Método de descomposición Pronóstico

Método de descomposición Pronóstico explicativo, relación causa-efecto entre el tiempo y la información de salida, el sistema se descompone en sus elementos. Planeación, financiamiento, desarrollo de nuevos productos, sistemas de ensamblaje, personal, inventarios, sistemas productivos. Sí Bajo a medio.

Promedios móviles Elimina el factor aleatorio en las series de tiempo, basado en los datos de la serie suavizados mediante promedios móviles. Inventarios, programación, control y fijación de precios, se usa también para el cálculo de componentes cíclicos y estacionales del método de descomposición. No Bajo

Suavizamiento exponencial Muy parecido al método de promedios móviles, solo que usa valores ponderados exponenciales y da mayor importancia a las observaciones recientes. De corto plazo para inventarios, programación, control fijación de precios y promociones especiales de temporalidad. Sí Bajo

Modelos autorregresivos Utiliza variables económicas y considera relaciones entre observaciones contiguas en una serie de tiempo. Corto y mediano plazo con datos económicos en series de tiempo, precios, inventarios, producción, almacenamiento y ventas. Medio Si

Box-Jenkins Sin patrón especial en los datos históricos de la serie a pronosticar, es un método iterativo para identificar y ajustar un modelo útil a partir de un modelo general. Corto y mediano plazo con datos económicos en series de tiempo, precios, inventarios, producción, almacenamiento y ventas. Alto Sí

Redes neuronales Requiere equipo sofisticado de cómputo para asimilar los datos relevantes y reconocer patrones por medio de aprendizaje. Sus aplicaciones van en aumento en una gran variedad de giros de negocios. Alto Sí

Hemos profundizado ya en el tema de pronósticos, ahora ya sabes cuáles son las características principales de los pronósticos, cualitativos, cuantitativos, de corto o largo plazo, y de un alcance micro o macro. Ya conoces qué factores son importantes cuando hay que considerar o elegir un método para realizar un pronóstico, principalmente debes tomar en cuenta el tipo de datos que se van a trabajar, si tienen tendencia, o son estacionarios, si son series cíclicas o son datos estacionales.

Analizamos también la precisión de los métodos de pronósticos y aprendiste cómo, en función de medir los errores de la metodología, podemos determinar qué tan preciso es el método a utilizar. Por último, hicimos una clasificación de varios métodos en la cual te pudiste dar cuenta de sus diferencias y principales características que estaremos estudiando. Con esta información, sí podemos enfocarnos en el estudio de técnicas para pronosticar y comenzaremos con la metodología Delphi que, a diferencia de otras, se centra principalmente en el juicio del analista. Todo esto lo podrás ver en el siguiente tema.

Este tema trata sobre la metodología Delphi, una técnica que se basa de manera central en el juicio crítico de las personas. Este es un método cualitativo para pronosticar, y requiere un grupo de expertos que son los que, de manera individual, realizarán juicios y pronósticos para predecir de forma subjetiva el futuro a analizar.

Este tipo de técnicas suele utilizarse cuando no necesariamente se tiene información histórica, o los datos con que se cuenta son muy pocos o limitados, o la información que se tiene resulta irrelevante. La mayoría de los métodos consideran el manejo y manipulación de información para la realización de pronósticos, en este contexto de carencia de información es cuando este tipo de métodos son útiles.

Este tipo de métodos se conocen como pronósticos por apreciación subjetiva, ya que están fundamentados precisamente en la apreciación. A continuación analizaremos la metodología Delphi, su descripción, aplicaciones y alcances del método.

3.1 Descripción de método Delphi

La metodología Delphi surge durante la década de los años 50, desarrollada por la compañía RAND Corporation y con el apoyo de la fuerza aérea. La metodología tiene la particularidad de involucrar a un equipo de expertos que no están físicamente juntos a la hora de emitir sus opiniones, la ventaja de esto es que se evita el fenómeno de dinámicas grupales de sesgar las opiniones o que éstas pudieran tener cierta tendencia. Sucede con frecuencia en las dinámicas de grupo que alguien asume el rol de líder y es ahí cuando las opiniones podrían no ser realmente objetivas, este punto es pues algo de lo valioso que tiene el método Delphi.

