Pronósticos para la toma de decisiones

Nombre: María Fernanda Chincoya Matrícula: 2605258

Nombre del curso:

Pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor:

Mauricio Alejandro Ramírez Zambrano

Módulo:

1. Introducción a los pronósticos Actividad:

1. Conceptos generales de pronósticos

Fecha: 20 de Junio, 2013

Bibliografía:

Hanke, J. E. y Wichern, D. (2006) Pronósticos en los negocios. (8ª ed.). México: Pearson Educación

Hanke, John E.; Wichern, Dean W. & Reitsch, Arthur G. (2001). Business Forecasting. Seventh Edition. USA, New Jersey: Prentice Hall

Makridakis, Spyros. (1993). Pronósticos. Estrategia y Planificación para el siglo XXI. Madrid, España: Ediciones Díaz de Santos, S.A.

• Título:

Pronósticos en la Organización.

• Introducción:

Una forma de definir un pronóstico es, una estimación de varias variables que crean un evento futuro basándose en información actual o pasada. Un pronóstico nos puede ayudar a ampliar el panorama y nos pueden ayudar a ver el error que verdaderamente existe dentro de la empresa y no puede ayudar a ver como poder solucionarlo de la mejor manera.

Conforme pasan los años, se ha podido comprobar que la técnica de usar pronósticos dentro de una organización favorece ampliamente a las decisiones de la empresa, y es por eso que ya existen varias técnicas que nos ayudan a manipular los datos y la precisión del mismo pronóstico para poder llegar a una mejor solución. Los pronósticos, la mayor parte del tiempo, se centran en arreglar errores, pero debemos de tener en cuenta que un pronóstico no puede ser más preciso que la calidad y la confiabilidad que los datos que se usan para realizar el mismo pronostico.

• Contenido:

En esta actividad, para mostrar un ejemplo de alguna empresa que haya utilizado la técnica de pronósticos para poder llegar a una conclusión, voy a utilizar el ejemplo del famoso hotel Ritz en Cancún, Quintana Roo. Ellos utilizaron la técnica de pronósticos para saber qué porcentaje de ocupación hotelera tendrían para los meses de Enero del 2004 al Diciembre del 2006.

Empezaron utilizando el método de descomposición de serie de tiempo, el cual separa los datos bajo estudio en sus diferentes componentes:

• Tendencia: Nos dice el crecimiento o decrecimiento de una variable en un tiempo determinado. En el caso del hotel Ritz, la tendencia nos mostró que había una disminución con razón a la muestra que ya se nos había dado. Se nos mostró que cada mes bajaba la ocupación hotelera.

• Ciclicidad: Este componente nos muestra como la fluctuación circular alrededor de la tendencia se mueve. Es decir, la manera en la que las fases se mueven y cambian. Basándonos en este criterio, un proyecto es pro cíclico cuando las actividades realizadas coinciden con las actividades económicas dentro del proyecto. En el este ejemplo, la ciclicidad del hotel nos dijo que era anti cíclico, ya que por las bajas de los cupos hoteleros, teníamos bajas económicas.

• Estacionalidad: Este concepto nos dice los patrones de cambio que ocurren a lo largo del tiempo, se completa en un año y luego se vuelve a repetir. En este caso, se registra la mayor ocupación hotelera en el mes de febrero y la menor ocupación en el mes de noviembre.

• Aleatoriedad: Este es el componente más irregular porque se conforma por fluctuaciones que son causadas por eventos no predecibles o no periódicos. En esta área, la mayor aleatoriedad se registró en los meses de octubre y mayo, que son los meses en donde más se presentaban huracanes y tormentas dentro de la ciudad, siendo estos casos que no se podían predecir ni evitar.

Basándonos en esos 4 componentes, Ritz pudo calcular un estimado y se pudo tomar decisiones basadas

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