Pronósticos II

Lo que fue el microscopio para la evolución de las ciencias biológicas, o el telescopio para la astronomía, es el ordenadorrespectoaldesarrollomatemático.  MigueldeGuzmánOzámiz,(1936-2004)Matemáticoespañol.

MÉTODOS CUANTITATIVOS Los pronósticos cualitativos son los que no requieren de una abierta manipulación de datos sino que hacen uso del juicio de quien pronostica. Por su naturaleza éstos suelen ser subjetivos y no utilizan modelos matemáticos. Las técnicas cualitativas se usan cuando no se tiene disponibilidad de información histórica o los datos son escasos, por ejemplo cuando se introduce un producto nuevo al mercado. Usan el criterio de la persona y ciertas relaciones para transformar información cualitativa en estimados cuantitativos. En los siguientes puntos se listan las características clave de los datos que provienen de pronósticos cualitativos:








Por lo general el pronóstico se basa en un juicio personal o en alguna información cualitativa externa. El pronóstico tiende a ser subjetivo; toda vez que suele desarrollarse a partir de la experiencia de las personas involucradas, con frecuencia estará sesgado con base en la posición potencialmente optimista o pesimista de dichas personas. Una ventaja de este método radica en que casi siempre permite obtener algunos resultados con bastante rapidez. En ciertos casos, la proyección cualitativa es especialmente importante, ya que puede constituir el único método disponible. Estos métodos suelen utilizarse para productos individuales o familias de productos, y rara vez para mercados completos

Algunos de los métodos más comunes de pronóstico cualitativo son los siguientes: Investigación de Mercados: Se usa para evaluar y probar hipótesis acerca de mercados reales. Suelen ser cuestionarios estructurados que se envían a los clientes potenciales del mercado solicitando en ellos opinión acerca de productos o productos potenciales e intentan muchas veces averiguar la probabilidad de que los consumidores demanden ciertos productos o servicios. En resumen, una investigación de mercado consiste en los siguientes pasos: 1. Desarrollar cuestionario con preguntas que proporcionen información necesaria para el desarrollo del pronóstico, por ejemplo edad o ingresos o con qué frecuencia se Norma Hernández Hernández

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consumiría el producto. Si se aplica a distribuidor serían necesarios el tamaño de la tienda y la proyección del número de artículos que compraría. 2. Llevar a cabo la encuesta, ya sea por correo, fax, teléfono, postal para recortar en una revista, etc. 3. Tabular y analizar los resultados e interpretarlos cuidadosamente La exactitud de éste método puede ser excelente, dependiendo del cuidado que se haya puesto en el trabajo. Método Delphi o consenso de panel: Se usa para pronósticos a largo plazo, pronósticos de ventas de productos nuevos y pronósticos tecnológicos. Llamado así en honor al Oráculo de Delphos, quien predijo eventos futuros. En ésta método un comité de expertos corresponde al Oráculo. Se utilizan paneles con éstos expertos en el mercado específico y de diferentes campos, los cuales intentan transferir al análisis su conocimiento individual respecto de los factores que afectan la demanda, interactuando entre sí para tratar de llegar a un consenso en cuanto al pronóstico de la demanda. Éste método permite que cada experto realice sus pronósticos individuales anónimamente, especificando las razones que lo llevaron a dicha proyección, después el conjunto de éstos se distribuye entre todos los expertos, lo cual permite que cada uno modifique sus proyecciones en base a la información de los demás. La idea es repetir ésta serie de pasos hasta alcanzar un consenso. Analogía por ciclo de vida: Se utiliza a la hora de lanzar un producto nuevo y se basa en el hecho de que casi todos los productos y servicios tienen un ciclo de vida bien definido, éste método tiene una aplicación muy especial. Generalmente las ventas presentan un crecimiento durante la etapa temprana que sigue a la introducción del producto en el mercado. En cierto punto, el producto o servicio madura, lo que implica un bajo o nulo crecimiento adicional, hasta que, en un momento dado, la demanda va bajando hasta el punto donde ya no es ofertado. Un claro ejemplo se da con los productos relacionados con una “moda” por ejemplo los restaurants de comida rápida (McDonald’s, Burger King, KFC, etc) lanzan nuevas promociones que incluyen productos relacionados con la película de Disney que ha sido recientemente estrenada o está próxima a serlo, durante la fase temprana la demanda va creciendo hasta alcanzar la madurez, en la que la demanda no varía mucho para decaer posteriormente cuando la película comienza a pasar de moda o sale una nueva. Los siguientes conceptos son importantes a la hora de considerar el ciclo de vida: Marco de tiempo y duración del crecimiento y la madurez Velocidad del crecimiento y decadencia
Tamaño de la demanda global, sobre todo durante la fase de madurez



