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PRONOSTICO

Un pronóstico, en el plano empresarial, es la predicción de lo que sucederá con un elemento determinado dentro del marco de un conjunto dado de condiciones. Se diferencia del presupuesto porque este último es el resultado de decisiones encaminadas a generar las condiciones que propiciarán un nivel deseado de dicho elemento.

En su sentido más amplio, el término pronóstico refiere a aquel conocimiento anticipado de lo que sucederá en un futuro mediante ciertos indicios que se suceden cumpliendo una función de anuncio. Viendo como se está esforzando en el estudio el pronóstico sobre su futuro laboral es realmente auspicioso.

TIPOS DE PRONÓSTICO

• Pronósticos tecnológicos: estos tienen que ve r con tasa de progreso tecnológico, que pueden dar como resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipos.

• Pronósticos de demanda: son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compañía. Estos pronósticos también llamados pronósticos de ventas los cuales conducen la producción de una compañía, la capacidad, y los sistemas de programación y sirven como insumos para la planeación financiera, de mercado y de persona

CLASIFICACION DE LOS MODELOS DE PRONÓSTICO

Según el marco de tiempo al que atienden se clasifican en:

• De corto plazo: Se usan para diseñar estrategias inmediatas, son empleados entre mandos medios y gerencias de primera línea.

• De mediano plazo: Conjunta al corto y al largo plazo, útil para decisiones de todos los niveles.

• Pronósticos de largo plazo: Requeridos para establecer el rumbo general de la organización, generalmente se hacen para que la alta dirección los use en los procesos de planeación estratégica.

Según su atención al detalle se clasifican en:

• Micropronósticos: Involucran pequeños detalles e interesan a los niveles medios y de primera línea.

• Macropronósticos: Se realizan a gran escala y son del interés de la alta dirección.

Según la intensidad del uso de datos se clasifican en:

• Pronósticos cualitativos: Se basan en el juicio de individuos o grupos de individuos, se pueden presentar en forma numérica pero generalmente no están basados en series de datos históricos.

• Pronósticos cuantitativos: Emplean cantidades significativas de datos previos como base de predicción. Pueden ser:

o Simples (no formales): proyectan datos pasados hacia el futuro sin explicar las tendencias futuras.

o Causales (explicativos): intentan explicar las relaciones funcionales entre la variable a ser estimada (variable dependiente) y la variable o variables que explican los cambios (variables independientes).

SERIES DE TIEMPO Y PRONOSTICOS

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 denomina serie de tiempo.

Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones producidas en determinados momentos durante un periodo, semanal, mensual, trimestral o anual, generalmente a intervalos iguales.

Si bien el comportamiento de cualquier serie de tiempo puede observarse gráficamente, no en todos los casos es posible distinguir las particularidades que cada una puede contener. La experiencia basada en muchos ejemplos se series de tiempo, sin embargo, ha revelado que existen ciertos movimientos o variaciones características que pueden medirse y observarse por separado. Estos movimientos, llamados a menudo componentes, de una serie de tiempo y que se supone son causados por fenómenos distintos.

El primer paso para analizar una serie de tiempo es graficarla, esto permite: identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares (componente aleatoria). Un modelo clásico para una serie de tiempo, puede ser expresada como suma o producto de tres componentes: tendencia, estacional y un término de error aleatorio.

Son innumerables las aplicaciones que se pueden citar, en distintas áreas del conocimiento, tales como, en economía, física, geofísica, química, electricidad, en demografía, en marketing, en telecomunicaciones, en transporte, entre otros.

En el análisis de series de tiempo de datos, una tentación inmediata consiste en intentar explicar o contabilizar el comportamiento de las series. La descomposición clásica es un método que se basa en la suposición de que se pueden descomponer en componentes como tendencia, ciclo, estacionalidad e irregularidad. Una predicción se hace mediante la combinación de las proyecciones de cada componente individual.

COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO

Existen 4 componentes de una serie de Tiempo:

• La Tendencia

• La Variación Cíclica

• Variación Estacional

• La Variación Irregular.

MODELO DE SIMULACIÓN

Un modelo de simulación predice varios escenarios, considera el comportamiento de variables con el fin de analizar las posibles tendencias de uno o varios sucesos, en la medida del acierto en el comportamiento de las variables, se nota una menor incertidumbre. Las guerras, los ajustes sociales, económicos, políticos, religiosos y el manejo de los conflictos en las organizaciones, también responden a un modelo: si se logra entender, entonces se podrá simular. Es así¬ como las propuestas de la teoría organizacional se analizan a la luz de la historia de acuerdo a la época y condiciones de cada sociedad, de cada organización, y de la capacidad de visión de las personas que sin proponérselo fueron o serian parte del modelo cuando toman decisiones que se reflejan en los resultados.

Los beneficios de un Modelo son:

Ventaja Competitiva

La generación de ventajas competitivas, estas

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