TéCnicas De PronóStico

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Published on September 8, 2007

Author: patoko

Source: slideshare.net

Description

tecnicas de pronostico modelos cualitativos cuantitativos, promedio movil simple ponderado

Técnicas de Pronóstico Los pronósticos se agrupan en 3 tipos básicos: Cualitativos Análisis de series de tiempo Relaciones causales

Los pronósticos se agrupan en 3 tipos básicos:

Cualitativos

Análisis de series de tiempo

Relaciones causales

Modelos Cualitativos Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones Método Delphi Grupo de expertos responden un cuestionario. Investigación de mercado Encuestas, entrevistas. Consenso grupal intercambio abierto entre profesionales.

Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones

Método Delphi

Grupo de expertos responden un cuestionario.

Investigación de mercado

Encuestas, entrevistas.

Consenso grupal

intercambio abierto entre profesionales.

Modelos Cualitativos Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones Analogía histórica Vincula el pronóstico con un artículo similar. Niveles inferiores Datos obtenido del front line en contacto con mercado

Subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones

Analogía histórica

Vincula el pronóstico con un artículo similar.

Niveles inferiores

Datos obtenido del front line en contacto con mercado

Análisis de series de tiempo Uso de la historia de sucesos durante un período para hacer un pronóstico Promedio móvil simple promedio datos en un determinado período Promedio móvil ponderado Ponderación relativa de los datos, según la experiencia Suavizamiento exponencial Suavizamiento de los datos, reduciendo el peso de los datos menos vigentes Análisis de regresión

Uso de la historia de sucesos durante un período para hacer un pronóstico

Promedio móvil simple

promedio datos en un determinado período

Promedio móvil ponderado

Ponderación relativa de los datos, según la experiencia

Suavizamiento exponencial

Suavizamiento de los datos, reduciendo el peso de los datos menos vigentes

Análisis de regresión

Causales Análisis de regresiones Similar a mínimos cuadrados pero con más variables. Modelos econométricos Descripción de un sector de la economía por medio de ecuaciones interdependientes. Modelos de entrada / salida Indica cambios en nivel de ventas en una industria respecto de otra. Indicadores guía Estadísticas en la misma dirección que la serie que se pronostica

Análisis de regresiones

Similar a mínimos cuadrados pero con más variables.

Modelos econométricos

Descripción de un sector de la economía por medio de ecuaciones interdependientes.

Modelos de entrada / salida

Indica cambios en nivel de ventas en una industria respecto de otra.

Indicadores guía

Estadísticas en la misma dirección que la serie que se pronostica

Componentes de la Demanda Demanda promedio para el período Tendencia lineal Curva en S: crecimiento y madurez de un producto Asintótica: Introducción hasta saturar el mercado Exponencial: Crecimiento explosivo en la demanda Influencia estacional Elementos cíclicos Variación aleatoria Autocorrelación

Demanda promedio para el período

Tendencia

lineal

Curva en S: crecimiento y madurez de un producto

Asintótica: Introducción hasta saturar el mercado

Exponencial: Crecimiento explosivo en la demanda Influencia estacional

Elementos cíclicos

Variación aleatoria

Autocorrelación

Análisis de Series de Tiempo Elementos a considerar en la elección del modelo: Horizonte de tiempo Disponibilidad de datos Precisión requerida Presupuesto disponible Disponibilidad personal idóneo

Elementos a considerar en la elección del modelo:

Horizonte de tiempo

Disponibilidad de datos

Precisión requerida

Presupuesto disponible

Disponibilidad personal idóneo

Comparación técnicas de pronóstico

Promedio móvil simple Demanda no presenta bruscos cambios de tendencia No posee características estacionales Ayuda a eliminar fluctuaciones aleatorias del pronóstico Empleo de períodos breves: oscilaciones, tendencia mas cercana Empleo de períodos largos: regularidad en respuesta, rezago en tendencia Inclusión de todos los datos individuales Igualdad a cada componente

Demanda no presenta bruscos cambios de tendencia

No posee características estacionales

Ayuda a eliminar fluctuaciones aleatorias del pronóstico

Empleo de períodos breves:

oscilaciones, tendencia mas cercana

Empleo de períodos largos:

regularidad en respuesta, rezago en tendencia

Inclusión de todos los datos individuales

Igualdad a cada componente

Promedio móvil ponderado Peso relativo a los diferentes elementos, pero la suma total es 1.0 Afecta el efecto de datos históricos

Peso relativo a los diferentes elementos, pero la suma total es 1.0

Afecta el efecto de datos históricos

Pronóstico basado en promedio móviles: 3 y 9 semanas

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