Un pronóstico es una predicción

Un pronóstico es una predicción.

Existen varias metodologías:

Cualitativa vs. Cuantitativa

univariable vs. Causal

Sencillo vs. Box-Jenkins

Al escoger la metodología adecuada, hay que tomar en cuenta varios factores

• Período  inmediato (< 1 mes) corto plazo (1-3 meses),medio plazo (>3 meses y < 2 años)

largo plazo (≥2 años)

Entre más largo el plazo, menos exactos son los pronósticos cuantitativos y más valiosos los pronósticos cualitativos.

• patrón de los datos presencia de tendencia, ciclo, variación estacional, o alguna combinación de ellos

Modelo univariable vs. causal

• costo del pronóstico costo de desarrollar el modelo complejidad costo de conseguir los datos necesarios costo de la operación real de la técnica tipo de software requerido

exactitud deseada ¿Es aceptable un error de 20%? ¿10%?¿5%?1%?

• disponibilidad de la información datos históricos--¿de cuántos períodos?  ¿con qué frecuencia? variables disponibles exactitud de los datos (confiabilidad) puntualidad de los datos (relevancia)
• facilidad de operar y entender En particular, es de suma importancia que el administrador (tomador de decisiones) entienda el modelo y las técnicas.

METODOS PRONOSTICOS

CUALITATIVOS  se basa en opiniones y estimaciones

Método Delphi  un grupo de expertos responde un cuestionario, un moderador compila los resultados y formula un nuevo cuestionario que se presenta al grupo, de esta manera existe un proceso de aprendizaje para el grupo.

Investigación de mercado  recopila datos de distinta manera encuestas entrevistas etc.,  

Para probar hipótesis  formuladas con respecto al mercado. Por lo general se utiliza para pronosticar ventas y  nuevos productos.

Consenso grupal  intercambio abierto en reuniones la idea es que el intercambio de ideas produzca mejores resultados que si lo hacen individual.

Cuantitativos  es aquel que se basa en los números para investigar, analizar y comprobar información y datos

Promedio móvil simple se promedió un punto que tiene varios puntos de datos.

Dividiendo la suma de valores de los puntos entre el número de puntos.

Análisis de regresión  ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general se relaciona el valor del dato con el tiempo. El método de ajuste más común es el mínimo cuadrado.

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