Índice pronósticos

Los pronósticos facilitan la toma de decisiones informadas en las empresas, lo que mejora la administración de los recursos y la coordinación entre departamentos. El campo de los pronósticos es tan vasto que es posible aplicar técnicas simples hasta modelos matemáticos avanzados o, incluso una combinación de ellos.

Este contenido introductorio a los pronósticos tiene el objetivo de proporcionar una base sólida y ser una guía accesible para todos aquellos que se inician en el campo. Es importante advertir que no está dedicado a los eruditos o expertos en la temática.

Primero, se presentan los conceptos básicos, comenzando con el concepto de pronóstico, enseguida se destaca su importancia y su aplicación en la previsión de la demanda y, como consecuencia, en la gestión del inventario. Los componentes de la demanda —tendencia, estacionalidad, ciclicidad y variaciones aleatorias— y el ciclo de vida del producto complementan la primera parte.

Después, se presentan las series de tiempo, introduciendo métodos como el último dato, los promedios móviles y el suavizamiento exponencial —simple, doble y triple—. Se desarrolla la fórmula del suavizamiento exponencial simple y se muestra la equivalencia entre el número de datos en el promedio móvil y la constante de suavizamiento. Se incluyen dos métodos para determinar los factores estacionales, el primero se aplica en cualquier caso y el segundo solamente cuando la serie de tiempo corresponde a un proceso estable.

Luego, se aborda la regresión lineal, la cual busca entender la relación entre las variables y, con ello, predecir el comportamiento de la variable dependiente. Después de presentar las fórmulas de mínimos cuadrados para calcular la pendiente y la ordenada al origen, se estudia la medición de la variabilidad del modelo de regresión, se presentan los coeficientes de determinación y correlación. La herramienta de Análisis de datos de Microsoft Excel permite obtener los coeficientes de la ecuación de regresión, el estadístico de prueba F y su valor crítico. Con base en esta información, se concluye si el modelo de regresión es confiable para realizar predicciones. También, se incluye una sección de regresión lineal múltiple con enfoque matricial, el uso de datos categóricos para realizar predicciones y el coeficiente ajustado.

Enseguida, se presenta brevemente el método de descomposición. Además, se incluye una sección sobre la regresión lineal múltiple con categorías relacionadas con la estacionalidad.

Posteriormente, se trata sobre las medidas de desempeño, la supervisión y el control del pronóstico. Entre estas medidas, se tiene la desviación media absoluta (MAD), el error cuadrado medio (MSE) y el porcentaje de error promedio absoluto (MAPE).

Seguidamente, se describe la manera en que se usa la herramienta de previsión de Microsoft Excel para pronosticar procesos estables, con tendencia y con estacionalidad.

Finalmente, se presenta un resumen de algunos de los métodos cualitativos de pronóstico, los cuales son útiles cuando los datos son insuficientes o inapropiados. Entre estos métodos se encuentran el estudio de mercado, jurado de opinión ejecutiva, consulta a vendedores y método Delphi.

Debo insistir en que se trata de contenido introductorio a los pronósticos. Los métodos cualitativos merecen un tratamiento más extenso, razón por la cual se aborda su estudio de manera breve y se deja el camino libre para un texto dedicado a estos. Por la misma razón, se excluyen deliberadamente temas más avanzados como los modelos ARIMA, los modelos econométricos, entre otros. Tampoco se profundiza en la estadística, la cual también amerita estudiarse aparte. El propósito es preparar al lector para adentrarse en los pronósticos.

Es mi deseo que este contenido sea útil para cualquier persona interesada en la temática. Espero que, a través de su estudio, aquellos que estén interesados adquieran las habilidades necesarias para aplicar las técnicas de pronóstico.

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