Investigación de Pronósticos

Investigación de Pronósticos
Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros. Puede involucrar el
manejo de datos históricos para proyectarlos en el futuro, mediante algún tipo de modelo
matemático. Generalmente los pronósticos son tanto intuitivos como subjetivos, esto es
debido a que la toma de decisiones se lleva a cabo con un buen modelo matemático y el
buen juicio del administrador.
Existen varios métodos para realizar los pronósticos, estos se dividen en Modelos de series
de tiempo, y en el modelo casual.
En los de series de tiempo existe varios modelos entre ellos:
 Simplista
 Promedios Móviles
 Suavización exponencial
 Proyección de Tendencia
Para evaluar un sistema de pronósticos se lleva a cabo lo siguiente:
1. Determinar el uso del pronostico
2. Seleccionar las partidas que se van a pronosticar
3. Determinar el horizonte de tiempo del pronostico.
4. Seleccionar un(os) modelo(s) de pronostico
5. Juntar los datos del pronostico
6. Validar el modelo del pronostico
7. Hacer el pronostico
8. Instrumentar los resultados.
Pronostico de series de tiempos.
Promedios Móviles
Los promedios móviles son útiles si se asume que las demandas el mercado serán mas o
menos constantes durante un determinado periodo de tiempo. Para obtener el promedio
móvil basta con dividir la demanda de los periodos previos entre la cantidad de periodos.
Promedios Móviles Ponderados
Estos se usan cuando existe una tendencia o un patrón, se le puede dar énfasis a los
periodos mas recientes para así hacer mas sensible a los cambios. Decidir por la
importancia de cada periodo para el periodo calculado es cuestión de intuición y de suerte.
Para obtenerlo basta con elegir la cantidad de periodos que serán tomados en cuenta para
estimar un periodo, por ejemplo, para estimar 4to periodo se analizarían los 3 periodos
anteriores, al primer periodo se le multiplica por tres, al segundo por dos y al ultimo por 1,
y después se dividen entre seis.
Suavización Exponencial
Este pronostico es fácil de usar y se maneja de forma eficiente con las computadoras. Aun
cuando este es parte de los Modelos Móviles, casi no se respalda en los datos históricos. La
formula para este método es la siguiente:
Pronostico Nuevo = Pronostico del ultimo periodo +
a ( Demanda real del ultimo periodo pronostico del ultimo periodo)
donde a, es considerada como la constante de suavización que tiene un valor entre 0 y 1 (y
cuando no se menciona, generalmente se usa el valor de .2).
Suavización Exponencial con Ajuste
Así como cualquier técnica de promedio móvil, la suavización exponencial simple falla al
responder a las tendencias, para suavizar los pronósticos por tendencias, se calcula el
promedio de suavización exponencial simple como el anterior, y se ajusta para retrasos
positivos o negativos. La ecuación para la selección de tendencia emplea la constante ‘b’
(beta), que cuando es mas alta es mas sensible, y cuando es mas pequeña es menos sensible.
Definiciones
MAD ( Mean Absolute Desviation – Desviación Media Absoluta): Es una medida del
error global del pronostico para un modelo, esta se calcula al sumar los valores absolutos
de los errores individuales del pronostico, y dividiéndolos entre el numero de periodos de
información.
MAD = (errores del pronostico )/(cantidad de periodos)
Error del pronostico = Demanda – Pronostico
MSE (Mean Square Error – Error Medio Cuadrado): Es el promedio de las diferencias al
cuadrado, entre el pronostico y los valores observados.
MAPE (Mean Absolute Porcentual Error – Error Porcentual Medio Absoluto): Es la
media absoluta entre el pronostico y los valores observados expresado como porcentaje de
los valores observados.