GUIA 2: CASO PAGINA 88 A LA 90 “THE GAP”

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Gráfica Forescarx

Ejercicio 4

Con base en la gráfica de las ventas de The Gap, y en lo que aprendió de la pregunta 3, asi como en la información de la tabla 2.1. ¿Qué métodos de pronostico podría usted sugerir si tuviera que pronosticar las ventas trimestrales de The Gap?

Respuesta:

Se sugieren los siguientes métodos de pronóstico:

La suavización exponencial De winters: como se observa en la anterior gráfica y según el concepto de winters, se presenta una tendencia lineal y su patrón de comportamiento es estacional o periódico.

Causal: Con base en la definición de la tabla 2.1 del libro Pronósticos en los negocios, en la cual establece que el método al que estamos haciendo referencia, “puede manejar casi todos los patrones de datos” y que aplica para horizontes de pronóstico de corto, mediano y largo plazo, se considera que, para el caso en análisis se tiene para cada variable 20 datos, con lo cual se cubre el mínimo sugerido.

Descomposición en series de tiempo: de acuerdo con el comportamiento que se relaciona en la gráfica del punto anterior, podemos observar que corresponde con la definición dada de este método, el cual consiste o se apalanca en descomponer el comportamiento de una serie de tiempo en: tendencia, estacionalidad y ciclo.

ARIMA: Se puede aplicar este método, porque al realizar una diferenciación de datos de una forma más desagregadas, obtenemos ventas mensuales y así, se puede hacer uso de este método.

GUIA 2: PARTE 3: PRONOSTICO DE LOS DATOS DE LAS VENTAS DE GAP CON LA SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

(Pág. 142-144)

Ejercicio 1

¿Qué porcentaje de error está presente en su pronóstico?

Respuesta:

De acuerdo con los modelos relacionados en el Capítulo 3 del libro de J. Holton Wilson y analizando las características de la serie de datos que se deben revisar, se puede determinar qué:

Modelo de suavización exponencial simple: es usar los valores históricos de una serie de tiempo y así, pronostican los valores futuros de una misma serie, este modelo es perfecto para cuando no existe una tendencia o estacionalidad de datos. Así mismo, se puede decir que se aprende de los errores pasados.

Modelo de suavización exponencial de holt: Referirse a este modelo, significa hablar de un incremento o decremento sobre el promedio de la serie de tiempo. Otros métodos como promedios móviles y suavización exponencial simple no consiguen prever la tendencia con anterioridad, sin embargo, una modificación a éste último lo logra, dando origen a otro método para pronosticar la demanda, modelo de holt o suavización exponencial doble.

Con este método se agrega una constante de suavización delta (δ), cuya función es reducir el error que ocurre entre la demanda real y el pronóstico.

(fuente: ingenioempresa.com)

Modelo de suavización exponencial de Winter: es la segunda ampliación del modelo básico de suavización; se usa para datos que exhiben tanto tendencia como estacionalidad. Incluye tres parámetros y es una ampliación del modelo Holt. Una ecuación adicional ajusta el modelo para el componente estacional.

(fuente: pronósticos en los negocios – quinta edición)

De acuerdo con lo anterior, se concluye que el modelo más adecuado para realizar el pronóstico apropiado si se quiere desarrollar de manera trimestral, es el de Hold Winters, puesto que nos permite analizar la tendencia y la estacionalidad.

De los datos obtenidos, se puede decir que: 1) se tiene un RMSE de $ 115.080 para el periodo histórico.2) para los cuatro trimestres del año 2004 de $15.606, esto frente a las ventas reales promedio $ 4.066.626, da un valor porcentual del RMSE del 0.38,

Teniendo en cuenta los puntos 1 y 2 anteriores, muestra que el pronóstico es bastante ajustado con las ventas reales.

Ejercicio 2

¿Cuáles son los índices estacionales para las ventas de THE GAP y qué le dicen acerca del patrón de ventas de esta compañía?

Respuesta:

los indicies estacionales del periodo analizado, nos muestra incrementos importantes en el año, puesto que de los meses de:

febrero, marzo y abril: 0.85

mayo, junio y julio :0.80

agosto, septiembre y octubre:1.03 (periodo otoñal- regreso a clase)

noviembre, diciembre y enero:1.32 (temporada de navidad)

De acuerdo con los anteriores datos, se evidencia que, en las épocas de otoño, es decir en el regreso a clase, existe un incremento en las compras.

Y en el último trimestre, se evidencia un incremento mayor al anterior, puesto que es la época de navidad, que es donde en la mayoría de países pagan primas extralegales y esto es utilizado para decorar la casa y hacer los regalos de la época.

Ejercicio 3

Si los datos de THE GAP están desestacionalizados, ¿qué modelo de suavización exponencial piensa usted que funcionaría mejor para preparar un pronóstico de las ventas para los cuatro trimestres de 2004? Aplique ese método y evalúe sus resultados.

Respuesta:

Cuando se desestancionalizan los datos de ventas, el método a utilizar es la suavización exponencial de Holt porque” pueden usarse dos ampliaciones adicionales del modelo de suavización con el objetivo de acercar los valores observados si la serie de datos se presenta una tendencia y/o una estacionalidad “

De acuerdo a los análisis realizados se obtuvo: un RMSE de 126,005 para los datos históricos

y un RMSE para las ventas reales fue de 253.282,

de acuerdo con lo anterior, es aproximadamente el 6%. Concluyendo que muestra un bajo porcentaje de variación entre el pronóstico y las ventas reales.

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