Planeación Financiera

2.1. Pronóstico de ventas

II. PRESUPUESTO DE VENTAS Y COBRANZA Objetivo de la unidad: El alumno determinará el presupuesto de ventas y cobranza, a través de técnicas de pronóstico de ventas, para integrar los ingresos y la cobranza del período. Tema 1. Pronóstico de ventas

Análisis de series de tiempo. Basadas en que el valor de un indicador es una función del tiempo, por lo cual pude predecirse su valor futuro basándose en los datos históricos. Causales. Busca determinar las relaciones de causa y efecto para predecir un valor futuro, por ejemplo, la cantidad de ventas puede relacionarse con la inversión en publicidad para un determinado periodo y la calidad que se ofrece por parte de los competidores.

I.3 Objetivo de aprendizaje: SER: Identificar el pronóstico de ventas en unidades: - con base en históricos - con nuevos proyectos - con ajustes de mercado. HACER: Determinar el presupuesto de ventas.

Simulación. Utiliza relaciones matemáticas y lógicas para simular cambios en el medio ambiente para evaluar los cambios en la demanda de un producto.

El pronóstico de ventas se debe considerar como la parte central del proceso de planificación estratégica del negocio.

A continuación se describe brevemente el grupo de las técnicas cualitativas.

Un pronóstico de ventas es el punto inicial de la planificación de las ventas, marketing, la programación de la producción, la planeación financiera del negocio, etcétera.

I. Cualitativas. Subjetivas. Basadas en estimados y opiniones.

Un pronóstico de ventas es rara vez sencillo, para los negocios existentes comúnmente se extrapolan datos del pasado, suponiendo que en el futuro existirán las mismas tendencias que hacen que los productos de la empresa se vendan. Dependiendo del tipo de problema y datos disponibles se pueden elegir los siguientes tipos de pronósticos para diversas situaciones. Podemos clasificarlas en cualitativas, series de tiempo y causales; a continuación se indican tanto la descripción como las mas comunes que forman dichas clasificaciones. Cualitativas: subjetivas, se basan en el juicio, estimaciones personales y opiniones.

Raíz de pasto “Grass Roosts”. Deriva un pronóstico reuniendo información de las personas que están en un extremo de la jerarquía y que se ocupan de aquello que se pronosticará. Por ejemplo un pronóstico de ventas combinando la información de cada uno de los vendedores que están cerca de su territorio. Investigación de mercado. Reúne los datos por diferentes medios (encuestas, entrevistas, entre otros instrumentos) a efecto de comprobar hipótesis sobre el mercado. Normalmente la usamos para pronosticar las ventas a largo plazo y la de productos o proyectos nuevos. Consenso de jurado. Intercambio franco y libre en juntas. La idea es que la discusión del grupo producirá mejores pronósticos que los de cualquier individuo. Los participantes pueden ser ejecutivos, vendedores o clientes. Analogía histórica. Relaciona lo que se pronostica con un elemento similar. Es importante para planear productos nuevos, por que puede

Basado en: Aquilano, C. J. Administracion de la producción y operaciones (10 ed.). México DF: McGraw Hill. Gitman, Lawrence. Fundamentos de administración Financiera. Edit. Harla. México, 1995.

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emplearse un pronóstico empleando un historial de un producto similar. Método Delphi. Un grupo de expertos contesta un cuestionario, un moderador compila los resultados y prepara otro cuestionario que le presenta al grupo usando la información del cuestionario anterior. De ésta forma el grupo pasa por un proceso de aprendizaje y nadie está sujeto a influencia o presión de personas dominantes.

2.1. Pronóstico de ventas

Análisis de regresión. Es parecido al método de mínimos cuadrados en las series de tiempo, pero puede contener muchas variables. Su base es que el pronóstico se deriva de los hechos que han ocurrido. Modelos econométricos. Trata de describir algún sector de la economía mediante una serie de ecuaciones interdependientes.

II. Análisis de series de tiempo. Se basa en la idea de que el futuro está en función del pasado, es decir, usa la historia para pronosticar el futuro.

Modelos insumo producto. Se concentran en las ventas que cada industria hace a otras empresas y gobiernos. Indican los cambios en las ventas que una industria productora puede esperar debido a cambios en las compras realizadas por otra industria.

Promedio móvil simple. Se obtiene un promedio de un periodo específico que contienen una serie de datos dividiendo la suma de los valores de éstos entre el número de valores. Por lo cual cada valor del pasado incluido en el promedio tiene la misma influencia.

Indicadores líderes. Representan estadísticas que se mueven en la misma dirección que se esta pronosticando, pero que se mueven antes que la serie, por ejemplo, un aumento en la gasolina, puede reflejarse como una disminución en el futuro de autos de 8 cilindros.

