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Planificación y
Comercialización – Clase 5
Pronósticos
Fabrizio Marcillo Morla MBA
(593-9) 4194239
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Fabrizio Marcillo Morla Guayaquil, 1966.
BSc. Acuicultura. (ESPOL 1991).
Magister en Administración de
Empresas. (ESPOL, 1996).
Profesor ESPOL desde el 2001.
20 años experiencia profesional:
Producción.
Administración.
Finanzas.
Investigación.
Consultorías.
Otras Publicaciones del mismo
autor en Repositorio ESPOL
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Pronósticos
Regresión.
Suavización.
Series de tiempo.
Otros métodos.
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Haciendo Buenas Decisiones
Que hace una compañia exitosa?
Hacer buenas decisiones
Como estamos seguros que las
decisiones son buenas?
Prediciendo el futuro acertadamente
Como hacemos eso?
Pronosticos
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Pronosticos
Administracion de Demanda
Metodos de Pronostico Cualitativos
Promedios moviles
Suavisacion Exponencial
Regresion Linear
Series de Tiempo
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Administracion de Demanda
A
Demanda Independiente:
Productos Terminados
B(4) C(2)
D(2) E(1) D(3) F(2)
Demanda Depiendente:
Materia Prima,
Partes, Insumos,
Sub-procesos, etc.
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Demanda Independente :
Que puede hacer empresa
Tomar un rol activo para influenciar
demanda.
Tomar un rol pasivo y simplemente
responder a la demanda.
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Que son Pronosticos?
Proceso de predecir
eventos futuros.
Base intrinseca de todas
las decisiones de
negocio:
Produccion
Inventorios
Personal
Infraestructura
Las ventas serán $200 Millones!
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Elementos de un Buen Pronostico
A Tiempo
PrecisoConfiable
Escrito
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Pasos en el Proceso de Pronostico
1 Determinar proposito de Pronostico
2 Establecer horizonte de tiempo
3 Seleccionar tecnica de Pronostico
4 Recopilar y analizar datos
5 Preparar el Pronostico
6 Monitorear el pronostico
“The forecast”
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Tipos de Pronosticos por Horizonte de Tiempo
Pronosticos de Plazo corto:Planeacion de trabajo, asignación de
trabajadores.
Pronosticos de Plazo medio:Planeación de inventarios, ventas y
produccion.
Pronosticos de largo plazo.Planeacion de nuevos productos o
proyectos, Localizacion de planta.
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Tipos de Pronosticos por
Tipo de Prediccion Cualitativo (a Juicio): Usa entradas
subjetivas, datos son escasos.
Delphi.
Otros Metodos Cualitativos.
Cuantitativo: Usa datos historicos asumiendo
que futuro sera igual al pasado.
Series de Tiempo.
Relaciones Causales.
Simulacion.
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Regresión y Correlación Lineal Regresión: Fijan valores variable
independiente (x), y observamos variable dependiente (y) de ésta.
Correlación se mide, para c/ muestra valores de x y y; graficados para encontrar relaciones entre ellos. Calculan algunos estadísticos para determinar fuerza de relación, Un alto valor de correlación no indica
necesariamente que x es causado por y, o viceversa.
Regresión usada para experimentos reales, correlación para estudios ex post facto.
Propósito es lograr ecuación para predecir y a partir de x, dentro de un rango específico.
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Diagrama de Dispersión
Gráfico en el cual van a estar
representados, mediante puntos, los
valores de nuestros pares de variables
(x,y).
Sirve para darnos idea visual del tipo de
relación que existe entre ambas
variables, y debe de ser hecho antes de
iniciar cualquier cálculo para evitar
trabajos innecesarios.
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Diagrama de Dispersión
Profundidad vs Area
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7
Area(y)
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Metodos de Minimos Cuadrados
Regresión lineal: experimento donde
tratamos de relacionar dos variables x y y,
mediante una ecuación de la recta, esto es:
y = a + bx +
en donde a es intersección de recta con eje
Y, y b es la pendiente de la recta.
Utilizamos método de mínimos cuadrados: la
recta para la cual los cuadrados de las
diferencias entre puntos experimentales (x,y)
y los puntos calculados (x',y') sea mínima.
