Medelo De Operaciones 2

¿QUE SON PRONÓSTICO?

PRONOSTICO: Es el arte y la ciencia de predecir hechos, eventos y condiciones futuros.

Pronóstico es un método mediante el cual se intenta conocer el comportamiento futuro de alguna variable con algún grado de certeza.

^Pronostico Financiero.

Importancia de la exactitud en el pronóstico

Cualquiera sea el método o técnica utilizada, lograr tener un pronóstico con mayor exactitud es fundamental ya que de esta dependen muchas decisiones futuras en general en control de materiales, producción y ventas.

Es importante para conseguir mayor exactitud determinar el tipo de demanda ya que los métodos para pronosticar según esta nos darán un resultado diferente, y solo uno es el acertado.

Cabe recalcar que no hay que confundir precisión con exactitud de un pronóstico; ser preciso con datos erróneos o con el método inadecuado nos llevara a un resultado irreal e inadecuado.

TIPOS DE PRONOSTICO

De acuerdo a Hanke y Reitsch (1996) los pronósticos se pueden clasificar en tres principales criterios:

Cuando nos enfrentamos con la necesidad de tomar decisiones en una atmosfera de incertidumbre, ¿qué tipos de pronostico tenemos disponibles? Una clasificación uy útil es la de agruparlos en “corto plazo” y “largo plazo”.

Corto plazo (0-3 meses)

Se utiliza en compras, asignación de tareas y niveles de producción .

También se puede decir, que los pronósticos a corto plazo se utilizan para diseñar estrategias inmediatas y que se usan para enfrentar las necesidades del futuro inmediato, digamos menores de un año.

Técnicas

Promedios movibles, promedios movibles con peso, suavizado exponencial, tendencias en series de tiempo a corto plazo.

Mediano plazo (3 meses- 3 años)

Planeación de ventas y producción, presupuesto de efectivo.

Largo plazo (3-5 años)

Planeación de nuevos productos, gastos de capital, expansión, investigación y desarrollo

Los pronósticos a largo plazo son necesarios para establecer el curso general o estratégico, ya que son para un largo periodo.

También se podrá clasificar a los pronósticos en términos de su posición en el entorno micro-macro, es decir, según el grado en que intervienen pequeños detalles de una organización vs. Grandes valores resumidos.

Por ejemplo, el administrador de una planta pudiera estar interesado en pronosticar el número de trabajadores que requiere en los próximos meses (un micro pronóstico), mientras que el gobierno federal está pronosticando el número total de personas empleadas en toda la nación (un macro pronóstico).

Otro ejemplo seria, de micro pronóstico es que el gerente de producción sepa cuánto se necesitará para la producción anual de un producto determinado, mientras que un macro detalle sería conocer el incremento en la carga tributaria (impuestos) que el gobierno aplicará en el siguiente año fiscal.

De nuevo, los diferentes niveles de administración en una empresa tienden a enfocar diferentes niveles del entorno micro-macro. Otro ejemplo será que la alta dirección estará interesada en pronosticar las ventas de toda la empresa, en tanto que los vendedores individuales estarán mucho más interesados en pronosticar su propio volumen de ventas.

Una de las clasificaciones que me llama la atención en lo personal es la que los agrupa de acuerdo con su tendencia a ser más cuantitativos o cualitativos. En uno de los extremos, una técnica puramente cualitativa en cual es aquella que no requiere de una abierta manipulación de datos, solo se utiliza el "juicio" de quien pronostica.

Desde luego, incluso aquí, el "juicio" del pronosticador es en realidad el resultado de la manipulación mental de datos históricos pasados. En el otro extremo, las técnicas puramente cuantitativas no requieren de elementos de juicio; son procedimientos mecánicos que producen resultados cuantitativos. Por supuesto, ciertos procesos cuantitativos requieren de una manipulación de datos mucho más compleja que otros.

