PRESENTACIÓN
A2.2. IMPORTANCIA ESTRATÉGICA DE LOS PRONÓSTICOS.
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES I
metodos cuantitativos
Son un conjunto de estrategias, técnicas y herramientas de investigación enfocadas en las mediciones objetivas y el análisis estadístico, matemático o numérico de los datos recogidos a través de sondeos, cuestionarios y encuestas, o mediante el uso de datos estadísticos preexistentes utilizando técnicas computacionales. Generalmente, estos métodos se utilizan como parte de la investigación cuantitativa, la cual se centra en la recopilación de datos numéricos y su generalización entre grupos de personas o con el fin de explicar un fenómeno concreto.
Métodos de series de tiempo
Para pronósticos a corto plazo, se usan mucho los métodos de series de tiempo. Una serie de tiempo es simplemente una lista cronológica de datos históricos, para la que la suposición esencial es que la historia predice el futuro de manera razonable. Existen varios modelos y métodos de series entre los cuales elegir, y que incluyen el modelo constante, de tendencia y estacional, dependiendo de los datos históricos y de lacomprensión del proceso fundamental
Métodos de series de tiempoAplicacion
prediccion de series de tiempo
alcances
Enfoque simple
También llamado pronostico empírico. Uno de los métodos más sencillos es usar el último dato como pronostico para el siguiente periodo. Es decir el pronóstico de lademanda para el siguiente periodo es igual a la demanda observada en el periodo actual.Se aplica promedio sobre los datos históricos de ventas. Útil cuando la demanda no presenta estacionalidad o tendencia.
Enfoque simple ejemplo
Por ejemplo si la demanda real para el miércoles ha sido 35 clientes, la demanda para el
jueves será 35 clientes. Si la demanda real del jueves es 42 clientes, la demanda
pronosticada para el viernes será de 42 clientes.
Este método puede tomar en cuenta una tendencia de la demanda. El incremento (o
decremento) observado en la demanda de los dos últimos periodos se usa para ajustar la
demanda actual con miras a elaborar un pronostico.
Promedios móviles
Estimacion del promedio
El patrón horizontal de una serie de tiempo se basa en la media de las demandas. Por lo tanto el pronostico se obtendrá sacando el promedio de una serie de datos a través del tiempo.} Promedios móviles.
Promedio móvil simple. Se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y para suprimir los efectos de las fluctuaciones al azar. Este método resulta mas útil cuando la demanda no tiene tendencias pronunciadas ni fluctuaciones estaciónales. Implica simplemente calcular la demanda promedio para los n periodos mas recientes con el fin de utilizarla como pronostico del periodo siguiente. Para el pronostico siguiente una vez conocida la demanda, la demanda mas antigua incluida en el promedio anterior se sustituye por la demanda mas reciente y luego se vuelve a calcular el promedio.
Promedios móviles ejemplo
Por ejemplo, una compañía de suministro de productos de oficina monitorea los niveles de inventario cada día. La compañía desea utilizar los promedios móviles de longitud 2 para rastrear los niveles de inventario con el fin de suavizar los datos. Durante 8 días, se recolectan datos correspondientes a uno de sus productos.El primer promedio móvil es de 4310, el cual representa el valor de la primera observación. (En el análisis de series de tiempo, no se calcula el primer número en las seres de promedio móvil; es un valor faltante). El siguiente promedio móvil es el promedio de las dos primeras observaciones (4310 + 4400) / 2 = 4355. El tercer promedio móvil es el promedio de las observaciones 2 y 3, (4400 + 4000) / 2 = 4200, y así sucesivamente. Si desea utilizar un promedio móvil con una longitud de 3, se promedian tres valores en lugar de dos.
Promedio móvil ponderado
Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.
- Es una variación del promedio móvil en la que no todos los datos tienen el mismo peso.
- Esto permite que los datos que tienen mayor importancia tengan mayor peso.