Promedio móvil ponderado. Se ponderan puntos específicos, adjudicándoles mayor o menor valor que los demás según aconseje la experiencia.

IV. Modelos de simulación. Modelos dinámicos, normalmente de computadora, que permiten al pronosticador formular supuestos respecto de variables internas del entorno externo del modelo. Dependiendo de las variables del modelo, el pronosticador puede hacer preguntas como ¿Qué pasa si el precio de un insumo aumenta 10%? ¿Qué efecto puede tener una recesión nacional sobre mi producto?

Suavizamiento exponencial. Se ponderan los puntos de datos recientes con un valor mas alto y su peso va disminuyendo exponencialmente a medida que los datos envejecen. Análisis de regresión por series de tiempo. Se adapta una línea recta a los datos del pasado, relacionando los datos de la variable de interés con el tiempo. Proyecciones de tendencias. Aplica una línea matemática de tendencias a los puntos de datos y los proyecta al futuro. III. Causales. Trata de entender el sistema básico en torno al elemento que será pronosticado. Por ejemplo las ventas pueden verse afectadas por la publicidad, la calidad y los competidores.

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Para cuestiones de las PyMES el proceso de pronóstico es muy complicado, dado que para los nuevos negocios no se tienen datos históricos que permitan usar el conjunto de técnicas de series de tiempo; para lo cual lo más recomendable es después de hacer un estudio de mercado para estimar la demanda (usando encuestas, entrevistas u otras técnicas de sondeo) se puede hacer un “marketing de prueba” Marketing de prueba. Es buscar vender el producto en secciones del mercado muy específicas, analizando las reacciones del consumidor y estudiándolas para mejorar el producto y aprender del mercado. Para desarrollar este tema analizaremos el conjunto de técnicas de series de tiempo, las cuales se explican a continuación. Series de tiempo como herramienta de pronóstico sobre las ventas

2.1. Pronóstico de ventas

Las series de tiempo pueden incluir cantidad de turistas que visitan México en distintos meses, valor del tipo de cambio del peso – dólar en distintos días, entre otros aspectos. Matemáticamente una serie de tiempo puede definirse como los valores de una variable de interés como Y1, Y2, Y3 …. Yn en los tiempos t1, t2, t3…. tn. Análisis de Tendencia Al observar la figura sobre la cantidad de ganado en Estados Unidos, así como cualquier otro valor que cambia en el tiempo, podemos notar dependiendo de cada caso como pueden existir fuerzas económicas, políticas, psicológicas y sociales en el cambio de una variable. Precisamente la interpretación de ese cambio es un análisis de tendencia. Existe una clasificación de los movimientos de las series de tiempo, los cuales son:

Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones hechas en distintos momentos, normalmente a intervalos iguales de tiempo.

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Clasificación en los análisis de tendencia: 1) Movimientos de larga duración. Dirección general a la cual tienden a ir los valores de la serie de tiempo en un intervalo largo de duración. 2) Movimientos cíclicos. Se refieren a las oscilaciones de larga duración alrededor de la línea de tendencia. Estos ciclos como se denominan pueden ser o no periódicos, es decir, pueden tener intervalos de tiempo similares o iguales. En diversas actividades económicas, se considera que un valor es cíclico si tiene una duración igual o mayor a un año. 3) Movimientos estacionales. Se refieren a las normas de tendencia que siempre o casi siempre se siguen en el transcurso de los meses del año. 4) Movimientos irregulares o al azar. Movimientos esporádicos de las series de tiempo, por sucesos ocasionales (inundaciones, terremotos, huelgas, elecciones, etcétera).

2.1. Pronóstico de ventas

1) Método de mínimos cuadrados. Puede usarse para hallar la recta de mejor ajuste ante ciertos datos; y = a + bx. 2) Método libre. Ajustar la tendencia mediante una línea o curva realizando una observación del gráfico, este método tiene el inconveniente de depender del criterio personal. 3) Método de movimiento medio. Uso de promedios para calcular tendencias, a continuación se indican los más comunes. Promedios móviles En muchas operaciones se pueden utilizar promedios para calcular la tendencia de cierta variable; mediante movimientos medios de orden apropiado pueden eliminarse las variaciones cíclicas y solo permanece la tendencia de la variable a estudiar. Dichos promedios pueden ser simples, dobles o ponderados; en éste último caso se usa para darle más importancia a las variaciones más cercanas contra los datos antiguos.

