Pronósticos:

El pronostico no es una predicción de lo que irremediablemente pasará en el futuro. un pronostico es información con cierto grado de probabilidad  de lo que pudiera pasar.

La probabilidad de éxito del plan financiero esta en función directa de la elaboración de los pronósticos. dicho de otra forma  el resultado de la planeación y operación de la empresa esta directamente ligada  a  la certeza de los pronósticos.

Para pronósticos de negocios las mejores practicas sugieren una combinación  de técnicas cuantitativas y cualitativas, es decir, pronósticos estadísticos como base para iniciar el proceso de validación de los pronósticos definitivos.

Se ha comprobado que las técnicas de pronósticos estadísticas son muy útiles, ya que cuantifican de manera muy exacta ciertos componentes de la demanda como tendencia, patrones de estacionalidad o de eventos.

El ser humano tiene la capacidad de analizar muchas variables que seria muy difícil establecer en un modelo estadístico, sin embargo esta limitado en la cantidad de pronósticos que pueden analizar, es inconsistente y adicionalmente en muchas ocasiones las estimaciones presentan sesgos motivados por influencias de estado de animo, optimismo o incluso influencias derivadas por la presión de lograr el plan financiero de la empresa.

Introducción a la Simulación 

Introducción 
Cuando alguien tiene la responsabilidad de conducir un sistema dado, como por ejemplo: un 
banco, una ciudad, un sistema de transporte, etc., debe tomar continuamente decisiones acerca 
de las acciones que ejecutará sobre el sistema. Estas decisiones deben ser tales que la 
conducta resultante del sistema satisfaga de la mejor manera posible los objetivos planteados. 

Para poder decidir correctamente es necesario saber cómo responderá el sistema ante una 
determinada acción. Esto podría hacerse por experimentación con el sistema mismo; pero 
factores de costos, seguridad y otros hacen que esta opción generalmente no sea viable. A fin 
de superar estos inconvenientes, se reemplaza el sistema real por otro sistema que en la 
mayoría de los casos es una versión simplificada. Este último sistema es el modelo a utilizar 
para llevar a cabo las experiencias necesarias sin los inconvenientes planteados anteriormente. 
Al proceso de experimentar con un modelo se denomina simulación. Al proceso de diseñar el 
plan de experimentación para adoptar la mejor decisión se denomina optimización. Si el plan 
de experimentación se lleva a cabo con el solo objeto de aprender a conducir el sistema, 
entonces se denomina entrenamiento o capacitación. 

En este punto, es conveniente plantear las siguientes definiciones: 

· Sistema: Conjunto de objetos o ideas que están interrelacionados entre sí como una 
unidad para la consecución de un fin (Shannon, 1988). También se puede definir como 
la porción del Universo que será objeto de la simulación. 
· Modelo: Un objeto X es un modelo del objeto Y para el observador Z, si Z puede 
emplear X para responder cuestiones que le interesan acerca de Y (Minsky). 
· Simulación: Simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real y 
llevar a cabo experiencias con él, con la finalidad de aprender el comportamiento del 
sistema o de evaluar diversas estrategias para el funcionamiento del sistema (Shannon, 
1988). 

Aplicaciones de la simulación 
La simulación es conveniente cuando: 
· No existe una formulación matemática analíticamente resoluble. Muchos sistemas 
reales no pueden ser modelados matemáticamente con las herramientas actualmente 
disponibles, por ejemplo la conducta de un cliente de un banco. 
· Existe una formulación matemática, pero es difícil obtener una solución analítica. Los 
modelos matemáticos utilizados para modelar un reactor nuclear o una planta química 
son imposibles de resolver en forma analítica sin realizar serias simplificaciones.

Pronósticos

Un pronostico es básicamente una predicción de un acontecimiento futuro, puede implicar la toma de datos históricos y proyectar en el futuro con una cierta clase de modelo matemático.

