Manejo de inventarios

F) EL MODELO DE HOLT-WINTERS.
El modelo de Holt-Winters es una ampliación perfeccionada del alisamiento exponencial, pues al incorporar la tendencia general de crecimiento o de decrecimiento permite estimaciones a medio y largo plazo, superando así las restricciones que mostraban tanto las medias móviles como el suavizamiento exponencial. Por tanto, este método es especialmente aconsejablecuando la serie histórica muestre cierta tendencia a crecer o decrecer.
Para usar este método, en un momento i es necesario estimar el valor de la serie suavizada (ei) y el valor de la tendencia (Ti), de acuerdo con las siguientes fórmulas (BERENSON y LEVINE, 1992: 786).
eI = U (ei-1+ Ti-1) + (1 - U) Yi
Ti = V Ti-1 + (1- V) (ei - ei-1)
donde:
ei representa el nivel de la serie suavizada en elperíodo i,
Ti representa el valor del componente de tendencia para el período i.
Yi representa el valor observado dela serie en el período i.
U y V son constantes de suavización subjetivamente asignadas y comprendidas entre cero y uno.
Para comenzar los cálculos se establece que e2 = Y2; y, además, que T2 = Y2- Y1. Posteriormente se eligen los valores U y V. Finalmente, se procede con loscálculos.
Ejemplo. Sea la siguiente serie histórica, sean los valores de U = 0,5 y V = 0, 5. Determínese el valor de la serie y el valor de la tendencia para cada momento.
MOMENTO VALOR eI = U (ei-1+ Ti-1) + (1 - U) Yi Ti = V Ti-1 + (1- V) (ei - ei-1)
1 12
2 16 16 4
3 20 0,5 (16 + 4) + 0,5 X 20 = 20 0,5 X 4 + 0,5 (20-16) = 4
4 14 0.5 (20 + 4) + 0,5 X 14 = 19 0,5 X 4 + 0,5 (19-20) = 1,5
5 180,5 (19 + 1,5) + 0,5 X 18 = 19,2 0,5 X 1,5 + 0,5 ( 19,2 - 9)= 0,85
6 24 0,5 (19,2 + 0,85) + 0,5 X 24 = 22 0,5 X 0,85 + 0,5 (22-19,2)=1,82
7 20 0,5 ( 22 + 1,82) + 0,5 X 20 = 21,9 0,5 X 1,82 + 0,5 (21,9 -22) = 0,9
8 24 0,5 (21,9 + 0,9) + 0,5 X 24 = 23,4 0,5 X 0,9+ 0,5 (23,4 - 21.9) =1,2
9 28 0,5 (23,4 + 1,2) + 0,5 X 28 = 26,3 0,5 X 1,2 + 0,5 (26,3 - 23,4) = 2
Finalmente, para usar este modelopara la elaboración de pronósticos, basta con usar la siguiente fórmula.
În+j = en + jTn
Así, si quisiéramos conocer los pronósticos para los momentos 10, 11 y 12, los calcularíamos de la siguiente manera:
Î9 + 1 = e9 + 1Tn= 26,3 + 1 x 2 = 28,3.
Î9 + 2 = e9 + 2Tn= 26,3 + 2 x 2 = 30,3.
Î9 + 3 = e9 + 3Tn= 26,3 + 3 x 2 = 32,3.

G) EL RATIO DE PROPORCIONALIDAD.
Caso: La cadena de hoteles PLAYASBRASILEÑAS S.A. dispone de información relativa al personal contratado actualmente en sus 25 hoteles, el agregado por categorías aparece en la segunda columna. Esta prevista la construcción inminente de 7 nuevos hoteles, los cuales entrarán en funcionamiento dentro de 3 años. Con estos datos, pasamos a determinar la demanda futura de personal (cuarta columna)
CATEGORIAS Nº EMPLEADOS RATIO DEMANDAFUTURA
Director General 25 1.00 32
Dtor Mantenimiento 9 0.36 12
Dtor cocina 23 0.92 29
Jefe de control 25 1.00 32
Ayte de control 14 0.56 18
Dtor restauración 49 1.96 63
Cocineros 75 3.00 96
Camareros 150 6.00 192
Agentes limpieza 100 4.00 128
La tercera columna, correspondiente al ratio de proporcionalidad, se obtiene dividiendo el agregado de las diferentes categoríasprofesionales entre el número de hoteles existentes. La cuarta columna, significativa de la necesidad futura de personal, se obtiene multiplicando el ratio de proporcionalidad por el número de hoteles previstos, cantidad que asciende a 32.

H) EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL.
Caso: La empresa SOTO S.A. dispone de la siguiente información histórica:
AÑO CIFRA DE VENTAS EMPLEADOS DIRECTOS
1990 250 241991 280 29
1992 310 31
1993 340 36
1994 380 37
1995 450 45
Las ventas previstas para los próximos años de 1997, 1998 6 1999 ascienden a 600, 680 y 750 unidades económicas respectivamente. Se trata de calcular la demanda de empleados directos para este horizonte temporal. Para calcular la recta de regresión necesitamos los siguientes datos:
406020
70280 - ---------------
6
B2...