del tiempo, cualquier variable que conste de datos reunidos, registrados u observados sobre incrementos sucesivos de tiempo se le denomina serie de tiempo. Enfoque simplista Asume que la demanda en el próximo periodo será igual a la demanda del periodo más reciente. Por ejemplo: si las ventas de enero fueron 20, las ventas de febrero serán 20. Promedio Móvil El método de promedios móviles usa un número de valores de datos históricos reales para generar un pronóstico. Los promedios móviles son útiles si podemos suponer que la demanda del mercado permanecerá relativamente estable en el tiempo. Ecuación: F t = (A t + A t-1 + A t-2 +....+A t-n +1) / n
Dónde: F t = predicción para el período A t = demanda real para el período n = número de períodos por promediar Promedio Móvil Ponderado Cuando se presenta una tendencia o patrón se utilizan ponderaciones para dar más importancia a los valores recientes. Está practica permite que las técnicas de pronóstico respondan más rápido a los cambios, ya que puede darse mayor peso a los periodos más recientes. Promedio móvil
ponderado = ∑ (ponderación para periodo n) (demanda en periodo n) ∑ ponderaciones Suavización Exponencial Es un caso especial de pronóstico de media móvil ponderada, donde ahora los factores de ponderación disminuyen exponencialmente, dándole más peso a los periodos más recientes. Ecuación: Ft = Ft-1 + α (At-1 - Ft-1) Se necesita una constante de alisado (α), que toma valores que pueden ser elegidos subjetivamente. Ejemplo: Se está organizando una exposición de carros antiguos en Puebla. Se espera pronosticar la atención del año 2008 utilizando el método de suavización exponencial. En 2003 el pronóstico fue de 175. El alisamiento es 1 Modelo Causal Casi siempre consideran varias variables que están relacionadas con la cifra por predecir. Una vez que se encuentran estas variables relacionadas, se construye un modelo estadístico, que se usa para pronosticar el elemento de interés. Regresión Este método relaciona la demanda con otras variables externas o internas que tienden a cambiar la demanda. Este método de regresión utiliza los mínimos cuadros para obtener un mínimo ajuste entre las variables. Ecuación: Y= a + bx Y=Variable dependiente x=variable independiente a=intercepta al eje b= pendiente de la regresión Error Existen dos maneras cuantitativas de evaluar un método en función al error, partiendo de la base que buscamos obtener los menores errores posibles. Simplemente calculamos el valor para los dos métodos que comparemos, y elegimos el de menor valor. Desviación Absoluta Media (MAD): Error Cuadrático Medio (MSE) MAD = real - pronóstico n MSE (errores de pronostico) n = Conclusión Métodos de Pronósticos Desventajas: intereses personales Ventaja: necesita una cantidad reducida de datos históricos
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