Son cuatro las características de este método:

La idea del método no necesariamente es llegar a un consenso, sin embargo, si el proceso se lleva con cuidado, un buen consenso puede lograrse.

3.2 Aplicaciones, limitaciones y posibilidades del método Delphi

Aplicaciones

Esta metodología, como ya se comentó anteriormente, se puede aplicar en diferentes contextos en situaciones donde no se cuenta con información adecuada, o la información que se tiene es poca o irrelevante, pero además se buscan opiniones de expertos enfocadas en el valor de sus ideas, lo cual se logra al expresarlas en privado y en anonimato.

Principalmente su aplicación tiene como objetivo, opiniones cualitativas y con base en eso formular acciones, situación que apoya los procesos de planeación de las organizaciones y la resolución de problemas técnicos específicos.

Limitaciones e inconvenientes del método

Posibilidades y ventajas del método

El método Delphi es un método valioso aplicado en situaciones donde la información que se tiene es poca, nula o irrelevante, sin embargo cuando se buscan diferentes opiniones a un nivel experto de situaciones cualitativas, es entonces una buena alternativa para utilizarlo. La calidad de los resultados depende básicamente de dos cosas: del diseño apropiado de las preguntas que los expertos contestaran, así como de la correcta elección de los participantes.

En este tema analizamos solamente esta técnica de apreciación subjetiva, es una referencia importante de un método cualitativo. A partir de ahora nos enfocaremos en el estudio de técnicas cuantitativas, donde el manejo y manipulación de información histórica es la parte medular para realizar un pronóstico. Sin embargo, vale la pena diferenciar cómo se realiza un proceso de pronóstico si no se tienen datos históricos, y cómo se realizan los pronósticos cuando sí tenemos información suficiente. En el siguiente tema analizaremos dos métodos de pronósticos por promedios: los promedios móviles simples y promedios móviles lineales. En estas técnicas, ahora sí es indispensable el manejo y manipulación de datos.

En este tema podrás analizar métodos simples para pronósticos basados en promedios, los cuales suponen que los pronósticos están sustentados en los promedios de observaciones pasadas. Este tipo de pronósticos, generalmente son de corto plazo, por ejemplo cuando los administradores tienen la necesidad de llevar un control diario, o semanal o mensual de inventarios y no cuentan con el tiempo ni con herramientas sofisticadas para esta labor, entonces es aquí donde la aplicación del uso de una técnica basada en promedios resulta útil.

En los métodos por promedios, la intención es manipular los datos del pasado para la construcción de un modelo para los siguientes períodos. Estas metodologías son adecuadas cuando los datos de las series a pronosticar son estables y cuando no cambia el entorno de los datos. Ejemplos de estos casos suelen ser el volumen de ventas, las ventas de un producto ya consolidado, la cantidad de visitas a un médico por semana o mes, siempre y cuando el grupo de pacientes sea de manera constante.

Este capítulo comprende el tema de promedios móviles simples, el cual utiliza la media de todos los datos para la realización del pronóstico y el de promedios móviles lineales o promedios móviles dobles, que lo que hace es realizar un pronóstico con series de tiempo que cuentan con una tendencia lineal.

Es recomendable que comiences a familiarizarte con el uso de herramientas computacionales como Excel o Minitab para el apoyo en el manejo de datos y la rapidez para hacer cálculos.

4.1 Promedios móviles simples

Abordaremos ahora el método de promedios móviles simples. Este método utiliza la media de los datos recopilados para realizar la predicción de los siguientes períodos de tiempo.

En la medida que se tienen nuevas observaciones de datos reales, se calculará una nueva media considerando el valor nuevo y desechando el valor más antiguo.

La manera de calcular un promedio móvil simple está dada por la siguiente ecuación:

En donde

Ŷ t+1 = Valor pronosticado para el siguiente período.

