pronosticos de la demanda

1. PRONOSTICOS
Un pronóstico es una predicción de eventos futuros que se
utiliza con propósitos de planificación.
- Son vitales para las decisiones de la organización
- Es la base de la PLANEACION a largo plazo
- Por lo regular, un pronóstico perfecto es imposible
- Es importante establecer la práctica de una revisión
continua de los pronósticos
- Se debe tratar de encontrar y usar el mejor método de
pronóstico disponible, dentro de lo razonable

3. Proporcionan herramientas de
decisión
• Finanza y Contabilidad: Fundamentos para la
Planeacion de Control de Costos y Presupuesto
• Marketing: Pronosticos de Ventas, Planear
Productos nuevos, Compensacion vendedores
• Produccion y Operaciones: Selección del
proceso, Planeacion de Capacidad, Planeacion
de la Produccion, Programacion y Inventarios

4. El propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar todas las
fuentes de la demanda, con el fi n de poder usar con eficiencia el sistema
productivo y entregar el producto a tiempo.
Dos Fuentes
• La demanda dependiente es la demanda de un producto o servicio
provocada por la demanda de otros productos o servicios. «Hay que
cubrirla»
• La demanda independiente es la que no se deriva directamente de la
demanda de otros productos. «Se puede manipular»

6. La demanda de productos o servicios se puede dividir en seis componentes:
• Demanda promedio para el periodo,
• Una tendencia,
• Elementos estacionales,
• Elementos cíclicos, La influencia cíclica sobre la demanda puede provenir de eventos tales
como elecciones políticas, guerras, condiciones económicas o presiones sociológicas
• Variación aleatoria, Las variaciones aleatorias son provocadas por los eventos fortuitos, y
• Autocorrelación. La autocorrelación indica la persistencia de la ocurrencia

7. • Cualitativo: Son subjetivas y se basan en estimados y
opiniones,
• Análisis de series de tiempo: Se basa en la idea de que
es posible utilizar información relacionada con la
demanda pasada para predecir la demanda futura,
• Relaciones causales: Se analiza utilizando la técnica de
la regresión lineal, supone que la demanda se relaciona
con algún factor subyacente en el ambiente, y
• Simulación: Permite manejar varias suposiciones
acerca de la condición del pronóstico.

8. Los modelos de pronósticos de series de tiempo tratan de predecir el
futuro con base en la información pasada
El modelo de pronóstico que una empresa debe utilizar depende de:
• 1. El horizonte de tiempo que se va a pronosticar.
• 2. La disponibilidad de los datos.
• 3. La precisión requerida.
• 4. El tamaño del presupuesto de pronóstico.
• 5. La disponibilidad de personal calificado.
Al seleccionar un modelo de pronóstico, existen otros aspectos como el
grado de flexibilidad de la empresa (mientras mayor sea su habilidad
para reaccionar con rapidez a los cambios, menos preciso necesita ser el
pronóstico).

10. Para pronosticar el siguiente período, emplea el
dato de la demanda del último período.

11. Para pronosticar el siguiente período, emplea la media de todos
los períodos precedentes.

12. El pronóstico es una media de las n observaciones
precedentes. Calcula una media de los n datos más
recientes de la serie temporal, de tal modo que, a medida
que finaliza un período, se descarta la demanda del período
más lejano y se reemplaza por la nueva observación
disponible.

14. Hallar Promedio Movil Simple para periodos de 3 y 9 semanas con los siguientes datos

16. Es una media móvil en la que se incluye una ponderación para la
demanda de los períodos pasados que suele ser mayor para los
más recientes.
• Pasos para su cálculo:
• 1º. Establecer el orden de la media móvil, n.
• 2º. Definir los coeficientes de ponderación,

17. Ejemplo
En un periodo de cuatro meses, el mejor pronóstico se deriva utilizando 40% de las
ventas reales durante el mes más reciente, 30% de dos meses antes, 20% de tres
meses antes y 10% de hace cuatro meses. Si las ventas reales fueron
Con el resultado hallado para el mes 5 . Entonces, el pronóstico para el mes 6 sería

18. Esta técnica se denomina suavizado o alisado exponencial porque
los pesos disminuyen de forma exponencial, con un factor de
disminución de (1-α)
El suavizado exponencial es una media ponderada en la que se
incluyen todas las observaciones anteriores y se da más peso a
los datos más recientes que a los antiguos.

21. La regresión es una relación funcional entre dos o más
variables correlacionadas. Se utiliza para pronosticar
una variable con base en la otra.
La regresión lineal se refiere a la clase de regresión
especial en la que la relación entre las variables forma
una recta de la forma Y = a + bX
donde
Y es el valor de la variable dependiente que se despeja,
a es la secante en Y,
b es la pendiente, y
X es la variable independiente

22. Ejemplo
Las ventas de una línea de productos en una empresa durante los 12 trimestres
de los últimos 3 años son las siguientes. La compañía quiere pronosticar cada
trimestre del cuarto año; es decir, los trimestres 13, 14, 15 y 16.

23. El método de mínimos cuadrados trata de ajustar
la recta a los datos que minimizan la suma de los
cuadrados de la distancia vertical entre cada
punto de datos y el punto correspondiente en la
recta. La suma de los cuadrados de las diferencias
entre los puntos de datos trazados y los puntos de
la recta es

25. Formulas
En el método de mínimos cuadrados, las
ecuaciones para a y b son