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Pronosticos de la demanda


Enviado por   •  7 de Octubre de 2014  •  2.709 Palabras (11 Páginas)  •  359 Visitas

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Introducción

Un pronóstico es una predicción de eventos futuros que se utiliza con propósitos de planificación.

Un aspecto importante al administrar una organización, consiste en planear el futuro. De hecho el éxito a largo plazo de una organización, está relacionado con la capacidad del administrador para prever el futuro y para desarrollar estrategias apropiadas. El buen juicio, la intuición y un conocimiento del estado de la economía, pueden proporcionar a los administradores una idea general o sentido de lo que es probable que suceda en el futuro.

Las técnicas de pronósticos disminuyen la incertidumbre sobre el futuro, permitiendo estructurar planes y acciones congruentes con los objetivos de la organización y permiten también tomar acciones correctivas apropiadas y a tiempo cuando ocurren situaciones fuera de lo pronosticado.

Pronósticos de la demanda

“Pronosticar es el arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros”.

Las decisiones empresariales siempre se toman con información insuficiente y con un margen de incertidumbre mayor o menor, dependiendo del tiempo y los recursos que se destinan a la búsqueda y el análisis de la información. Debemos entonces establecer algunas suposiciones y actuar.

Sabemos que nunca ocurrirá exactamente lo pronosticado; entonces, ¿para qué pronosticar?

Porque necesitamos una cierta base -aunque sea mínima-, un criterio, una justificación para el curso de acción que decidimos tomar. Porque a partir del pronóstico que generemos, estaremos decidiendo dónde alocar nuestros recursos financieros, tecnológicos y humanos.

Importancia estratégica del pronóstico

El pronóstico es la base de la planeación corporativa a largo plazo. En las áreas funcionales de finanzas y contabilidad, los pronósticos proporcionan el fundamento para la planeación de presupuestos y control de costos.

El marketing depende del pronóstico de ventas para planear productos nuevos; el personal de producción y operaciones utiliza los pronósticos para tomar decisiones periódicas que comprenden la selección de procesos, la planeación de las capacidades y la distribución de las instalaciones, así como para tomar decisiones continuas cerca de la planeación de la producción, la programación y el inventario.

El pronóstico de la demanda consiste en estimar las ventas de un producto durante un determinado periodo futuro.

Métodos cualitativos para los pronósticos.

Produce datos descriptivos de las propias palabras de las personas y la conducta observada.

Tipos de métodos:

Consulta de fuerza de ventas

Es un sistema de información que se usa marketing y administración que automatizan algunas funciones de ventas. Estimación de las áreas de ventas como un todo. Costo de bajo a medio. Pronósticos de ventas, administración de órdenes y conocimiento del producto. (Lleva un historial el cual es muy importante).

Opinión ejecutiva.

Los expertos de alto nivel se agrupan con modelos estadísticos. Costo de bajo a medio. Las posiciones esconden intereses personales, o no se mencionan por contrariar a la mayoría. Gerentes de mercadotecnia, finanzas y producción preparan pronósticos a corto y mediano plazo.

Método Delphi.

Su objetivo es la adquisición de un consenso basado en la discusión entre expertos. Es un proceso repetitivo. Consta de estos pasos:

Elaboración de cuestionario.

Revisar información.

Realizar otro cuestionario.

Conclusiones a partir de la explotación estadística de los datos obtenidos.

Es a largo plazo.

Su costo va de medio a alto.

Investigación del mercado:

Proceso de recopilación, procesamiento y análisis de información.

Plan estratégico, preparar el lanzamiento del producto o soportar el desarrollo de los productos lanzados.

Averiguar en el consumidor;

Hábitos.

Necesidades.

Motivaciones.

Gustos.

Deseos.

Analogía Histórica:

Utiliza un ciclo de vida de un producto utilizado para lanzamientos de productos nuevos. Información basada en productos similares.

Métodos cuantitativos para los pronósticos.

Los métodos cuantitativos o también llamados causales, se emplean cuando se dispone de datos históricos y la relación entre el factor que se intenta pronosticar y otros factores externos o internos puede identificarse. Las relaciones de ese tipo se expresan en términos matemáticos y suelen ser muy complejas.

Modelos de series de tiempo.

Técnica de pronóstico que emplea una serie de datos puntuales históricos para obtener el pronóstico.

Modelos asociativos: los modelos causales como la regresión lineal, incorporan las variables o factores que pueden influir en la cantidad por pronosticar.

Pronósticos de series de tiempo: se basa en una secuencia de datos puntuales separados a intervalos iguales.

Descomposición de una serie de tiempo: una serie de tiempo tiene 4 componentes;

Las tendencias.

La estacionalidad.

Los ciclos.

Las variaciones aleatorias.

Enfoque simple.

Supone que la demanda en el próximo periodo será igual a la demanda del periodo más reciente. Es la mejor predicción para los precios de insumos, acciones, etc. que cotizan. Porque si el mercado realmente creyera que en un tiempo valdrá más, compraría tanto hoy que haría llevar el precio a ese valor esperado. Por ejemplo, si hoy la acción de Microsoft cotiza a U$S 20, ¿cuánto predice que va a valer mañana?: U$S 20. Y si en realidad mañana vale U$S 25, ¿Cuánto diría que vale pasado mañana? : U$S 25.

Promedios móviles.

Los promedios móviles son muy útiles. Los promedios móviles indican el promedio del precio en un punto determinado de tiempo sobre un período de tiempo definido. Se llaman móviles ya que reflejan el último promedio, mientras que se adhieren a la misma medida de tiempo.

Los promedios móviles simples, es un método que se utiliza para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y, por lo tanto, para suprimir los efectos de las fluctuaciones al azar. Este método resulta más útil cuando la demanda no tiene tendencias pronunciadas ni influencias estacionales. La aplicación de un modelo de promedio móvil implica

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