La demanda de productos o servicios se puede dividir en seis componentes: demanda promedio para el periodo, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria y autocorrelación.

1. El hombre frente a la incertidumbre
2. Pronóstico de la Demanda
(Métodos cualitativos y cuantitativos)
Dr. Juan Manuel Carrión Delgado

2. Hombre
• Lanzamiento de una moneda
• Sorteo de lotería
• Volumen de exportación próx.
año
• Día-Noche
• Gravedad terrestre
• Rotación de la tierra
Estocástico
Determinista
Incertidumbre
Certidumbre

3. Hombre
Método
no
científico
Método
científico
• Técnica de pronóstico
• Econometría
• Simulación.
• Etc.
• Oráculo
• Bola de cristal
• Cartomancia
• Etc.

4. Conocimiento
estadístico
Conceptos
básicos
Ramas
• Descriptiva
• Inferencial
• Población
• Muestra
• Parámetro poblacional
• Estadístico muestral
• Variable
Cuantitativas
Cualitativas
• Discretas
• continuas

5. Pronóstico
Demanda :
a) Independiente
a) Dependiente

6. Factores que afectan la demanda
• Situación de la economía
• Competencia
• Tendencia de mercado
• Ciclo de vida del producto
• Planes internos de la compañía:
Promociones
Precios
Cambios de productos

8. Concepto de pronóstico
• Es la estimación de condiciones futuras
• Antecede a la planeación para satisfacer la demanda
futura
• Los clientes buscan tiempos cortos de entrega

9. Los principios de pronósticos
1. Los pronósticos tienen un margen de error
2. Deben tener una estimación del error
3. Deben compararse con la demanda real y ajustarse
4. Son más exactos por grupos individuales
5. Son más cercanos para periodos cercanos de tiempo

10. Preparación de datos
• Los pronósticos generalmente se
hacen a partir de datos históricos que
se ajustan:
Mediante juicio
Mediante técnicas estadísticas
• Los datos deben mostrar demanda
• Registrar las circunstancias especiales.

11. Elementos a considerar en una serie de tiempo
• Horizonte de proyección
• Incertidumbre alrededor del pronóstico
• Confiabilidad y magnitud de los datos
• Costo asociado al proceso de predicción

12. Técnicas de pronósticos
• Cualitativas
Mediante juicio, intuición o
experiencia.
Son subjetivas
Se usan para ajustar los datos
históricos
• Cuantitativas
Extrinsecas: usan indicadores
externos
Intrisecas: usan datos históricos
conocidos como series de tiempo

13. Técnicas cualitativas
• Método Delphi
Pronóstico a largo plazo
Pronósticos tecnológicos
Estado general del mercado
Economía
Opinión de expertos
• Analogía histórica
Productos nuevos

14. Técnicas cuantitativas
• Análisis de series de tiempo
1. Horizontalidad
2. Estacionalidad
3. Ciclo
4. Tendencia

15. 1. Horizontalidad (error)
• Existen variables u observaciones cuyo comportamiento es aleatorio o
errático. Se les conoce usualmente como movimientos de tipo
horizontal, irregular o aleatorio (productos defectuosos,
computadoras, aparatos y componentes electrónicos, radios, índice de
precios del mercado, acciones en dicho mercado etc.)

16. 2. Estacionalidad
• Movimientos estacionales . Esta variables cuya conducta no es errática, sino que
fluctúan u oscilan en forma regular o casi idéntica, conforme a una determinada
época del año, por lo cual se les conoce como patrón estacional (abrigos,
impermeables, ventiladores, artículos escolares, etc.).

17. 3. Ciclo
• El comportamiento de esta variable no se asocia a una determinada
época del año, sino a fluctuaciones de la actividad macroeconómica,
esto es, al movimiento de los ciclos económicos de un país, como
crecimiento y auge, recesión y depresión, y cuyo horizonte temporal
trasciende la longitud de un movimiento horizontal y estacional, para
abarcar normalmente varios años consecutivos.

18. 4. Tendencia
• Son variables, usualmente de tipo macroeconómico, cuya
conducta manifiesta un comportamiento estable y con
tendencia secular o de largo plazo (PIB, etc.)

20. Comparación de métodos de series de tiempo
Método Patrón de datos Mínima cantidad de
datos No estacional
Mínima cantidad de
datos Estacional
Promedio móvil Estable 2 N/A
Suavizamiento
exponencial sencillo
Estable 2 N/A
Índice estacional Estacional N/A 2*L
Suavizamiento
exponencial doble
Tendencia 5 N/A
Regresión simple Tendencia 10 N/A
Método Winter Tendencia/Estacional 10 2*L
Descomposición Tendencia/Estacional N/A 2*L
Descomposición
múltiple
Cíclica/Estacional 10*V 6*L
Método de Box-
Jenkins (ARIMA)
Todos 24 3*L

21. Cómo pronosticar
• Graficar datos históricos
• Analizar tendencias y estacionalidad
• Considerar factores internos y externos
• Determinar la técnica a usar
• Calcular el pronósticos acumulado e individual
• Compara pronóstico vs demanda real
• Calcular el error del pronóstico
• Ajustar pronóstico

22. Análisis de series de tiempo
• Modelo multiplicativo y aditivo
• D= [(L+T)*S] +R
• D=Demanda
• L= Nivel base
• T= Tendencia
• S= Índice estacional
• R= Error

23. Vgr. 1.
• La demanda para el producto XYZ está
promediando 10,000 unidades por mes, con una
tendencia a vender 500 unidades más por mes. El
mes que se está pronosticando es diciembre que
debido a la variación estacional muestra un
promedio superior del 40% al mes típico. El error
promedio del pronóstico utilizando este modelo ha
sido de 800. Determinar el pronóstico para
diciembre.

24. Vgr. 2.
• La demanda para el producto XYZ está
promediando 5,000 unidades por mes, con una
tendencia a vender 100 unidades menos por mes.
El mes que se está pronosticando es agosto que
debido a la variación estacional muestra un
promedio inferior del 20% al mes típico. El error
promedio del pronóstico utilizando este modelo ha
sido de 200. Determinar el pronóstico para agosto.

25. Índice estacional
• Mide la variación por estaciones
Índice estacional =
Demanda promedio del período
Demanda promedio para todos los periodos

26. Vgr. Ejercicio

27. Vgr. Completar y determinar

28. Control del pronóstico
• Es el proceso de comparar la demanda real contra
el pronóstico .
Pronóstico = 100-MAPE
MAPE=
ΣAPE
N° DE PERÍODOS
APE =
DEMANDA REAL- PRONÓSTICO
DEMANDA REAL
* 100

29. Vgr. Cálculo de exactitud de pronóstico

30. Vgr. Completar y determinar

31. Técnicas de pronósticos
“Es la estimación de las condiciones en el futuro”