- Los pesos deben sumar 1
- La distribución de los pesos determina la velocidad de respuesta del pronóstico
Promedio móvil ponderado ejemplo
A continuación, un par de ejemplos más para entender cómo se calcula el promedio ponderado: Un inversor compra acciones de distintas empresas que representan porcentajes diferentes del total de los accionistas de cada una: 100 acciones en Tecnocorp que representan el 20% del total; 50 acciones en Medlab S. A. que representan el 5% del total, y 500 acciones en Politruck Inc. que representa el 50% del total. ¿Cuál es el promedio ponderado de lo invertido?
para resolver esto debemos obtener una suma ponderada en primer lugar: (100 x 20) + (50 x 5) + (500 x 50) = 2000 + 250 + 25.000 = 27250, y luego dividir la cifra entre la suma de los pesos (20 + 5 + 50 = 75). Así, el promedio ponderado de las acciones compradas será de 363,33.
Suavizamiento exponencial
El método de suavización o suavizamiento exponencial simple puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización.
Así entonces, este modelo de pronóstico precisa tan sólo de tres tipos de datos: el pronóstico del último período, la demanda del último período y el coeficiente de suavización.
Suavizamiento exponencial ejemplo
Una compañía de seguros ha decidido ampliar su mercado a la ciudad más grande del país, brindando seguros para vehículos.
Como acción inicial, la empresa quiere pronosticar cuántos seguros para vehículos serán comprados por los habitantes de esta ciudad.
Para ello, utilizarán como datos iniciales la cantidad de seguros de carros comprados en otra ciudad más pequeña.
El pronóstico de la demanda para el período 1 es de 2.869 seguros de vehículos contratados, pero la demanda real en ese periodo fue de 3.200.
Según el criterio de la empresa, asigna un factor de suavizado de 0,35. La demanda pronosticada del período siguiente es: P2= (3200*0,35) + 2869*(1-0,35) = 2984,85.
Este mismo cálculo fue realizado para todo el año, consiguiendo la siguiente tabla comparativa entre lo que realmente se obtuvo y lo pronosticado para ese mes.
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
En comparación a las técnicas de promedios, el suavizamiento exponencial puede predecir la tendencia de mejor manera.
+info
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
Sin embargo, sigue quedándose corto, como se muestra en el gráfico:
Se puede observar cómo la línea gris del pronóstico puede encontrarse muy por debajo o por arriba de la línea azul de la demanda, sin conseguir seguirle totalmente.
jose antonio martinez manzo
cristina gomez diaz
alicia vidal de la cruz
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
¡Muchas gracias!
LoREM IPSUM DOLOR SIT
A2.2. IMPORTANCIA ESTRATÉGICA DE LOS PRONÓSTICOS
jose antonio martinez manzo
Created on March 15, 2023
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PRESENTACIÓN
A2.2. IMPORTANCIA ESTRATÉGICA DE LOS PRONÓSTICOS.
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES I
metodos cuantitativos
Son un conjunto de estrategias, técnicas y herramientas de investigación enfocadas en las mediciones objetivas y el análisis estadístico, matemático o numérico de los datos recogidos a través de sondeos, cuestionarios y encuestas, o mediante el uso de datos estadísticos preexistentes utilizando técnicas computacionales. Generalmente, estos métodos se utilizan como parte de la investigación cuantitativa, la cual se centra en la recopilación de datos numéricos y su generalización entre grupos de personas o con el fin de explicar un fenómeno concreto.
Métodos de series de tiempo
Para pronósticos a corto plazo, se usan mucho los métodos de series de tiempo. Una serie de tiempo es simplemente una lista cronológica de datos históricos, para la que la suposición esencial es que la historia predice el futuro de manera razonable. Existen varios modelos y métodos de series entre los cuales elegir, y que incluyen el modelo constante, de tendencia y estacional, dependiendo de los datos históricos y de lacomprensión del proceso fundamental
Métodos de series de tiempoAplicacion
prediccion de series de tiempo
alcances
Enfoque simple
También llamado pronostico empírico. Uno de los métodos más sencillos es usar el último dato como pronostico para el siguiente periodo. Es decir el pronóstico de lademanda para el siguiente periodo es igual a la demanda observada en el periodo actual.Se aplica promedio sobre los datos históricos de ventas. Útil cuando la demanda no presenta estacionalidad o tendencia.
Enfoque simple ejemplo
Por ejemplo si la demanda real para el miércoles ha sido 35 clientes, la demanda para el jueves será 35 clientes. Si la demanda real del jueves es 42 clientes, la demanda pronosticada para el viernes será de 42 clientes. Este método puede tomar en cuenta una tendencia de la demanda. El incremento (o decremento) observado en la demanda de los dos últimos periodos se usa para ajustar la demanda actual con miras a elaborar un pronostico.
