5.1 MODELOS DE PRONÓSTICOS

INTRODUCCIÓN

Los pronósticos son estimaciones de la ocurrencia, la cronología o la magnitud de futuros eventos inciertos.

El propósito de pronosticar es usar la mejor información disponible para guiar las actividades futuras tendientes al cumplimiento de las me-tas de la organización.

El interés radica principalmente en los pronósticos de demanda, pero las empresas también pronostican los precios de las materias primas, los costos de la mano de obra, las tasas de interés y los ingresos.

Los buenos pronósticos capacitan a los administradores para planear niveles apropiados de personal, materias primas, capital, inventarios y un gran número de otras variables. Esta planeación resulta en un mejor uso de la capacidad y en el mejoramiento de las relaciones de los empleados y del servicio que se da a los clientes.

5.1 MODELOS DE PRONÓSTICOS

Los pronósticos son una de las herramientas fundamentales para la toma de decisiones dentro de las organizaciones tanto productivas como sin fines de lucro. Algunas de las áreas en donde se utilizan pronósticos en la industria son la planeación y control de inventarios, producción, finanzas, ventas, comercialización, entre muchas otras.

El pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento o fenómeno, regularmente económico en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro.

La predicción, previsión o adivinación, es un proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada. Es decir, cuando se base en suposiciones subjetivas y no existen datos del pasado, se requiere una predicción, y de lo contrario, se necesita un pronóstico.

Los pronósticos son la base de la planificación corporativa a largo plazo. El personal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades y al inventario.

5.1.1 Modelos de pronósticos para un nivel constante.

Los métodos más simplistas para pronosticar la demanda son:

1. último valor

2. promedio

3. promedios móviles

4. exponencial

1) Este es el más simple de los métodos de pronóstico y considera el valor de la variable aleatoria . Muy simple, pero útil únicamente en acotados casos.

2) Pronostica como valor de la variable aleatoria. Esta puede ser una buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambia muy poco en el tiempo.

3) Los promedios móviles solucionan, en parte, el hecho de que el proceso cambia en el tiempo y considera únicamente las últimas observaciones, por lo que de esta forma, mejoramos el método anterior, aunque seguimos asignando el mismo peso relativo a las observaciones más viejas que a las más actuales.

4) El método exponencial o de suavizado exponencial, soluciona este problema introduciendo una constante de suavizado, y calcula el nuevo valor de la variable aleatoria como

Estos métodos muestran el hecho fundamental de que los procesos son cambiantes y están sujetos a factores externos que deben ser tenidos en cuenta a la hora de realizar el modelo. Una de estos factores, el que suscita nuestro interés en este momento, es el factor estacional. Por ejemplo, las necesidades de nuestro insumo tinta, se verán afectadas por la demanda del producto, la cual tendrá grandes variaciones a lo largo del año si se trata por ejemplo de un juguete muy popular que verá incrementadas su ventas durante las festividades de reyes, día del niño y navidad.

Este factor estacional hace que nuestra serie de tiempo viole la suposición de que el modelo es de nivel constante. Para poder utilizar estos métodos deberemos primero eliminar el factor estacional de nuestra serie de tiempo.

5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos.

La estacionalidad es un patrón que a veces observamos en una serie de tiempo. Consiste en subidas y bajadas periódicas que se presentan en forma regular en la serie de tiempo.

Al tiempo entre un ``pico'' y otro en la gráfica de la serie, se le llama período estacional. La mayoría de las series que presentan esta característica tienen periodicidad anual; en este caso, si la serie consiste de observaciones mensuales, el período será 12, en cambio, si la serie es trimestral, el período será 4.

Componente de tendencia como una estacional.

El método que se considera consiste primero en eliminar el efecto estacional o el componente estacional de la serie de tiempo, para ello se calculan los índices estacionales para cada semana, mes, bimestre, trimestre, etcétera, A este paso se le denomina desestacionalización de la serie de tiempo.

Después de tal acción, la serie de tiempo tendrá solamente un componente de tendencia. Luego entonces, podemos utilizar el método que se describió en el tema anterior para determinar la expresión de la componente lineal de tendencia de la serie de datos. Finalmente para el desarrollo del pronóstico consiste en incorporar el componente estacional utilizando un índice estacional para ajustar la proyección de tendencia.

5.2 SUAVIZADO EXPONENCIAL EN MODELOS DE TENDENCIA LINEAL

Las principales razones de popularidad de las técnicas de suavización son:

1. Los modelos exponenciales tienen una precisión sorprendente.

2. Es muy fácil formular un modelo exponencial.

3. El usuario puede comprender como funciona el modelo.

4. Se requiere muy pocos cálculos para usar el modelo.

5. Como se usan datos históricos limitados, son

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