Y t = Valor real en el período t.

k = Número de términos en el promedio móvil.

En este método de promedios móviles:

• Cada observación tiene el mismo peso.

• El método no es el mejor para manejar datos estacionales o con tendencia.

• Maneja solamente los últimos períodos k de datos que se conocen.

• Quien debe de decidir el número de períodos k es la persona quien va a pronosticar.

• Es el valor más reciente del promedio móvil el que dará el valor pronosticado para el siguiente período.

Ejemplo:

Utiliza el método de promedios móviles para calcular el pronóstico de la semana 18, con la siguiente serie de datos de las ventas de un nuevo restaurant:

Semana Ventas reales

Sem 1 $ 48,600

Sem 2 $ 23,040

Sem 3 $ 11,100

Sem 4 $ 8,820

Sem 5 $ 9,000

Sem 6 $ 13,320

Sem 7 $ 33,600

Sem 8 $ 28,284

Sem 9 $ 33,120

Sem 10 $ 4,980

Sem 11 $ 14,820

Sem 12 $ 57,300

Sem 13 $ 43,860

Sem 14 $ 36,240

Sem 15 $ 15,000

Sem 16 $ 22,860

Sem 17 $ 27,120

Aplicando la fórmula para promedios móviles, realizaremos ahora el cálculo para la semana 18, utilizando un promedio móvil de cinco semanas:

El error para el caso de la semana 18 lo vamos a obtener por diferencia entre el valor real de la semana 18 y el valor pronosticado, si el valor real de la semana 18 es 29750, entonces:

E18 = Y18 – Ŷ18

E18 = 29750 – 29016 = 734

Para obtener la gráfica de la serie de tiempo de cinco semanas utilizando Minitab (puedes descargar una versión gratuita de Minitab en www.minitab.com), sigue las siguientes instrucciones:

• Abre una hoja de trabajo y alimenta Minitab con los datos de las ventas reales hasta la semana 17.

• Ve al menú Estadística/Series de tiempo / Promedio móvil.

• En el cuadro de diálogo que se abre introduce la longitud del promedio móvil, en este caso, cinco semanas.

• Selecciona el recuadro “generar pronóstico” y en la casilla de pronóstico introduce el número 1.

• Da clic en aceptar y se generará la gráfica con el pronóstico de la semana 18, como se muestra en la siguiente gráfica:

El método de promedios móviles simples suele utilizarse cuando los datos que tenemos son estacionarios, pero ¿qué sucede cuando los datos no necesariamente son estacionarios sino que presentan alguna tendencia? Analicemos esos casos con el método de promedios móviles lineales o promedios móviles dobles.

4.2 Promedios móviles lineales (Promedios móviles dobles)

Cuando nuestras series de datos presentan una tendencia lineal, esta técnica es la apropiada para analizar la serie. Lo que realmente sucede es que una vez que se tiene un grupo de promedios móviles, se vuelve a calcular por segunda vez un promedio móvil del primer conjunto.

Las siguientes ecuaciones son las que utilizaremos para estos cálculos.

Promedio móvil de orden k:

Luego utilizaremos para el segundo promedio móvil:

Para el cálculo de un pronóstico que suma el diferencial de los dos promedios móviles al primero, se utiliza la siguiente ecuación:

Para el cálculo de la medida del cambio en la pendiente se utilizará:

Finalmente, para realizar un pronóstico de p períodos en el futuro:

Donde:

k = Número de períodos en el promedio móvil.

p = número de períodos futuros para a pronosticar.

