TéCnicas De PronóStico

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tecnicas de pronostico modelos cualitativos cuantitativos, promedio movil simple ponderado

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TéCnicas De PronóStico

  1. 1. Técnicas de Pronóstico <ul><li>Los pronósticos se agrupan en 3 tipos básicos: </li></ul><ul><li>Cualitativos </li></ul><ul><li>Análisis de series de tiempo </li></ul><ul><li>Relaciones causales </li></ul>
  2. 2. Modelos Cualitativos <ul><li>Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones </li></ul><ul><li>Método Delphi </li></ul><ul><ul><li>Grupo de expertos responden un cuestionario. </li></ul></ul><ul><li>Investigación de mercado </li></ul><ul><ul><li>Encuestas, entrevistas. </li></ul></ul><ul><li>Consenso grupal </li></ul><ul><ul><li>intercambio abierto entre profesionales. </li></ul></ul>
  3. 3. Modelos Cualitativos <ul><li>Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones </li></ul><ul><li>Analogía histórica </li></ul><ul><ul><li>Vincula el pronóstico con un artículo similar. </li></ul></ul><ul><li>Niveles inferiores </li></ul><ul><ul><li>Datos obtenido del front line en contacto con mercado </li></ul></ul>
  4. 4. Análisis de series de tiempo <ul><li>Uso de la historia de sucesos durante un período para hacer un pronóstico </li></ul><ul><li>Promedio móvil simple </li></ul><ul><ul><li>promedio datos en un determinado período </li></ul></ul><ul><li>Promedio móvil ponderado </li></ul><ul><ul><li>Ponderación relativa de los datos, según la experiencia </li></ul></ul><ul><li>Suavizamiento exponencial </li></ul><ul><ul><li>Suavizamiento de los datos, reduciendo el peso de los datos menos vigentes </li></ul></ul><ul><li>Análisis de regresión </li></ul>
  5. 5. Causales <ul><li>Análisis de regresiones </li></ul><ul><ul><li>Similar a mínimos cuadrados pero con más variables. </li></ul></ul><ul><li>Modelos econométricos </li></ul><ul><ul><li>Descripción de un sector de la economía por medio de ecuaciones interdependientes. </li></ul></ul><ul><li>Modelos de entrada / salida </li></ul><ul><ul><li>Indica cambios en nivel de ventas en una industria respecto de otra. </li></ul></ul><ul><li>Indicadores guía </li></ul><ul><ul><li>Estadísticas en la misma dirección que la serie que se pronostica </li></ul></ul>
  6. 6. Componentes de la Demanda <ul><li>Demanda promedio para el período </li></ul><ul><li>Tendencia </li></ul><ul><ul><li>lineal </li></ul></ul><ul><ul><li>Curva en S: crecimiento y madurez de un producto </li></ul></ul><ul><ul><li>Asintótica: Introducción hasta saturar el mercado </li></ul></ul><ul><ul><li>Exponencial: Crecimiento explosivo en la demanda Influencia estacional </li></ul></ul><ul><li>Elementos cíclicos </li></ul><ul><li>Variación aleatoria </li></ul><ul><li>Autocorrelación </li></ul>
  7. 7. Análisis de Series de Tiempo <ul><li>Elementos a considerar en la elección del modelo: </li></ul><ul><li>Horizonte de tiempo </li></ul><ul><li>Disponibilidad de datos </li></ul><ul><li>Precisión requerida </li></ul><ul><li>Presupuesto disponible </li></ul><ul><li>Disponibilidad personal idóneo </li></ul>
  8. 8. Comparación técnicas de pronóstico
  9. 9. Promedio móvil simple <ul><li>Demanda no presenta bruscos cambios de tendencia </li></ul><ul><li>No posee características estacionales </li></ul><ul><li>Ayuda a eliminar fluctuaciones aleatorias del pronóstico </li></ul><ul><li>Empleo de períodos breves: </li></ul><ul><ul><li>oscilaciones, tendencia mas cercana </li></ul></ul><ul><li>Empleo de períodos largos: </li></ul><ul><ul><li>regularidad en respuesta, rezago en tendencia </li></ul></ul><ul><li>Inclusión de todos los datos individuales </li></ul><ul><li>Igualdad a cada componente </li></ul>
  10. 10. Promedio móvil ponderado <ul><li>Peso relativo a los diferentes elementos, pero la suma total es 1.0 </li></ul><ul><li>Afecta el efecto de datos históricos </li></ul>
  11. 11. Pronóstico basado en promedio móviles: 3 y 9 semanas
  12. 12. Pronóstico basado en promedio móviles: 3 y 9 semanas

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