Análisis de serie de tiempo en pronósticos El análisis de las series de tiempo, consisten en una descripción matemática o lógica de los movimientos que la componen. Ejemplo: ¿Cómo podría describirse la tendencia del consumo de un producto navideño, como la cerveza noche buena? Zona de discusión: Identifica y comenta al menos 3 productos o servicios estacionales, y describe como puede esperarse su tendencia a lo largo de los años.

Estimación de la tendencia. Para determinar que tendencia siguen determinados datos, podemos usar los siguientes criterios: Basado en: Aquilano, C. J. Administracion de la producción y operaciones (10 ed.). México DF: McGraw Hill. Gitman, Lawrence. Fundamentos de administración Financiera. Edit. Harla. México, 1995.

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Promedios simples y media móvil simple

2.1. Pronóstico de ventas

Ejemplo: Dados los siguientes datos de consumo mostrados.

Promedio simple. Es cuando la importancia de los datos más actualizados es igual a los datos más antiguos; se calcula con la siguiente fórmula: N

PS =

∑y

i

i =1

N

Media móvil simple. Se utiliza para determinar el valor que tendrá la variable de interés en el siguiente periodo, se utiliza usando los valores mas recientes de la variable ¿Cuántos datos utilizar? El analista de datos puede decidir abarcar 2, 3, o mas periodos para crear dicha media móvil. k

MMS =

∑y i =1

i

Mes, del año 2006

Ventas de Chocolate en miles de unidades

Enero

20

Febrero

21

Marzo

15

Abril

14

Mayo

13

Junio

16

Julio

17

Agosto

18

Septiembre

20

Octubre

20

Noviembre

21

Diciembre

23

Determinar:

k

Donde “k” es el número de periodos a abarcar y “yi” son los valores mas recientes de forma tal que se abarque solo “k” datos disponibles.

Descargue el archivo de Excel sobre series de tiempo para realizar los ejercicios de esta unidad.

a) El valor esperado de ventas de chocolate para enero del 2007 usando un promedio simple. b) La tendencia de la demanda para el producto Chocolate Tabasqueño. Usar una media móvil simple, abarcando tres periodos. c) La tendencia de la demanda para el producto Chocolate Tabasqueño, use ahora una media móvil simple de dos periodos. d) Determine la desviación promedio absoluta de los valores anteriores y determine cual genera el menor error de estimación. e) ¿Cuál es el valor más confiable para enero del 2007 sobre ventas de chocolate? Resuelva el problema anterior apoyándose en los siguientes videos:

http://marcelrzmuvm.webatu.com/ModelosProyFinanciera/02EjerciciosSeriesdeTiempo.xls

Basado en: Aquilano, C. J. Administracion de la producción y operaciones (10 ed.). México DF: McGraw Hill. Gitman, Lawrence. Fundamentos de administración Financiera. Edit. Harla. México, 1995.

Media móvil, cálculo: http://www.youtube.com/watch?v=dl-Uo-hS6ho Media móvil gráfica: http://www.youtube.com/watch?v=u7zfQnmoBuQ

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2.1. Pronóstico de ventas

Media móvil doble y ponderada Media móvil doble. Para el cálculo de las medias móviles dobles, se requiere haber calculado las medias móviles simples; una vez hecho esto, se calcula la media móvil de la media móvil (de ahí el nombre de media móvil doble) lo anterior se explica mejor la siguiente tabla:

Media móvil ponderada. En algunos casos no es conveniente darle a todos los datos que conforman la media móvil el mismo peso o importancia. En caso de que la naturaleza del problema lo amerite (criterio del analista) se deberá incluir una media móvil ponderada, dándole más importancia para el pronóstico a los últimos valores y menor importancia a los datos más antiguos. k

Mes, del año 2006

Ventas de Chocolate en miles de unidades

Enero

20

Febrero

21

Marzo

15

Abril

14

18.7

Mayo

13

16.7

Junio

16

14.0

Julio

17

14.3

16.4

Agosto

18

15.3

15.0

Septiembre

20

17.0

14.6

Octubre

20

18.3

15.6

Noviembre

21

19.3

16.9

Diciembre

23

20.3

18.2

Enero

No disponible

21.3

19.3

Media móvil simple de 3 periodos

Media móvil doble de 3 periodos

MMP = ∑ CiYi i =1

Donde Ci es el peso o importancia en fracción (valores entre cero y el uno) del dato Yi. Ejemplo: Mediante una media ponderada de los valores, siendo el mas importante el dato más actual con un peso del 50%; el anterior a éste con una importancia del 30% y el mas antiguo con una importancia del 20%. Determine: a) El pronóstico para enero de 2007 usando la media móvil ponderada b) La desviación absoluta promedio para los datos obtenidos anteriormente. c) Evalúe los pronósticos anteriores (media móvil doble de k=2, k=3 y ponderada) d) Identificar el mejor pronóstico

Ejemplo: Con los datos de ventas de chocolate indicados en la tabla anterior, realice una media móvil doble de dos periodos.