Con las diferentes variables que existen para realizar el pronóstico en las empresas, su funcionamiento puede ser efectivo. Los gerentes deben conocer cual es la demanda del producto, para de esta manera saber con que cuenta en su inventario y poder planificar su producción, mercadeo, gastos, costos, etc. Si las diversas ecuaciones matemáticas se utilizan adecuadamente, la producción de la compañía sería efectiva

Referencia: Heizer Jay, Gerencia de Operaciones 8va edición

El pronóstico tiene una función importante en los gerentes. La demanda de pronóstico conduce a una firma de producción, capacidad y sistema de itinerario y efecto financiero, mercado y la función del personal de producción. Conclusión Con las diferentes variables que existen para realizar el pronóstico en las empresas su funcionamiento puede ser efectivo. Los gerentes deben conocer cual es la demanda del producto para así poder saber con que cuenta en su inventario y así poder planificar su producción, mercadeo, gastos/costos, etc. Si las diversas ecuaciones matemáticas se utilizan adecuadamente la producción de la compañía será efectiva

ALGUNOS MODELOS

PROMEDIOS MÓVILES

Un promedio móvil simple o aritmético es calculado como la suma de un número predeterminado de precios por un cierto número de períodos de tiempo, dividido por el número de períodos de tiempo. El resultado es el precio promedio en dicho período de tiempo. Los promedios móviles simples emplean la misma ponderación para los precios. Es calculado usando la siguiente fórmula:

Promedio Móvil Simple = SUMA (precios de cierre) / n, donde n es el número de períodos.

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

El método de suavización exponencial es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

Es el método de pronóstico formal que se usa más a menudo, por su simplicidad y por la reducida cantidad de datos que requiere. A diferencia del método de promedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda pretérita y n ponderaciones, la suavización exponencial requiere solamente tres tipos de datos: el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro suavizador, alfa, cuyo valor fluctúa entre 0 y 1

Para elaborar un pronóstico con suavización exponencial, será suficiente que se calcule un promedio ponderado de la demanda más reciente y el pronóstico calculado para el último periodo.

En la suavización exponencial se asignan pesos a los datos pasados tal que los pesos disminuyen al hacerse los datos más antiguos, esto es que en un proceso cambiante, esto es que los datos recientes son más validos que los datos antiguos.

La formula a emplear es la siguiente:

Donde:  ST=Pronostico ponderado o suavizado para un periodo futuro.

alfa=Constante de suavización (1> ? > 0)

XT =Dato real de] periodo T

ST-l= Pronostico del periodo T

ANÁLISIS DE REGRESIÓN

 El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente (Y) y una o más variables independientes (X1, X2, X3,...). Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las variables.

Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. Cuando solo existe una variable independiente, esto se reduce a una línea recta:

Para estimar los coeficientes por medio de mínimos cuadrados, se utilizan las siguientes fórmulas:

ENTRADA PUBLICADA POR:

Luz Andrea Gutierrez Niño

TOMADO DE http://www.andragogy.org/_Cursos/Curso00169/Temario/pdf%20leccion%201/tema_1_pyme.pdf

Pronósticos

Pronósticos

Es un cálculo estimativo del nivel de la demanda de un producto o productos por un período de tiempo futuro. Todo pronóstico por ende es una hipótesis, pero mediante el empleo de ciertas técnicas puede ser algo más significativo que nos dará un parámetro para tomar decisiones.

Realizar un pronóstico en las industrias es muy necesario a pesar de tener un grado de error y ser predecible, es fundamental para la planeación de gestión en general. El pronóstico tiene varias visiones y variables en general como el tiempo, el espacio y el producto.

Tipos de pronósticos

a)Pronósticos subjetivos: Son aquellos en la que las personas de experiencia en ventas, mercadotecnia, gerentes expresan cual es su parecer respecto a las ventas que se puede esperar para el futuro. La desventaja de los métodos que siguen este tipo de pronósticos es que no son precisas y depende mucho de algunos factores ya sea externos e internos para dar opiniones, los vendedores pueden ser muy optimistas o muy pesimistas, también dependen mucho de la experiencia de las ventas que se realizo en un pasado inmediato. Este procedimiento no puede ser objeto de evaluación en cuanto errores.

b)Pronósticos basados en un índice: Dependen de un índice de base para su precisión además del grado de correlación entre la demanda real y el pronóstico basado en el índice.

c)Pronósticos basados en promedios: Este pronóstico se basa en el promedio de los datos de ventas, quiere decir que la demanda anterior representa la demanda futura. Con una buena aplicación de los métodos de este tipo de pronósticos y ciertos ajustes, el promedio de los datos de la demanda puede dar un valor aproximado muy bueno. Sin embargo, existen mejores técnicas y más exactas que pueden utilizarse.

d)Pronósticos estadísticos: El pronóstico basado en el análisis estadístico de la demanda es el procedimiento mas exacto siempre que exista una relación entre el pasado y el futuro. En realidad el pasado brinda la mejor base para las decisiones referentes a la acción futura.

e)Métodos combinados: Es posible y quizá sea deseable combinar algunos o todos los tipos de pronósticos mencionados y hasta añadirle otros métodos. La seguridad de que se alcanza el grado necesario de exactitud puede conocerse por la estrecha coincidencia de los pronósticos siguiendo varios métodos.