Las técnicas de pronóstico cuantitativas, se refieren a procesos mecánicos que dan como resultado datos matemáticos en el cual es necesario un mayor entendimiento de estos útiles procedimientos en nuestra vida cotidiana y de los negocios, no obstante, debemos enfatizar de nuevo que junto con los procedimientos mecánicos y de manipulación de datos, se deben emplear elementos de juicio y sentido común. Solo en esta forma se puede llevar a cabo un pronóstico inteligente.

PARA QUE SIRVE LOS PRONÓSTICOS

Los pronósticos pueden ser utilizados para conocer el comportamiento futuros en muchas fenómenos, tales como:

1. Mercadotecnia (Marketing)

• Tamaño del mercado

• Participación en el mercado

• Tendencia de precios

• Desarrollo de nuevos productos

2. Producción

• Costo de materia prima

• Costo de mano de obra

• Disponibilidad de materia prima

• Disponibilidad de mano de obra

• Requerimientos de mantenimiento

• Capacidad disponible de la planta para la producción

3. Finanzas

• Tasas de interés

• Cuentas de pagos lentos

4. Recursos Humanos

• Número de trabajadores

• Rotación de personal

• Tendencias de ausentismo

• Tendencia de llegadas tarde

5. Planeación Estratégica

• Factores económicos

• Cambios de precios

• Costos

• Crecimiento de líneas de productos

Los pronósticos se utilizan para apoyar a la toma de decisiones por parte de las Gerencias de Mercadeo, Ventas y Producción, se entrega un pronóstico para proveer con información congruente y exacta, la cual se calcula utilizando modelos matemáticos de pronóstico, datos históricos del comportamiento de las ventas y el juicio de los ejecutivos representantes de cada departamento involucrado de la empresa.

¿QUE ES AJUSTE ESTACIONAL?

La desestacionalización, o ajuste estacional, es la eliminación de la componente estacional de una serie temporal a través de un procedimiento. El resultado (datos desestacionalizados) se emplea, por ejemplo, en el análisis de tendencias no estacionales a lo largo de periodos más largos.

Existen diversos procedimientos para desestacionalizar series temporales. Algunos de ellos son:

Análisis de series temporales y Estaciones del año.

¿QUÉ ES DEMANDA?

La Demanda o consumo potencial, es la cantidad de un determinado bien o servicio que el mercado requiere o solicita para buscar en el cual se busca para satisfacer una necesidad específica por parte de los consumidores a un precio determinado, manteniéndose constantes el resto de las variables.

También se puede decir, que es la cantidad y calidad de bienes y servicios que pueden ser adquiridos en los diferentes precios del mercado por un consumidor (demanda individual) o por el conjunto de consumidores (demanda total o de mercado).

TIPOS DE DEMANDA

Los tipos de demanda que existen son:

Demanda Agregada:

Consumo e inversión globales, es decir, total del gasto en bienes y servicios de una economía en un determinado período de tiempo.

Demanda Derivada:

La que es consecuencia de otra demanda. Así, la demanda de capitales y de mano de obra depende de la demanda final de bienes y servicios.

Demanda Elástica:

Característica que tienen aquellos bienes cuya demanda se modifica de forma sustancial como consecuencia de cambios en el precio de dicho bien o cambios en la renta de los consumidores.

Demanda Inelástica:

Demanda que se caracteriza porque la variación en el precio de un bien determinado apenas afecta a la variación de la cantidad demandada de ese bien, de forma que queda manifiesta la rigidez de su demanda. En ocasiones esta relación es incluso inexistente, y entonces se habla de total rigidez de la demanda.

Demanda Exterior:

Demanda de un país de bienes o servicios producidos en el extranjero.

Demanda Interna:

Suma del consumo privado y del consumo público de bienes y servicios producidos en el propio país.

Demanda Monetaria:

Función que expresa la cantidad de riqueza que las personas y las empresas guardan en forma de dinero, renunciando así a gastarlo en bienes y servicios o a invertirlo en otros activos.

