Principios básicos del pronóstico

PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DEL PRONÓSTICO

La formulación de pronósticos (o proyección)es una técnica para utilizar experiencias pasadas con la finalidad de predecir expectativas del futuro.
A continuación se muestra algunas características fundamentales:

• Casi siempre son incorrectos. Lo sustancial es concentrar nuestra atención en "que tan equivoco esperamos que sea" y en "como planeamos darle cabida al error potencial en el pronóstico".
• Son más precisos para grupos o familias de artículos. Ya que los errores de proyección respecto a productos individuales tienden a cancelarse entre si a medida que se les agrupa.
• Son mas precisos cuando se hacen para periodos cortos. Son menos las peturbaciones potenciales respecto del futuro próximo que puede impactar la demanda de productos.
• Debe incluir un error de estimación. Para estar completo, un buen pronóstico contiene tanto una estimación básica como una estimación de su error.
• No son sustitutos de la demanda calculada. Utilice siempre la información real cuando esté disponible.

PRINCIPALES CATEGORÍAS DE PRONÓSTICO

Pronósticos cualitativos

Resulta especialmente útil cuando no se tiene disponibilidad de información histórica, ejemplo, producto nuevo que no cuenta con una historia de ventas. A continuación se lista algunas características clave de los datos que provienen de pronósticos cualitativos:

• Se basa en un juicio personal o en alguna información cualitativa externa.
• Estará sesgado con base en la posición potencialmente optimista o pesimista de las personas involucradas.
• Siempre permite obtener algunos resultados con bastantes rapidez.
• En ciertos casos es importante, ya que puede constituir el único método disponible.
• Suelen utilizarse para productos individuales o familias de productos, y rara vez para mercados completos.

Pronósticos cuantitativos

Los pronósticos de serie de tiempo parten del supuesto común: que la demanda pasada sigue cierto patrón, y que si este patrón puede ser analizado podrá utilizarse para desarrollar proyecciones para la demanda futura.

• Patrón aleatorio. Parte del supuesto de que la demanda siempre posee un elemento aleatorio.
• Patrón de tendencia. Las tendencias pueden ser crecientes o decrecientes y tener naturaleza lineal o no lineal.
• Patrón estacional. Son patrones cíclicos, ya que pueden estar ligados o no a la estaciones del año; además son aquellos que siguen cierto ciclo de demanda, creciente o decreciente.

Promedios móviles simples. 

Promedio matemático de los últimos periodos recientes de la demanda real.

 Ejercicio:

Para obtener el pronóstico para el periodo 4 tomamos la demanda real de los tres periodos previos (periodos del 1 a 3), y obtenemos el periodo: (24+26+22)/3=24, y así sucesivamente.


Promedios móviles ponderados

El peso asignado a cada punto de demanda pasado que se utilice en el cálculo puede variar. La ecuación es la siguiente (la W viene de weight, peso):

Ejercicio:
Tomando datos del ejercicio de promedios móviles simples, con pesos de 0.5, 0.3 y 0.2 (con el peso 0.5 aplicado a la información de demanda mas reciente).

Suavizado exponencial simple

Proporciona un promedio móvil con un peso exponencial de todos los valores observados con anterioridad.

Ejercicio:
Se tiene como constante de suavización 0.5

Regresión

Técnica estadística para intentar ajustar una línea a partir de un conjunto de puntos mediante el uso del mínimo error cuadrado total entre los puntos reales y los puntos y los puntos sobre la línea.

Ejercicio:

Pronóstico de regresión ajustado estacionalmente

ERRORES DE PRONÓSTICO

Existen varias técnicas importantes para calcular el error, entre las más útiles se incluyen:

Error promedio de pronóstico (MFE, Mean Forecast Error)

Desviación Media Absoluta (MAD, Mean Absolute Deviation)

Ejercicio:
Cálculo del valor absoluto de los errores de pronóstico

EJERCICIO INTEGRADOR

El patrón de demanda de 10 periodos para cierto producto se presenta como 127, 113, 121, 123, 117, 109, 131, 115, 127 y 118. Pronostique la demanda para el periodo 11, utilizando cada uno de los siguientes métodos: promedio móvil de 3 meses; promedio móvil ponderado de 3 meses con pesos de 0.2, 0.3 y 0.5; suavización exponencial con una constante de suavización de 0.3, y regresión lineal. Calcule el MAD para cada método, a fin de determinar el método que sería preferible de acuerdo con las circunstancias.

Dado los datos y la información del problema, es probable que el método a utilizar sea el de regresión, ya que ofrece un MAD relativamente bajo en comparación con otros métodos. Por supuesto a medida que se tenga mas información, esto puede cambiar.


REFERENCIAS

• Planificación y control de la producción - Stephen N. Chapman.