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Valoración o juicio informado: Es uno de los métodos de pronósticos de mayor uso, sin embargo, también es de los menos confiables. Stephen Chapman nos proporciona un ejemplo sobre un ejecutivo de ventas y su equipo de vendedores, en éste, el ejecutivo solicita a cada vendedor que desarrolle una proyección de ventas para su área, tomando como marco temporal cierto periodo futuro. Luego, el ejecutivo combina las proyecciones individuales en un pronóstico de ventas global para la compañía. Las razones por las que éste método suele ser poco fiables son variadas, entre ellas destacan las siguientes: Los vendedores pueden utilizar dicho pronóstico como oportunidad para establecer metas optimistas.
Miedo por parte de los vendedores de que sus pronósticos se utilicen como una cuota de ventas, lo que los puede llevar a establecer una cifra menor de la que ellos creen poder vender.
Los acontecimientos recientes, por ejemplo una buena o mala semana de ventas, bombardeo mediático acerca de una inminente debacle en la demanda de servicios o productos por la crisis económica, etc pueden influenciar de tal manera que sus proyecciones serán muy pesimistas o muy optimistas.


Los métodos anteriores suelen ser usados en la industria y, en ocasiones, la opinión de los expertos suele ser precisa y podría llegar a ser nuestra única opción para proyecciones, sin embargo, nos encontramos con inconvenientes como los antes mencionados o como el tiempo que tardan en realizarse (en el caso de los estudios de mercado) o lo costosos que suelen ser (como en el caso del método Delphi).

MÉTODOS DE PREDICCIÓN ACTUALMENTE EN USO Aunque se podrían utilizar muchos esquemas diferentes de clasificación al considerar los principales enfoques para pronosticar, aquí se describe únicamente la categoría de los métodos cuantitativos. En los métodos cuantitativos existen 3 subcategorías de estos métodos. Los métodos de series de tiempo que buscan identificar patrones históricos (empleando el tiempo como referencia) para enseguida pronosticar, utilizando una extrapolación basada en el tiempo de estos patrones. Los métodos explicativos tratan de identificar las relaciones que conducen a resultados observados (causados) en el pasado y luego pronosticar mediante la aplicación de tales relaciones en el futuro. Los métodos de monitoreo, que todavía no alcanzan un uso muy extendido, buscan identificar cambios en los patrones y relaciones. Básicamente se utilizan para indicar cuándo no es apropiada la extrapolación de patrones o relaciones pasados. Norma Hernández Hernández

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Es interesante plantearnos algunas preguntas referentes a los métodos de predicción actualmente se utilizan en la toma de decisiones de las empresas 1. ¿Cuáles métodos se usan en la práctica? ¿por qué? 2. ¿Qué tan consistente resulta la utilización práctica de los métodos con resultados obtenidos a través de la experiencia? 3. ¿Están de acuerdo las personas encargadas de realizar los pronósticos con los usuarios que aplican los pronósticos? Parte de estas interrogantes tienen respuesta al observarse la siguiente tabla1 que contiene los resultados de un estudio realizado por Mentzer y Cox entre 150 directivos estadounidenses. Método

1Sólo

Familiaridad con los principales métodos de predicción (%) Muy Vagamente Poco familiarizado familiarizado familiarizado

Promedio móvil

85

7

8

Proyección de la recta

82

11

7

Suavizamiento exponencial

73

12

15

Regresión Análisis de la recta de tendencia

72

8

20

67

16

17

se incluyen los resultados referentes a los métodos objetivos (cuantitativos)

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Simulación

55

22

23

Descomposición clásica

42

9

49

Box-Jenkins

26

9

65

De los datos de la tabla anterior se puede decir que: 1. Los usuarios están más familiarizados con los métodos cuantitativos sencillos que con los refinados 2. El promedio móvil es el más conocido, aunque a decir de los propios estudios de los autores, no es tan exacto como el método d suavizamiento exponencial 3. La metodología Box-Jenkins es el menos conocido de los métodos incluidos en la tabla Satisfacción con los métodos de predicción (%) Método

