Pronósticos de demanda con tendencia, con constante y con estacionalidad
Enviado por Sara Carlos Donaires
- Resumen
- Introducción
- Definiciones previas
- Clasificación, enfoques y métodos de pronóstico
- Aplicación práctica de pronósticos
- Conclusión
- Bibliografía
Resumen
El objetivo de este trabajo es presentar los conceptos esenciales asociados a los métodos de pronósticos de la demanda de la empresa, además, de la aplicación práctica de dichos métodos para una demanda con tendencia, constante y estacionalidad.
Palabras clave: Demanda, Métodos de pronóstico.
La empresa se mueve en un contexto altamente incierto, por lo que es necesario realizar pronósticos con la finalidad de reducir la incertidumbre del futuro, mediante la anticipación de eventos cuya probabilidad de ocurrencia sea relativamente alta, respecto a otros eventos posibles.
El uso del pronóstico es aplicable en muchas áreas de una empresa por ejemplo, en el área de marketing se pronostica cómo va a crecer el mercado, cuál va a ser la participación propia y de los competidores, cuál será la tendencia de precios, cuáles serán los nuevos productos que sacudirán el mercado. En el área de producción se hacen pronósticos sobre el costo y la disponibilidad de la materia prima, el costo y la disponibilidad de la mano de obra, cuándo se requerirá mantenimiento para los equipos, cuál será la capacidad de planta necesaria para atender la demanda. En el área financiera se pronostica cuál será la tasa de interés de referencia para los créditos, cuál será el nivel de cuentas incobrables, cuánto capital se requerirá para ampliar la capacidad propia. En el área de recursos humanos se requieren pronósticos sobre el número de trabajadores, la rotación de personal, las tendencias de ausentismo, las necesidades de capacitación y finalmente, en el plano estratégico se pronostica acerca de factores económicos, cambios de precios, costos, crecimiento de líneas de productos.
CONCEPTO DE PRONÓSTICO
Proceso de estimación de un acontecimiento futuro, proyectando hacia el futuro datos del pasado. Un concepto muy similar es el de Predicción, que es un proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de manera predeterminada.
PRONÓSTICO DE DEMANDA
La demanda se define como la respuesta al conjunto de mercancías o servicios, ofrecidos a un cierto precio en una plaza determinada y que los consumidores están dispuestos a adquirir, en esas circunstancias. En esencia representan al volumen de venta de la empresa. Los patrones de la demanda pueden ser:
Cuadro 1. Patrones de la demanda
Por lo expuesto en líneas atrás, el pronóstico de la demanda consiste en hacer una estimación de nuestras futuras ventas (ya sea en unidades físicas o monetarias) de uno o varios productos (generalmente todos), para un periodo de tiempo determinado (generalmente un mes), en otras palabras, el pronóstico de la demanda se basa en la proyección de las ventas futuras con el fin de generar presupuestos de costos y estimados de ventas, entre otros. La determinación de los pronósticos de la demanda se realiza con los siguientes pasos:
Determinación del uso del pronóstico
Selección de los ítems del pronóstico
Determinación del marco de tiempo del pronóstico
Selección de los modelos de pronóstico
Recopilación de datos
Realización del pronóstico
Validación e implementación de los resultados
Clasificación, enfoques y métodos de pronóstico
2.1. CLASIFICACIÓN DE PRONÓSTICO
El marco de tiempo del pronóstico se clasifica como sigue:
Cuadro 2. Clasificación del pronóstico
2.2. ENFOQUES DE PRONÓSTICO
Hay dos enfoques para determinar el pronóstico de la demanda – (1) el enfoque cualitativo, (2) el enfoque cuantitativo. A continuación hacemos la comparación de los dos enfoques:
Cuadro 3. Enfoques del pronóstico
Descripción | Enfoque cualitativo | Enfoque cuantitativo | ||
Aplicabilidad | Se utiliza cuando la situación es imprecisa y existen pocos datos (por ejemplo, nuevos productos y tecnologías) | Se utiliza cuando la situación es estable & existen datos históricos (por ejemplo, productos existentes, tecnología actual) | ||
Consideraciones | Involucra la intuición y la experiencia | Involucra técnicas matemáticas | ||
Técnicas | Jurado de opinión ejecutiva Compuesto del departamento de ventas Método Delphi Encuesta del mercado de consumidores | Modelos de series de tiempo Modelos causales | ||
2.3. MÉTODOS DE PRONÓSTICO
2.3.1. MÉTODOS DE PRONÓSTICO CUALITATIVO
Si no cuenta con datos históricos de las ventas de sus productos, se el enfoque cualitativo es muy ideal para hacer pronósticos.