Media móvil ponderada: http://www.youtube.com/watch?v=erjIjBqvJTg

Media móvil doble. Ejemplo 1. http://www.youtube.com/watch?v=CJ10NvPzx_c Ejemplo 2. http://www.youtube.com/watch?v=QFIfvpOv1xk

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2.5.

MÉTODOS DE ATENUACIÓN EXPONENCIAL

Este método de estimación utiliza el último dato calculado como pronóstico y se ajusta a una tasa o fracción del error en el periodo anterior. La ecuación de este modelo es la siguiente: Ft = Ft −1 + α ( At −1 − Ft −1 ) Donde: Ft Pronóstico para el periodo “t” Ft −1 Pronóstico para el periodo “t-1” (anterior a “t”) α Tasa de respuesta al error o constante de atenuación. At −1 Valor real del periodo “t-1”

Atenuación exponencial (también llamada suavizamiento exponencial) Video 1: http://www.youtube.com/watch?v=JRQuUYlsFlg Video 2: http://www.youtube.com/watch?v=VYbpnm0MZ24 Video 3: http://www.youtube.com/watch?v=0VM6AvM-qfk Y a continuación resuelva el siguiente ejemplo:

2.1. Pronóstico de ventas

Ejemplo: Para los datos siguientes, use el método de atenuación exponencial con un valor pronosticado para el primer periodo de f1=22 (en miles de unidades) y una constate de respuesta al error de pronóstico anterior de α = 0.1. Determine las ventas de chocolate esperadas en miles de unidades para enero de 2007. Mes, del año 2006

Ventas de Chocolate en miles de unidades

Enero

20

Febrero

21

Marzo

15

Abril

14

Mayo

13

Junio

16

Julio

17

Agosto

18

Septiembre

20

Octubre

20

Noviembre

21

Diciembre

23

Enero 2007

No disponible

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Revise la información del libro: Neter, Applied Linear Statistical Models, 4th Edition McGraw Hill. http://marcelrzmuvm.webatu.com/ModelosProyFinanciera/AppliedLinear.jpg

Posteriormente realice el siguiente ejercicio como material entregable para calificación:

Basado en: Aquilano, C. J. Administracion de la producción y operaciones (10 ed.). México DF: McGraw Hill. Gitman, Lawrence. Fundamentos de administración Financiera. Edit. Harla. México, 1995.

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2.1. Pronóstico de ventas

Actividad 2.1. Pronóstico de ventas. La cantidad de ingresos turísticos en Cancún en los últimos años han sido las siguientes (en miles). Año

Millones de pesos

1998

43

1999

51

2000

62

2001

44

2002

52

2003

63

2004

48

2005

56

2006

67

Entregue su trabajo en forma de PRÁCTICA DE EJERCICIOS, puede debe ser en archivo WORD con el anexo de EXCEL correspondiente a los cálculos y cumplir las rúbricas indicadas en la página: http://marcelrzm.comxa.com/Rubricas/Rubricas.htm Enviarlo por correo electrónico a las siguientes direcciones: [email protected]; [email protected] y [email protected]; [email protected] Con copia a sus compañeros de equipo y hacia la misma persona que envía el mensaje. Colocar en asunto: “ACTIVIDAD 2.1 Pronóstico de ventas”

Determinar: a) Una columna donde se indique la tendencia de la cantidad de ingresos usar una media móvil de tres periodos. b) En otra columna determine la tendencia de la cantidad de ingresos usando una media móvil de dos periodos. c) Usando media móvil ponderada con los siguientes pesos: para el dato mas actual usar una importancia del 50%, para el dato siguiente usar un peso del 40% y para el último dato del periodo un peso del 10%. d) Repita el inciso anterior usando las siguientes ponderaciones: para el dato mas actual usar una importancia del 40%, para el dato siguiente usar un peso del 40% y para el último dato del periodo un peso del 20%. e) Use el método de atenuación exponencial con α = 0.15 y un pronóstico para el primer periodo de 45 (en millones de pesos). f) Para las cinco opciones estudiadas, determine la desviación absoluta promedio. g) Indique cual es el mejor pronóstico, basándose en la información del inciso anterior. h) Usando el mejor pronóstico del inciso anterior, determine cual será la cantidad de ingresos para el año 2007 en Cancún. Basado en: Aquilano, C. J. Administracion de la producción y operaciones (10 ed.). México DF: McGraw Hill. Gitman, Lawrence. Fundamentos de administración Financiera. Edit. Harla. México, 1995.

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