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Metodo de Minimos Cuadrados
Las Formulas para calcular coeficientes
a y b son:
b =
xy -x y
N
x -( x )
N
2
2
a =y
N-b
x
N
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Coeficiente de Determinación Coeficiente de determinación (r2) es
proporción de variación en la variable y que puede ser atribuida a una regresión lineal con respecto a la variable x. Se lo calcula mediante la fórmula:
Su raíz cuadrada positiva (r) se la conoce como coeficiente de correlación de Pearson y es un estimador del parámetro coeficiente de correlación poblacional .
2
2
2 2 2 2r = (N xy -( x y)
[N x -( x ) ][N y -( y ) ])
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Limites de Probabilidad en Predicciones
Curva Regresion
Distribucion de Probalidad
de Y a diferentes valores de
X
Y
X
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Series de Tiempo Eventos se comportan de forma tal respecto al
tiempo que los factores de variación pueden separarse en varios componentes: Componente de Tendencia Lineal a largo plazo·
Componente de efecto estacional (por efecto de estaciones establecidas que afectan en determinados períodos del año)
Componente de efecto cíclico (por efecto de otras variaciones que no son estacionales pero que se repiten de una forma cíclica)
Componente del error experimental (por efecto del error experimental, las cuales deben de tener una distribución con media 0)
Otros componentes de error (por efecto de otras variables que no podemos controlar o analizar y que afectan a nuestras estimaciones)
Ultimo es único que no podemos analizar, aunque en algunos casos si podamos identificarlo.
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Series de Tiempo Métodos de series de tiempo permiten
separar diferentes componentes de la va-
riación para evaluarlos en forma separada, y
una vez hecho esto, calcular la contribución
de cada uno de ellos al valor esperado y
combinarlos de nuevo para determinar
nuestra predicción.
Los métodos de series de tiempo son
especialmente útiles en ayudar a analizar el
comportamiento de eventos que ocurren con
un efecto cíclico o estacional.
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Componentes Serie Tiempo
1 2 3 4
x
x xx
xx
x xx
xx x x x
xxxxxx x x
xx
x x xx
xx
xx
x
xx
xx
xx
x
xx
xx
x
x
x
Year
Sale
s
Seasonal variation
Linear
Trend
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Demand Variations
Trend
Irregular
variation
Cycles
Seasonal variations
90
89
88
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Suavisamiento de Curvas
Al analizar datos de serie de tiempo, datos presentan variación de forma dificil a simple vista separarlas.
Suavizamiento de curva método que permite eliminar variaciones a corto plazo para evaluar el comportamiento a mayor plazo de la curva.
Una curva suavizada puede ser analizada por regresión para determinar su tendencia.
Hay varias formas de suavizamiento. Veremos 2, el método de pormedios móviles y el de suavizamiento exponencial.
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Promedios Moviles
Definir período de tiempo tal que permita
eliminar las variaciones externas a la
tendencia. Si queremos x ej evaluar un
fenómeno con variaciones estacionaes
dentro del año, usaríamos promedios móviles
con una amplitud de 12 meses. El promedio
móvil calcula los promedios de los primeros
12 meses, luego calcula del mes 2 al 13, 3 al
14 y asi sigue. La curva resultante será mas
“suave” o con menos picos.
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Suavisado Exponencial
Asigna pesos a las variaciones actuales
y las pasadas, y calcula un promedio
ponderado en base a esos pesos,
logrando de esta manera una curva que
será mas suave y mas lenta a cambios
o menos suave y mas sen-sible a
cambios, dependiendo del valor que se
le de a los pesos actuales y pasados.
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Determinacion de Estacionalidad
Un método es de índices estacionales. En este método quitamos la influencia de otros factores de variación a nuestra información, quedandonos únicamente con los efectos de la estación y del error.
Agrupamos los datos en las estaciones y calculamos la mediana de los mismos, determinando luego un índice de estacionalidad que será el efecto de la estacionalidad medido como un porcentaje del valor esperado para dicho momento.
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Pronosticos Cualitativos
(a Juicio)
Opiniones de Ejecutivos.
Opiniones de fuerza de venta.
Retroalimentacion de Consumidor.
Opinion Externa.
Opinion de Gerencia y staff.
Tecnica Delphi.
Opinion Naïve.
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Trabajo Deber
Sobre 60 puntos.(examen).
Investigacion sobre metodos de prediccion.
Incluir Introduccion, Series de tiempo y
metodo Delphi.(2 pag max).
Ponosticos de Series de tiempo. Sobre datos
reales o inventados. Uso de herramienta
Serie de tiempo.
Presentacion en dia de examen.
En Grupo.