Satisfecho

Neutral

Insatisfecho

Regresión

67

19

14

Suavizamiento exponencial

60

19

21

Promedio móvil

58

21

21

Análisis de la recta de tendencia

28

28

15

Descomposición clásica

55

14

31

Simulación

54

18

28

Proyección de la recta

32

31

37

Box-Jenkins

30

13

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Se pueden hacer ciertas observaciones respecto a los resultados de esta tabla: 1. La regresión es el método con el cual los usuarios tienen el nivel más alto de satisfacción, a pesar de que los hallazgos empíricos de los métodos de series de tiempo son más precisos que los métodos explicativos (la regresión y la econometría) 2. El siguiente con el que los usuarios estuvieron más satisfechos en el suavizamiento exponencial. Esto es coherente con los estudios empíricos que informan que el suavizamiento exponencial tiene precisión considerable y es fácil de entender y utilizar 3. El método de Box-Jenkins fue con el que los usuarios estuvieron más insatisfechos (tal vez debido a que es un método difícil de comprender y aplicar) Un comentario adicional y útil, ante los datos analizados anteriormente, el método de predicción utilizado debe ser atractivo intuitivamente para la administración. A la gerencia de cualquier empresa no le agradan las cajas negras (sin importar qué tan exactas puedan ser). Así, a menos que pueda comprender el método que se está usando, no es probable que se empleen sus pronósticos. El atractivo intuitivo, así como la precisión y el costo, se deben tomar en cuanta cuando se selecciona un método de pronóstico. Norma Hernández Hernández

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EL PROCESO DE PRONÓSTICO Las técnicas en el proceso de pronóstico deben ser vistas como lo que en realidad son, herramientas que utilizarían los administradores para llegar a mejores decisiones. No se debe ver al pronóstico como un sustito de la profecía, sino como la mejor forma de identificar y extrapolar patrones o relaciones establecidos con el fin de pronosticar. Para poder determinar abordar un proyecto en donde las decisiones que se tomen tendrán como base los resultados que arroje una técnica de pronóstico, debemos tener en consideración los siguientes puntos. Identificación del problema Los pronósticos proporcionan información para tomar mejores decisiones. El primer paso es identificar el problema y la decisión que involucra. Si la decisión no afecta se afecta por el pronóstico, el pronóstico es innecesario. La importancia de la decisión sugerirá el esfuerzo que debe dedicarse a producir un pronóstico. Una decisión de una sola vez requiere un pronóstico, mientras que una solución recurrente necesita un pronóstico cada vez que se toma la decisión. Comprensión del problema La base para entender los problemas de pronósticos es comprender el proceso en el cual se encuentra involucrado nuestro pronóstico. Generalmente es difícil comprender por completamente dicho proceso, por lo que solo se puede esperar conocerlo cada vez mejor y hacer las suposiciones necesarias para poder pronosticar. Por eso la conveniencia de plantearse las siguientes preguntas •

¿Por qué se requiere un pronóstico?

•

¿Quién utilizará el pronóstico?

Características del problema Las principales características de un problema son los pronósticos son el marco de tiempo, el nivel de detalle, la exactitud necesaria y el número de aspectos a pronosticar. •

Las decisiones a largo plazo no requieren pronósticos exactos. Normalmente los pronósticos a largo plazo se hacen para una sola vez. Es común que se usen métodos causales y cuantitativos para obtenerlos.

•

Las decisiones a mediano plazo normalmente requieren pronósticos para uno o dos artículos. Con frecuencia se usan métodos cuantitativos, incluyendo los causales y las series de tiempo, para los pronósticos a mediano plazo.

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•

Debido a que las decisiones de corto plazo están basadas en estos pronósticos, necesitan ser razonablemente exactos. Los métodos de series de tiempo son los que se usan con más frecuencia para los pronósticos a corto plazo, pero en algunas situaciones, también son útiles los métodos causales y los cuantitativos

Al conocer los puntos anteriores debemos cuestionarnos: •

¿Cuáles son las características de los datos disponibles?

•

¿Qué espacio de tiempo se pronosticará?

Datos: Examinar los datos, cuando se tienen, pueden proporcionar una gran visión. Si no se dispone de datos o recolectarlos es demasiado costoso, se elige un enfoque cualitativo. Para ayudarnos a determinar la importancia de los datos, es recomendable preguntarse: •

¿Cuáles son los requerimientos mínimos de datos?

•

¿Cuál es la precisión deseada?