Cuadro 4. Pronóstico cualitativo
Método cualitativo | Descripción | |
Jurado de opinión ejecutiva | Se reúnen las opiniones de un grupo pequeño de gerentes de alto nivel que juntas estiman la demanda. El grupo utiliza su experiencia directiva y en algunos casos la suma a los resultados de modelos estadísticos. | |
Compuesto del departamento de ventas | Se pide a cada vendedor (por ejemplo por cubrimiento territorial) proyectar sus ventas. Como el vendedor es el más cercano al mercado tiene la capacidad de conocer la demanda de los clientes. Las proyecciones se combinan después a nivel municipal, provincial y regional. | |
Método Delphi | Se identifica un panel de expertos en el que los expertos pueden ser gerentes, empleados comunes, o expertos del sector. A cada uno de ellos se le solicita individualmente su estimación de la demanda. Se realiza un proceso iterativo hasta que los expertos alcancen un consenso. | |
Encuesta del mercado de consumidores | Se pregunta a los clientes sobre sus planes de compras y su comportamiento de compras proyectado. Se necesita a una gran cantidad de encuestados para poder generalizar ciertos resultados. | |
2.3.2. MÉTODOS DE PRONÓSTICO CUANTITATIVO
Hay dos modelos de pronóstico en este caso – (1) el modelo de series de tiempo y (2) el modelo causal. Una serie de tiempo es un conjunto de datos numéricos uniformemente separados que se obtiene observando respuestas a intervalos regulares de tiempo. En el modelo de series de tiempo el pronóstico se basa solamente en datos anteriores y asume que los factores que influencian las ventas pasadas, presentes y futuras de sus productos continuarán.
Por otro lado, el modelo causal utiliza una técnica matemática conocida como el análisis de regresión que relaciona una variable dependiente (por ejemplo, la demanda) con una variable independiente (por ejemplo, el precio, publicidad, etc.) en la forma de ecuación lineal. Los métodos de pronóstico de series de tiempo están descritos a continuación:
Cuadro 5. Pronóstico cuantitativo
Método de pronóstico de series de tiempo | Descripción | |||
Enfoque simplista | Asume que la demanda en el siguiente período es igual que la demanda en el más reciente período; el patrón de la demanda puede no siempre ser completamente estable | |||
Método de pronóstico de series de tiempo | Descripción | |||
Promedio móvil (PM) | El PM es una serie de promedios aritméticos y se utiliza si existe poca o ninguna tendencia en los datos; ofrece una impresión general de los datos en el tiempo Un promedio móvil simple utiliza la demanda promedio durante una secuencia fija de períodos y es bueno para una demanda estable sin patrones pronunciados de comportamiento. Ecuación: P 4 = [D 1 + D2 + D3+D4] / 4 P: Pronóstico, D: Demanda, No. De Periodo Un promedio móvil ponderado ajusta el método de promedio móvil para reflejar fluctuaciones con mayor exactitud asignando mayor peso a los datos más recientes, lo que significa que los datos más viejos son por lo general menos importantes. Los pesos se basan en la intuición y están entre 0 y 1 y deben sumar un total de 1.0 Ecuación: PMP 4 = (P) (D3) + (P) (D2) + (P) (D1) PMP: Promedio móvil ponderado, P: Peso, D: Demanda, No. de Periodo | |||
Alisado exponencial | El alisado exponencial es un método de ponderación que responde más fuertemente a cambios recientes en la demanda asignando una constante de alisamiento que es más fuerte para los datos más recientes; es útil si los cambios recientes en los datos son el resultado del cambio real (patrón de temporada) y no solo fluctuaciones aleatorias. P t + 1 = a D t + (1 – a ) P t Donde P t + 1 = pronóstico del siguiente periodo D t = demanda real en el actual periodo P t = el pronóstico determinado anteriormente para el actual período a= es un factor de ponderación llamado la constante de alisamiento | |||
Descomposición de series de tiempo | La descomposición de series de tiempo ajusta la estacionalidad multiplicando el pronóstico normal por un factor de temporada, este es conocido como el método de "Tendencia Anual Móvil" | |||
Aplicación práctica de pronósticos
MÉTODOS BÁSICOS DE PRONOSTICO
A modo de ejemplo se considera a una cierta empresa cuyos valores de venta se presentan en el siguiente cuadro, columna (3), y en las siguientes columnas se presentan los resultados de la aplicación de los métodos respectivos en la pronosticación de la demanda de la empresa para el periodo 13. Para los cálculos se hace uso del Excel.
Cuadro 6. Aplicación de métodos de pronóstico
En principio, la columna (1), muestra los años correspondientes, la columna (2), el periodo en términos mensuales de enero (=1) a diciembre (=12) para un año determinado, las ventas mensuales están en la columna (3) en nuevos soles.
Lo que se intenta es pronosticar la venta para el mes de marzo (=15) del siguiente año representado por (¿?) para ello se utiliza los diferentes métodos de pronóstico. La gráfica (1) correspondiente es,
Gráfico 1. Ventas mensuales
Se puede observar que a simple vista esta demanda tiene una tendencia (se analizará más adelante), y cierta ciclicidad hasta el periodo 14.
Regresando al cuadro, en la columna (4), tenemos los resultados de aplicar el método de Promedio móvil (PM), donde el dato para el periodo 5 (1,078), es el promedio simple de los primero 4 datos de las ventas, para el periodo 5, será el promedio de los datos que corresponden al periodo 2 hasta el periodo 5, así sucesivamente, hasta tener el dato del periodo 14, obteniendo como pronóstico de la demanda 2964 nuevos soles.