Promedios móviles
Estimacion del promedio El patrón horizontal de una serie de tiempo se basa en la media de las demandas. Por lo tanto el pronostico se obtendrá sacando el promedio de una serie de datos a través del tiempo.} Promedios móviles. Promedio móvil simple. Se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y para suprimir los efectos de las fluctuaciones al azar. Este método resulta mas útil cuando la demanda no tiene tendencias pronunciadas ni fluctuaciones estaciónales. Implica simplemente calcular la demanda promedio para los n periodos mas recientes con el fin de utilizarla como pronostico del periodo siguiente. Para el pronostico siguiente una vez conocida la demanda, la demanda mas antigua incluida en el promedio anterior se sustituye por la demanda mas reciente y luego se vuelve a calcular el promedio.
Promedios móviles ejemplo
Por ejemplo, una compañía de suministro de productos de oficina monitorea los niveles de inventario cada día. La compañía desea utilizar los promedios móviles de longitud 2 para rastrear los niveles de inventario con el fin de suavizar los datos. Durante 8 días, se recolectan datos correspondientes a uno de sus productos.El primer promedio móvil es de 4310, el cual representa el valor de la primera observación. (En el análisis de series de tiempo, no se calcula el primer número en las seres de promedio móvil; es un valor faltante). El siguiente promedio móvil es el promedio de las dos primeras observaciones (4310 + 4400) / 2 = 4355. El tercer promedio móvil es el promedio de las observaciones 2 y 3, (4400 + 4000) / 2 = 4200, y así sucesivamente. Si desea utilizar un promedio móvil con una longitud de 3, se promedian tres valores en lugar de dos.
Promedio móvil ponderado
Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.
Promedio móvil ponderado ejemplo
A continuación, un par de ejemplos más para entender cómo se calcula el promedio ponderado: Un inversor compra acciones de distintas empresas que representan porcentajes diferentes del total de los accionistas de cada una: 100 acciones en Tecnocorp que representan el 20% del total; 50 acciones en Medlab S. A. que representan el 5% del total, y 500 acciones en Politruck Inc. que representa el 50% del total. ¿Cuál es el promedio ponderado de lo invertido?
para resolver esto debemos obtener una suma ponderada en primer lugar: (100 x 20) + (50 x 5) + (500 x 50) = 2000 + 250 + 25.000 = 27250, y luego dividir la cifra entre la suma de los pesos (20 + 5 + 50 = 75). Así, el promedio ponderado de las acciones compradas será de 363,33.
Suavizamiento exponencial
El método de suavización o suavizamiento exponencial simple puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización. Así entonces, este modelo de pronóstico precisa tan sólo de tres tipos de datos: el pronóstico del último período, la demanda del último período y el coeficiente de suavización.
Suavizamiento exponencial ejemplo
Una compañía de seguros ha decidido ampliar su mercado a la ciudad más grande del país, brindando seguros para vehículos. Como acción inicial, la empresa quiere pronosticar cuántos seguros para vehículos serán comprados por los habitantes de esta ciudad. Para ello, utilizarán como datos iniciales la cantidad de seguros de carros comprados en otra ciudad más pequeña. El pronóstico de la demanda para el período 1 es de 2.869 seguros de vehículos contratados, pero la demanda real en ese periodo fue de 3.200.
Según el criterio de la empresa, asigna un factor de suavizado de 0,35. La demanda pronosticada del período siguiente es: P2= (3200*0,35) + 2869*(1-0,35) = 2984,85. Este mismo cálculo fue realizado para todo el año, consiguiendo la siguiente tabla comparativa entre lo que realmente se obtuvo y lo pronosticado para ese mes.
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
En comparación a las técnicas de promedios, el suavizamiento exponencial puede predecir la tendencia de mejor manera.
+info
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
Sin embargo, sigue quedándose corto, como se muestra en el gráfico:
Se puede observar cómo la línea gris del pronóstico puede encontrarse muy por debajo o por arriba de la línea azul de la demanda, sin conseguir seguirle totalmente.
jose antonio martinez manzo
cristina gomez diaz
alicia vidal de la cruz
PRESENTACIÓN LOREM IPSUM DOLOR
¡Muchas gracias!
LoREM IPSUM DOLOR SIT