Demanda plena:

Es la que toda empresa desea tener, esta consiste en tener una demanda estable por lo están satisfechas de su alto nivel de ventas.

Demanda irregular:

Esta demanda es inestable, es decir que varía según las temporadas en donde se encuentren, a veces altas y en otras ocasiones bajas.

SERIE DE TIEMPO

Las series de tiempo llamadas también series cronológicas o series históricas son un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares y específicos a través del tiempo, los tiempos pueden ser en años, meses, semanas, días u otra unidad adecuada al problema que se esté trabajando. Ejemplos de series de tiempo son:

Ventas mensuales de un producto en una empresa, producción total anual de petróleo en Ecuador durante un cierto número años o las temperaturas anunciadas cada hora por el meteorólogo para un aeropuerto.

Matemáticamente, una serie de tiempo se define por los valores Y1, Y2, Y3,…….de una variable Y (ventas mensuales, producción total, etc.) en tiempos t1, t3, t3……….. Si se reemplaza a X por la variable tiempo, estas series se definen como distribuciones de pares ordenados (X,Y) en el plano cartesiano, siendo Y una función de X; esto se denota por:

Y = f(t)?Y= f(X)

El principal objetivo de las series de tiempo es hacer proyecciones o pronósticos sobre una actividad futura, suponiendo estables las condiciones y variaciones registradas hasta la fecha, lo cual permite planear y tomar decisiones a corto o largo plazo. Después, con base en esa situación ideal, que supone que los factores que influyeron en la serie en el pasado lo continuarán haciendo en el futuro, se analizan las tendencias pasadas y el comportamiento de las actividades bajo la influencia de ellas; por ejemplo, en la proyección de ventas de un producto o de un servicio de una empresa se calculan los posibles precios, la reacción del consumidor, la influencia de la competencia, etc.

PROMEDIOS MÓVILES

Un promedio móvil simple o aritmético es calculado como la suma de un número predeterminado de precios por un cierto número de períodos de tiempo, dividido por el número de períodos de tiempo. El resultado es el precio promedio en dicho período de tiempo. Los promedios móviles simples emplean la misma ponderación para los precios. Es calculado usando la siguiente fórmula:

Promedio Móvil Simple = SUMA (precios de cierre) / n

Es decir; F_t=(obs1+obs2+obs3+⋯Obsn)/n

Dónde:

n es el número de períodos.

F_t= Pronostico para un tiempo t.

Obs1, 2,3…n = (observaciones) Esto es con respecto a la demanda.

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

Suavización exponencial. El método de suavización exponencial es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

Es el método de pronóstico formal que se usa más a menudo, por su simplicidad y por la reducida cantidad de datos que requiere. A diferencia del método de promedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda pretérita y n ponderaciones, la suavización exponencial requiere solamente tres tipos de datos: el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro suavizador, alfa, cuyo valor fluctúa entre 0 y 1.0.

Para elaborar un pronóstico con suavización exponencial, será suficiente que se calcule un promedio ponderado de la demanda más reciente y el pronóstico calculado para el último periodo.

En la suavización exponencial se asignan pesos a los datos pasados tal que los pesos disminuyen al hacerse los datos más antiguos, esto es que en un proceso cambiante, esto es que los datos recientes son más validos que los datos antiguos.

Este método solo necesita el pronóstico más reciente, una constante de suavización (es un valor arbitrario entre 0 y 1) y el último dato real, y así se elimina la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos pasados.

La suavización exponencial requiere un valor de inicio. Si se tienen datos disponibles se puede emplear un promedio sencillo para iniciar el proceso; si los datos no son seguros se puede hacer una predicción subjetiva.

La fórmula a emplear es la siguiente:

F_t=α*D_(t-1)+(1-α)*F_(t-1)

Dónde:

F_t= Pronostico para el periodo t.

 = (ALFA) Constante de suavización.

D_(t-1)= Dato real del periodo

F_(t-1) = Pronostico del periodo anterior.

...