Demanda independiente (Determinada por el mercado, requiere de una proyección de demanda)

Técnicas de pronósticos

Tipos de demanda:

• Demanda independiente (Determinada por el mercado, requiere de una proyección de demanda)
• Demanda dependiente (Estructura del producto, depende de la demanda independiente, aquella causada por la demanda de otros productos y servicios, no necesita proyección sino tabulación)

Factores que pueden afectar el pronostico

• La demanda independiente está sujeta a ciertas fluctuaciones.

• Variaciones aleatorias
• Tendencias
• Patrones estacionales
• Ciclos de negocios normales

• Perfil de demanda sin tendencia (Flat)

• Promedio simple (simple average)
• Promedio móvil (moving average)
• Promedio móvil ponderado (weighted moving average)
• Suavizamiento exponencial simple (single exponential smoothing)
• Regresión lineal con tiempos

• Perfil de demanda con tendencia.

• Suavizamiento exponencial simple con tendencia lineal (single exponetial smoothing with linear trend)
• Método de holt
• Regresión lineal con tiempo

¿Cómo identificar tendencia?

Una recta se representa como Y = a + bX

X= variable independiente

Y= variable dependiente

A= pendiente donde se corta la recta                 

Hipótesis:

B=0 (no hay tendencia)

Hipótesis alternativa

B≠0 (hay tendencia)

• Esta prueba se puede efectuar utilizando el complemento de análisis de datos Excel “regression”
• Cuando el factor probabilidad es mayor que 0.05, se acepta la hipótesis nula y se rechaza la hipótesis alternativa, no hay tendencia
• Cuando el factor de probabilidad es menor que 0.05, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa, si hay tendencia.

Pasos en el proceso de pronóstico de una serie de tiempo

1. Recolectar información histórica, graficar la información en relación con el tiempo y determinar si tiene perfil de tendencia o sin tendencia.
2. Seleccionar las técnicas apropiadas de pronóstico para el modelo de serie de tiempo y determinar los valores de sus parámetros.
3. Aplicar las técnicas disponibles para el caso.
4. Seleccionar la mejor técnica, la cual tenga la menor MAD.
5. Elaborar el pronóstico correspondiente.

Pasos en el proceso de pronóstico de una serie de tiempo.

• Método de promedio móvil simple

La aplicación de un modelo de promedio móvil quiere simplemente calcular la demanda promedio para los “n” periodos más recientes, con el fin de usarla como pronóstico para el siguiente periodo.

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