Ejemplo: analicemos pues ahora, un grupo de datos que presenta tendencia, utilizaremos la siguiente tabla de datos:

t Ventas semanales Promedio móvil de tres semanas Promedio móvil lineal Valor de a Valor de b Pronostico

a + bp

1 654 - - - - -

2 658 - - - - -

3 665 659 - - - -

4 672 665 - - - -

5 673 670 665 675 5 -

6 671 672 669 675 3 680

7 693 679 674 684 5 678

8 694 686 679 693 7 689

9 701 696 687 705 9 700

10 703 699 694 704 5 714

11 702 702 699 705 3 709

12 710 705 702 708 3 708

13 712 708 705 711 3 711

14 711 711 708 714 3 714

15 728 717 712 722 5 717

16 - - - - - 727

Vamos a calcular de acuerdo a la tabla de datos de rentas de videos semanales, el pronóstico para la semana 16, lo realizaremos de manera manual utilizando la ecuación, recuerda que con ayuda de Minitab o Excel, puedes facilitar los cálculos de estos ejemplos:

Ahora, calcularemos el promedio móvil doble para la semana 15:

Vamos ahora a realizar el cálculo de la diferencia entre los 2 promedios móviles:

Si queremos ajustar la pendiente, utilizaremos la ecuación correspondiente y quedaría de la siguiente manera:

Finalmente para calcular el pronóstico de un período, por ejemplo de la semana 16, utilizaremos:

Aparentemente nuestra observación más reciente, parece ser que tiene información más relevante. A continuación analicemos el comportamiento de los datos reales, de los datos con un promedio móvil y de los datos con promedios móviles lineales, observemos la tendencia, muy similar a la línea recta.

Las ventas reales son los datos en color negro, el primer pronóstico con promedio móvil simple es el de color rojo, ahí ya se comienza a observar la tendencia, y en color verde vemos los datos con promedio móvil doble o lo que es lo mismo, promedio móvil lineal. Es importante señalar que algunos textos se refieren al promedio móvil lineal, como promedio móvil doble, dado que implica el manejo de un promedio, de otro promedio, es decir un promedio doble.

Ejemplo: con los siguientes datos de las ventas mensuales de un artículo en una tienda departamental, calcula el promedio móvil doble de 3 semanas para la semana 13:

Mes Venta real Promedio móvil simple Promedio móvil doble Pronóstico semana 13

ene-09 5540 - -

feb-09 5580 - -

mar-09 5650 5590 -

abr-09 5720 5650 -

may-09 5730 5700 5646

jun-09 5710 5720 5690

jul-09 5930 5790 5736

ago-09 5940 5860 5790

sep-09 6010 5960 5870

oct-09 6030 5993 5937

nov-09 6020 6020 5991

dic-09 6100 6050 6021

ene-10 6108

Ahora calcularemos el promedio móvil doble para el mes 13:

Vamos ahora a realizar el cálculo de la diferencia entre los 2 promedios móviles:

Si queremos ajustar la pendiente utilizaremos la ecuación correspondiente y quedaría de la siguiente manera:

Finalmente para calcular el pronóstico del mes 13, utilizaremos:

Aparentemente nuestra observación más reciente, parece ser que tiene información más relevante.

La gráfica de estos datos se muestra siguiendo las siguientes instrucciones en Minitab:

1. Una vez abierta una hoja de trabajo calcular un promedio móvil simple.

2. Con los resultados del promedio móvil simple, volverá a calcular otro promedio (promedio doble).

3. Seleccionar la columna de datos a promediar, y alimentar con el número 1 al número de pronóstico.

4. Se obtiene la siguiente gráfica:

El tema 4 aborda los métodos de pronósticos por promedios, primero estudiamos el caso de los promedios móviles simples en el cual a partir del valor más reciente que se tiene se pronostica el valor para un siguiente período.

El segundo ejemplo que aprendiste es una consecuencia del primero, sin embargo funciona mejor cuando nuestra serie de datos presenta una tendencia lineal. Para este tipo de situaciones, se utiliza el método de promedios móviles lineales, que también se conoce como promedios móviles dobles debido a que en esencia, el método, a partir de los datos reales, hace una corrida por promedios móviles simple, inmediatamente a partir de la obtención de esos datos se vuelve a realizar otro promedio móvil, es decir, realmente se realiza un promedio móvil dos veces.

En ambos casos vale la pena comenzar a familiarizarnos con herramientas para el apoyo de cálculos de manera automática, para

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