La columna (5), recoge los resultados del método de Promedio móvil ponderado (PMP), cuyas ponderaciones son: para el mes más reciente=0.5, para el mes anterior=0.3 y para el mes menos reciente=0.2, donde la cifra 997.1, es el resultado de la suma: 1000×0.2+987×0.3+1002×0.5. Este proceso se repite con los siguientes tres datos de la venta (dejando el primero), hasta llegar a la cifra del pronóstico que es 3732.2 nuevos soles.
Finalmente, la columna (6), muestra el resultado de la aplicación del método de Suavizamiento exponencial simple (SES), donde se asume un a=0.6 y en consecuencia 1-a=0.4 y se considera como semilla, el promedio de todos los datos de venta (esto es 2008). El procedimiento es muy similar al método anterior, para el dato del periodo 2 (1403.2), 2008×0.4+1000×0.6, para el siguiente periodo se toma como semilla el dato resultante (1403.2) y se prosigue con la operación siempre dejando un periodo. En este caso el pronóstico es 3836.3 nuevos soles. Gráficamente,
Gráfico 2. Pronósticos PM, PMP y SES
Finalmente podemos graficar la demanda con los datos del pronóstico,
Gráfico 3. Ventas pronosticadas para el periodo 15
¿Cuál pronóstico es correcto?, dependerá de los errores de estimación (que no es el objetivo de este trabajo), el modelo que tenga menor error de estimación será la mejor.
3.2 MÉTODOS DE PRONOSTICO CON TENDENCIA
Por otro lado, podemos hacer pronósticos con tendencia lineal, logarítmica, potencial, polinomial y exponencial (ver la gráfica 4), que generalmente dependerá del comportamiento de las ventas, es decir las ventas tienen que ajustarse a dichas tendencias.
Gráfico 4. Pronóstico con tendencias
En nuestro caso, la demanda en cuestión tiene una tendencia lineal, el cual pronosticaremos para los próximos 10 meses mediante el método de "Tendencia Anual Móvil" (TAM), que consiste en sumar las ventas del mes actual más las acumuladas de los últimos 12 meses, a lo que le restamos la cifra de ventas del año anterior durante ese mismo mes, por ejemplo para la cifra 9865 corresponde a la suma de los primeros 6 datos (1000+987+1002+1324+1562+1890), así sucesivamente hasta el periodo 14. Luego se hace una regresión simple de las ventas y los periodos, se toma la ecuación lineal (ver gráfico 5), se reemplaza para todos los valores de X (periodo mensual) a partir del periodo 15 hasta el 24 (ver la columna del TAM). Una vez estimado la tendencia para 12 meses (línea verde del grafica 5) se procede a pronosticar las ventas respectivas parao mismos años (ver columna de ventas, cifras en rojo), donde el primer valor pronosticado es 2315 (de la primera estimación 18359.8-18245+2300), este último corresponde a l primer pico (ver gráfico 6 de ventas).
Cuadro 7. Pronóstico de ventas por TAM
Gráfico 5. Línea de tendencia
Finalmente tenemos la gráfica con las ventas proyectadas para los siguientes 10 meses,
Gráfico 6. Pronóstico de ventas por TAM
A modo de conclusión, existen muchos métodos de pronóstico de la demanda entre los más comunes y básicos están: Promedio móvil (PM), Promedio móvil ponderado (PMP), Suavizamiento exponencial simple (SES) y para el tema de tendencia de las ventas tenemos el análisis de regresión, en sus versiones de tendencia lineal, logarítmico, exponencial y potencial, finalmente también se puede generar previsiones mediante el método de "Tendencia Anual Móvil". Muy recomendable para empresas con data histórico y cierta estabilidad en las ventas.
Hanke, John E. y Wichern, Dean W. Pronósticos en los negocios. Pearson Educación, 2006, pp. 1-13
Keat, Paul G. y Young, Philip K. Y. Economía de empresa. Pearson Educación, 2004, pp. 221-269
Robbins, Stephen P. Administración. Pearson Educación, 2005, p.209.
OTRAS FUENTES DE CONSULTA:
https://es.wikipedia.org/wiki/Pron%C3%B3stico_(estad%C3%ADstica)
http://www.crecenegocios.com/como-hacer-el-pronostico-de-la-demanda/
http://mexico.smetoolkit.org/mexico/es/content/es/416/Pron%C3%B3stico-de-la-demanda
www.daideasconsultores.com (además, https://www.youtube.com/watch?v=rNUcgvMBJkU)
TRABAJOS MONOGRÁFICOS
GESTIÓN ADMINISTRATIVA
20/06/2016
IESTP ARGENTINA
Sara Carlos Donaires, kelly Huamani Pardo, Lucero Quispe Suasaca
Enviado por:
Sara Carlos Donaires
Kelly Huamani Pardo[1]
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