Si se disponen de datos, se grafican para observar si existe un patrón. Esto permitirá identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares (componente aleatoria).

SELECCIÓN DE UNA TÉCNICA DE PRONÓSTICO Uno de los factores principales que influye en la selección de una técnica de pronóstico consiste en la identificación y comprensión de patrones históricos en los datos, algo que ya analizamos en los puntos anteriores, el otro factor importante es ¿Cuál será el costo del pronóstico? Una vez conocida esta información, y ayudándonos de la siguiente tabla, podremos determinar qué tipo de modelo y qué técnica emplearemos. Método

Serie de Tiempo (Cuantitativos)

H Tiempo

Costo

Promedio Simple

Se usa una regla simple que pronostica igual al último valor o igual más o menos algún porcentaje

CP

B

Promedios móviles

El pronóstico es simplemente un promedio de los n más recientes.

CP

B

Promedios móviles dobles

El pronóstico es el promedio del promedio de los n más recientes (para series con tendencia moderada)

CP

B

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Pronósticos II

Método

Serie de Tiempo (Cuantitativos)

H Tiempo

Costo

Suavizamiento exponencial simple

Los pronósticos son promedios móviles ponderados exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso (ST con patrón horizontal)

CP

B

Suavizamiento exponencial doble (Holt)

Los pronósticos son promedios móviles ponderados exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso (para ST con tendencia)

CP-LP

B

Suavizamiento exponencial doble (Brown)

Los pronósticos son promedios móviles ponderados exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso (para ST con tendencia)

CP

B

Suavizamiento exponencial triple (Winters)

Los pronósticos son promedios móviles ponderados exponencialmente, donde los últimos valores tienen mayor peso (para ST con tendencia)

CP-LP

B

Descomposición:

Las series de tiempos se dividen en sus componentes de tendencia: estacional cíclica y aleatoria,

CP-LP

B

Box-Jenkins

Se propone un modelo de regresión de serie de tiempo, estadísticamente probado modificado y vuelto a probar hasta que sea satisfactorio

MP-LP

M-A

Abreviaturas: B= bajo, M= medio, A= alto, CP= corto plazo, MP= mediano plazo, LP= largo plazo. Método

Asociativos (cuantitativos o causales)

H Tiempo

Costo

Regresión y correlación

Se usan una o más variables asociadas para pronosticar por medio de la ecuación de mínimos cuadrados (regresión) o de una asociación (correlación) con una variable explicativa

CP-MP

M-A

Econométricos

Se usa una solución por ecuaciones simultáneas de regresión múltiple para una actividad económica

CP-LP

A

Abreviaturas: B= bajo, M= medio, A= alto, CP= corto plazo, MP= mediano plazo, LP= largo plazo. Método

Opinión y juicio (cualitativos)

H Tiempo

Costo

Fuerza de ventas

Estimación del área de ventas como un todo

CP-MP

B-M

Opinión ejecutiva

Gerentes de mercadotecnia, finanzas y producción preparan pronósticos

CP-LP

B-M

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Pronósticos II

Método

Opinión y juicio (cualitativos)

H Tiempo

Costo

Ventas y Gerentes

Los cálculos independientes de los vendedores regionales son canalizados con proyecciones nacionales de los gerentes de línea de productos

MP

M

Analogía histórica

Pronóstico proveniente de la comparación con un producto similar previamente introducido

CP-LP

B-M

Delphi

Los expertos responden (anónimamente) una serie de preguntas, reciben retro- alimentación y revisan sus cálculos.

LP

M-A

Investigaciones de Mercado

Se usan cuestionarios y paneles para obtener datos que anticipen el comportamiento del consumidor

MP-LP

A

MEDICIÓN DEL ERROR EN EL PRONÓSTICO Para ayudarnos a evaluar una técnica de pronóstico, nos basamos en los errores generados por dicha técnica, generalmente lo hacemos mediante el cálculo de la Desviación Absoluta de la Media (DAM), el Error Medio Cuadrado (EMC) y el Porcentaje de Error Medio Absoluto (PEMA) Una parte de la decisión para utilizar una técnica de pronóstico en particular es la determinación de si la técnica producirá errores de predicción que se juzguen como suficientemente pequeños. Las mediciones de precisión de un pronóstico se utilizan de la siguiente manera: •

La comparación de la precisión de dos técnicas diferentes.

•

La medición de la utilidad o confiabilidad de una técnica.

•

La búsqueda de una técnica óptima.

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