Importancia de la exactitud en el pronóstico: Cualquiera sea el método u técnica utilizada, lograr tener un pronóstico con mayor exactitud es fundamental ya que de esta dependen muchas decisiones futuras en general en control de materiales, producción y ventas.Es importante para conseguir mayor exactitud determinar el tipo de demanda ya que los métodos para pronosticar según esta nos darán un resultado diferente, y solo uno es el acertado.

Cabe recalcar que no hay que confundir precisión con exactitud de un pronóstico; ser preciso con datos erróneos o con el método inadecuado nos llevara a un resultado irreal e inadecuado.

tomado de http://www.mailxmail.com/pronostico-definicion-importancia-tipos-pronostico_h

                                                                                                                 Jorge Augusto Chaparro

PRONOSTICO

Pronóstico es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre. El término predicción es similar, pero más general, y usualmente se refiere a la estimación de series temporales o datos instantáneos. El pronóstico ha evolucionado hacia la práctica del plan de demanda en el pronóstico diario de los negocios. La práctica del plan de demanda también se refiere al pronóstico de la cadena de suministros.

Entonces tenemos que los pronósticos son procesos críticos y continuos que se necesitan para obtener buenos resultados durante la planificación, de un proyecto. Si los clasificamos respecto al tiempo que abarcan, se puede clasificar en:

1. Pronósticos a corto plazo: En las empresas modernas, este tipo de pronóstico se efectúa cada mes o menos, y su tiempo de planeación tiene vigencia de un año. Se utiliza para programas de abastecimiento, producción, asignación de mano de obra a las plantillas de trabajadores, y planificación de los departamentos de fabricación.

2. Pronósticos a mediano plazo: Abarca un lapso de seis meses a tres años. Este se utilizan para estimar planes de ventas, producción, flujos de efectivo y elaboración de presupuestos.

3. Pronósticos a largo plazo: Este tipo de pronóstico se utiliza en la planificación de nuevas inversiones, lanzamiento de nuevos productos y tendencias tecnológicas de materiales, procesos y productos, así como en la preparación de proyectos. El tiempo de duración es de tres años o más.

 MÉTODOS DE PRONÓSTICO

Método de alisado exponencial es una manera de pronosticar la demanda de un producto en un periodo dado. Estima que la demanda será igual a, por ejemplo, la media de los consumos históricos para un periodo dado, dando una mayor ponderación a los valores más cercanos en el tiempo.

Método de serie temporal Las series temporales se usan para estudiar la relación causal entre diversas variables que cambian con el tiempo y se influyen entre sí. Desde el punto de vista probabilístico una serie temporal es una sucesión de variables aleatorias indexadas según parámetro creciente con el tiempo. Cuando la esperanza matemática de dichas variables aleatorias es constante o varía de manera cíclica, se dice que la serie es estacionaria y no tiene tendencia secular. Muchas series temporales tienen una tendencia creciente (por ejemplo, el número de automóviles en uso en casi todos los países durante los últimos cincuenta años) o decreciente (por ejemplo, el número de personas que trabajan en la agricultura); otras no tienen tendencia (la luminosidad a horas sucesivas, que varía cíclicamente a lo largo de las 24 horas del día) y son estacionarias.

Uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico (así se hace por ejemplo con los datos climáticos, las acciones de bolsa, o las series de datos demográficos). Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos que puedan ser considerados como series temporales. Las series temporales se estudian en estadística, procesamiento de señales, econometría y muchas otras áreas.

ENTRADA PUBLICADA POR:
Luz Andrea Gutierrez Niño
TOMADO DE http://es.wikipedia.org/wiki/Pron%C3%B3stico_(estad%C3%ADstica)

Pronosticos Ejemplo

Los pronósticos son simplemente una predicción del comportamiento de una variable la cual se encuentra sujeta al presente y se pretende ver como sera en el futuro.

