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En el siguiente trabajo se analizará la importancia de hacer pronósticos estadísticos, y su aplicación en la vida real y en los negocios.

Enviado por   •  30 de Agosto de 2018  •  2.226 Palabras (9 Páginas)  •  92 Visitas

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Clasificación de pronósticos respecto al tiempo.

A corto plazo

La mayoría de las veces en las empresas estos son hechos o se efectúan cada mes y el tiempo de planeación es de menos de un año y es aplicado para ver y llevar un control de abastecimiento, de la producción tipos de fabricación entre otros factores.

A mediano plazo

Puede abarcar un tiempo desde seis meses a aproximadamente tres años y se utiliza para la estimación de ventas, producción, flujos de efectivo, y en la elaboración de presupuestos

A largo plazo

Este tiempo se utiliza para planificar nuevas inversiones, el lanzamiento de nuevos productos al mercado y el tiempo de duración de estos es de tres años en adelante.

Métodos usados para pronosticar dentro de una empresa.

Como se mencionó al principio del ensayo, los métodos de los pronósticos estadísticos se dividen en cualitativos y cuantitativos.

Los cualitativos se basan en cualidades, es decir elementos derivados de la experiencia, de las circunstancias, y del medio o del olfato dentro del mundo de los negocios de las personas encargadas de realizar el pronóstico.

Los cuantitativos se basan en datos históricos e involucran cifras pasadas para la obtención de pronósticos futuros, respecto a basarse en estos solamente para prever lo que podría acontecer.

Métodos cualitativos

Dentro de esta clasificación los más usados son;

Opinión ejecutiva; Se basa en la experiencia y conocimientos técnicos de los altos mandos de la empresa para llegar a una conclusión con el fin de pronosticar la demanda de cierto producto.

Método Delphi: Es una consulta sistemática que se realiza a través de un cuestionario y se proporciona a un determinado número de expertos dentro de la empresa con el objetivo de estimar la demanda o el pronóstico generalmente de ventas. Para posteriormente tomar decisiones importantes.

Encuestas: Es muy conocido, en este se coleccionan datos por medio de un cuestionario en el cual se evalúan múltiples de estas para en conjunto analizarlas y tomar decisiones.

Métodos cuantitativos

Método serie temporal

Una serie temporal o también llamada serie cronológica es una secuencia de datos y observaciones o también de valores que están ordenados cronológicamente y los datos de estos pueden estar espaciados a intervalos iguales. El objetivo del análisis de una serie temporal es principalmente el conocimiento del comportamiento de lo que queremos pronosticar y a partir de esto prever la evolución futura.

A parte de los pronósticos, la serie temporal es usada en datos climáticos, en inflaciones en la bolsa de valores o en el crecimiento demográfico, los cuales las últimas dos se considerarían a su vez a la hora de pronosticar porque afectarían en nuestro negocio.

Uso más habitual de la serie temporal o cronológica;

- Predicción

- Pronóstico

- Irregularidades

- Tendencias

- Ciclos

EL SIGUIENTE EJEMPLO SE TOMÓ EN CLASE PARA LA EXPLICACION DE LAS SERIES TEMPORALES DONDE SE EXPRESARON LAS VENTAS EN UN PERIODO DE UN AÑO.

[pic 8]

Se nos explicó que la temporalidad puede ser baja o alta, en el ejemplo anterior tenemos;

Temporalidad Alta; ABRIL, MAYO, JUNIO, DICIEMBRE

Temporalidad Baja; ENERO, FEBRERO, OCTUBRE NOVIEMBRE.

Promedio simple

En este método promediamos un valor promedio futuro en relación a los valores pasados y tiene la ventaja que como su nombre lo dice, se promedia, y gracias a esto no lanza valores muy altos o muy pasados y es simple de comprender para cualquier persona tanto que lo quiera elaborar como el interpretarlo. El problema en este tipo de pronósticos es que al tener en cuenta solamente los datos históricos pasados, llega el momento en el que los valores reales que se agregan, prácticamente no modifican el pronóstico más futuro.

Promedio Móvil

Este se utiliza si no hay tendencia o si esta es muy escasa y prácticamente consiste en tomar la media aritmética de los últimos “n” periodos y el valor de la n la elegiremos de acuerdo a la influencia que queramos que tenga la historia más antigua dentro de la predicción futura. El valor de “n” más chico, hará que los pronósticos sigan más cerca de los valores reales. Generalmente se utilizan rangos de n2, n3 o n5.

Promedio Ponderado

Se utiliza cuando existe una tendencia, ya que los datos anteriores pierden importancia relativa. Las ponderaciones solamente se basan en la intuición según los datos a analizar, pero algo importante de esto es que la ponderación debe sumar un 100% y el más cercano a pronosticar debe tener en la ponderación más alta. Según el número de “n” a su vez el más lejano debe tener la ponderación más baja.

[pic 9]

Regresión Lineal

Se utilizan los mínimos cuadrados para identificar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, presentes en un conjunto de observaciones históricas. En la regresión simple, solo hay una variable independiente; en la regresión múltiple, hay más de una variable independiente, en, por ejemplo, un pronóstico de ventas, son las ventas. Una modelo de regresión no necesariamente tiene que estar basado en una serie de tiempo, pues en estos casos el conocimiento de los valores futuros de la variable independiente se utiliza para predecir valores futuros de la variable dependiente. Por lo general, la regresión lineal se utiliza en pronósticos a largo plazo.

Se utiliza la siguiente formula: [pic 10]

¿Cómo saber qué modelo de pronóstico usar?

Primeramente, debemos preguntarnos para qué lo utilizaremos.

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