Pronósticos

1. 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.

1.1 Objetivos 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.

2. Técnicas Subjetivas

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.

• Opiniones de los gerentes/ejecutivos

• Técnica Delphi

• Información de los vendedores

• Análisis del ciclo de vida

• Investigación de mercados

• NAIVE

3. Series 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.

3.1 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:

3.1.1 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.

3.1.2 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.

3.1.3 Ciclisidad

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

La ciclisidad es un fenómeno que en lo general parece estar relacionado con la variación de la actividad económica ocurrida durante periodos de crisis o prosperidad. La fluctuación también puede presentarse en series de tiempo estacionarias.

Ejemplo: En la tabla que sigue podemos ver los valores de una serie mensual que presenta el fenómeno cíclico.

A continuación se encuentra la gráfica de los valores de la tabla 1.6 que presentan el comportamiento cíclico en su forma más pura.

3.1.4Aleatoriedad

El componente aleatorio mide la variabilidad de las series de tiempo después de retirar los otros componentes.

La aleatoriedad se puede decir que se presenta en todas las series de tiempo y no es otra cosa que el cambio producido en los valores de una serie de tiempo debido a fenómenos que son en extremo difíciles de explicar y que por lo tanto su ocurrencia cae en el ámbito del azar.

Ejemplo:

4. Técnicas de Pronósticos para Modelos de Nivel Constante

4.1 Métodos para modelos

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