Para la estimación de los pronósticos contamos con 2 elementos fundamentales:

Promedio Móvil: es un promedio ponderado, mediante el cual se estima la demanda del siguiente periodo de tiempo durante bimestres, trimestres, semestres, etc...

Suavización exponencial: este elemento tiene en cuenta el nivel de confianza para realizar el analisis del comportamiento de la variable.

Ejemplo:

se dice que el comportamiento de la demanda de bicicletas en inventario durante un periodo de 12 meses es el siguiente:

Ahora se nos solicita pronosticar a un plazo de 2 meses (bimestral ), 3 meses (trimestral) y 6 meses (semestral).

para realizar este ejercicio lo único que debemos hacer es tomar los valores de la tabla anterior y para determinar los valores bimestrales deberemos tomar los valores de 2 en 2 sumándolos y luego dividiéndolos en 2 ejemplo: 44+46 = 90 / 2 = 45, para cada pronostico deberemos hacer el mismo proceso, cambiando únicamente el numero de datos a tomar y por el cual dividir según se requiera: para trimestre se tomaran 3 valores, se sumaran y se dividirá en 3; para semestre se tomaran 6 valores, se sumaran y se dividirán en 6, etc... Quedando de la siguiente manera:

Suavizacion Exponencial

Para el caso de la suavizacion exponencial utilizaremos el nivel de confianza quedando de la siguiente manera:

Ejemplo tomado del modulo de "investigación de operaciones" de la corporación universitaria Remingtón 

Entrada publicada por:

John Jairo López E.

MODELOS DE PRONOSTICO

QUE SON MODELOS DE PRONOSTICO?

Son apropiados cuando las datos no presentan tendencia ni estacionalidad. El pronóstico consiste en un promedio ponderado de todos los valores previos, las ponderaciones declinan en forma geométrica cuando se retrocede en el tiempo.

yt+1 = yt +(1􀀀 )yt􀀀1 +(1􀀀 )2yt􀀀2 + +(1􀀀 )kyt􀀀k +

byt+1 = yt +
1X
i=1
(1 􀀀 )iyt􀀀i

Donde 2 (0; 1) y se le denomina constante de suavización.

MODELO SUAVIZACION EXPONENCIAL SIMPLE

El modelo de suavización exponencial simple se puede escribir de la siguiente forma compacta:
byt+1 = yt + (1 􀀀 )byt
Entonces para pronósticar solo se necesitan el valor del último periodo y su valor estimado. Y se puede intuir que el modelo
aprende de los errores pasados.
byt+1 = yt + (1 􀀀 )byt
byt+1 = yt + byt 􀀀 byt

byt+1 = byt + (yt 􀀀 byt )

MODELO SUAVIZACION EXPONENCIAL DE HOLT
Son apropiados cuando los datos presentan tendencia, cuando ésta existe el modelo de suavización simple presenta errores grande que por lo general se mueven de positivo a negativo.

Ft+1 = yt + (1 􀀀 )(Ft + Tt ) (1)
Tt+1 = 
(Ft+1 􀀀 Ft ) + (1 􀀀 
)Tt (2)
byt+m = Ft + 1 + m Tt+1 (3)
Donde:
yt : Valor observado en el periodo t
: Constante de suavización para el nivel 0 < < 1
Fi : Estimación de la suavización para el periodo i

 : Constante de suavización para la Tendencia 0 < 
 < 1
Ti : Estimación de la Tendencia para el periodo i

m : Número de periodos a pronósticar

Regresión Lineal

La regresión lineal es un método matemático que forma la relación entre una variable dependiente Y, y las variables independientes X_i. Este modelo puede ser expresado como:

Donde: 

: variable dependiente, explicada o regresando.

: variables explicativas, independientes o represores.

: parámetros, miden la influencia que las variables explicativas tienen sobre el regresando.

donde  es la intersección o término "constante", las  son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y  es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión (también puede ser encontrado como "n"). La regresión lineal puede ser comprobada con la regresión no lineal.

John Jairo López E.

Para más información visitar:

- http://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal

- http://www.slideshare.net/lexoruiz/regresin-lineal-y-correlacin