Modelo De Pronosticos

Modelos de Pronóstico

Conceptos básicos de Pronósticos

Los pronósticos son una de las herramientas fundamentales para la toma de decisiones dentro de las organizaciones tanto productivas como sin fines de lucro. Algunas de las áreas en donde se utilizan pronósticos en la industria son la planeación y control de inventarios, producción, finanzas, ventas, comercialización, entre muchas otras.

1. Definición de Pronóstico

Del griego prognôstikon, Conjetura acerca de lo que puede suceder.

2. Objetivo de un Pronóstico

Reducir la incertidumbre acerca de lo que puede acontecer en el futuro proporcionando información cercana a la realidad que permita tomar decisiones sobre los cursos de acción a tomar tanto en el presente como en el futuro.

3. Modelo Matemático de Pronóstico

Es una expresión matemática que representa en forma simplificada el fenómeno por medio del cual se obtienen los valores idealizados que toma una variable aleatoria en un periodo de tiempo determinado.

4. Técnica o Método de Pronóstico

Procedimiento por medio del cual se lleva a cabo un pronóstico.

5. Técnicas Subjetivas para la Obtención de Pronósticos

Las técnicas subjetivas de pronóstico también conocidas como técnicas cualitativas se basan en la expresión de la opinión personal o juicio de uno o más expertos acerca de la situación en estudio, para determinar el pronóstico.

6. Técnicas Objetivas para la Obtención de Pronósticos

Las técnicas objetivas mejor conocidas como técnicas cuantitativas de pronóstico se basan en el manejo de datos numéricos históricos para obtener un pronóstico preciso y se soportan en la suposición de que el comportamiento de los datos históricos permanece durante un periodo de extensión significativa en el futuro. Las técnicas cuantitativas con frecuencia se clasifican en técnicas estadísticas y técnicas determinísticas.

7. Técnicas Estadísticas para la Obtención de Pronósticos

Estas técnicas se basan en la existencia de patrones, en el estudio de los mismos, las transformaciones que sufren, y la influencia del ruido o perturbación causado por factores de naturaleza aleatoria. Dentro de estas técnicas se utilizan dos enfoques:

a. En el primero se obtiene el pronóstico basado en el razonamiento de que los datos de la serie de tiempo se pueden dividir o descomponer en componentes identificables que pueden presentarse o no en una determinada serie, estos componentes pueden ser la tendencia, la estacionalidad, la ciclisidad y la aleatoriedad de los datos. El pronóstico se realiza combinando la proyección de los componentes que se presentan dentro de la serie de tiempo. 

b. En el segundo el pronóstico se obtiene a partir del análisis estadístico de los datos que integran la serie de tiempo.

8. Técnicas Determinísticas o Causales para la Obtención de Pronósticos

Se basan en identificar y determinar cuáles son las relaciones existentes entre la variable dependiente de interés a pronosticar y las variables independientes que la determinan al ejercer su influencia sobre ella.

9. Serie de Tiempo

Es una secuencia ordenada de los valores numéricos que toma una variable aleatoria específica, observados a intervalos temporales de igual magnitud a lo largo de un determinado periodo del tiempo.

10. Serie de Tiempo Estadística

Es una secuencia ordenada de valores numéricos que toma una variable aleatoria observada a intervalos iguales a lo largo de un determinado periodo.

Componentes de una Serie de Tiempo

Los datos de una serie de tiempo se pueden descomponer en componentes individuales para facilitar su estudio los cuales se explican a continuación.

1. Tendencia

La tendencia de una serie de tiempo es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio. Como se puede ver la tendencia es la propensión al aumento o disminución en los valores de los datos de una serie de tiempo, que permanece a lo largo de un lapso muy extendido de tiempo, es decir que no cambiará en el futuro lejano mientras no hayan cambios significativos o radicales en el entorno en el que se encuentra inmersa y que determina el comportamiento de la serie de tiempo en estudio, cambios que podrían ser originados como por ejemplo, por descubrimientos científicos, avances tecnológicos, cambios culturales, geopolíticos, demográficos, religiosos, etc.

Ejemplos:

En la siguiente tabla se muestran los datos de una serie de tiempo con tendencia creciente.

En la siguiente gráfica se puede observar que los valores de los datos de la serie de tiempo tabulados en la Tabla 1.3 muestran un crecimiento notable al transcurrir un periodo de tiempo de consideración.

A continuación se muestra el caso contrario, los valores de los datos de una serie de tiempo con tendencia decreciente.

En la siguiente gráfica se puede distinguir que los valores de los datos de la serie de tiempo mostrados en la Tabla 1.4 presentan un decrecimiento que se aprecia sin esfuerzo al pasar un periodo de tiempo significante.

Ahora mostramos el concepto de una serie de tiempo con comportamiento estacional.

2. Estacionalidad

El componente estacional es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año. El patrón de cambio por lo general es un aumento o una disminución cuantitativa en los valores observados de una serie de tiempo específica. Cabe mencionar que aunque en la mayor parte de los casos el patrón estacional es un fenómeno que se presenta en lapsos de tiempo de duración aproximada a un año; también puede manifestarse éste fenómeno en periodos de tiempo, ya sean menores o mayores a un año.

Como por ejemplo, el caso de la verificación de vehículos que se eleva en las dos primeras semanas de cada periodo de verificación, ocurriendo esto cada dos meses, siendo éste lapso de tiempo menor a un año. O el caso del aumento en las ventas de panfletos publicitarios, sucedido esto cada seis años ocasionado por las elecciones presidenciales, siendo éste un lapso de tiempo mayor a un año.

Ejemplo:

En la siguiente gráfica es notorio un patrón en los valores de los datos de la serie de tiempo vistos en la tabla 1.5 que parece repetirse en lapsos de tiempo aproximados a un año.

Ahora explicaremos el concepto del comportamiento cíclico que se presenta en las series de tiempo y que es de los más difíciles de pronosticar.

3. Ciclisidad

El componente cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia. La ciclicidad

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