Metodos Cuantitativos

Protagonistas.
· Ecko Center, empresa joven establecida en 2007 en la ciudad Guadalajara, Jalisco.
· Socios fundadores Ricardo Cardozo, Pedro Fernández y Alfredo Moreno.
· Consultora estadística JP Parker.
· Mario Pearson, el cual acababa de graduarse con honores de la maestría en administración.

Hechos
· Sus socios acumulan más de 20 años de experiencia en la industria, lo cual lo haceuna empresa confiable y de gran reconocimiento.
· Sabían que dentro de sus filas tenían áreas de oportunidad en las cuestiones de pronósticos y series de tiempo.
· Con la crisis mundial de 2009, tuvieron que pensar en cómo lograr ser una empresa más eficiente.
· Subcontrataron a la firma consultora estadística JP Parker para que analizara a fondo los números.
· La firma consultora asignó elcaso a Mario Pearson
· La empresa hizo la inversión inicial de un software de pronósticos de aproximadamente $20,000.00 USD, la cual se basa en el método de promedios móviles para realizar sus pronósticos.
· Ecko Center al no tener un especialista en pronósticos no lleva la bitácora de eventos, lo cual no les ha permitido detectar los cambios en esta métrica.
· Se realizaron algunas gráficas paraanalizar el comportamiento de las métricas principales.
· La información que estaban utilizando para pronosticar no era la suficiente.
· La información que estaban utilizando para pronosticar no era confiable.
· El método con el cual estaban pronosticando no era el adecuado.
· Estaban recibiendo más llamadas de lo que habían pronosticado.
· Había factores que no estaban considerando en laproyección, y estaban afectando el resultado.

Propuestas de solución:
Para darle solución a este caso se contestaron las siguientes preguntas;
1.- ¿Cuáles son los supuestos que debió de considerar Mario para sus análisis?
Existen varias técnicas de pronósticos en los cuales se consideran varios modelos que pueden clasificarse en una de las tres categorías :
· Modelos de series de tiempo.
·Modelos causales.
· Modelos cualitativos
En este caso se utilizó el modelo de series de tiempo, significa que los datos pasados se descomponen en componentes y luego se proyectan hacia el futuro. Por lo tanto, hay varios supuestos que Mario debe de considerar:
1. Tendencia, es el movimiento gradual de los datos hacia arriba o hacia abajo a lo largo del tiempo: Crecimiento de la población, lainflación, desempleo, la etapa del ciclo de vida en las ventas de algún producto.
2. Estacionalidad, es el patrón de la fluctuación de demanda por encima o por debajo de la línea de tendencia que se repite a intervalos regulares: Periodos vacacionales, periodos escolares, estaciones del año, productos de estación.
3. Ciclos, son patrones de los datos anuales que ocurren en ciertos intervalos devarios años. Generalmente se encuentran implícitos en el ciclo de negocios: Ciclos económicos, periodos de expansión y de recesión de la economía.
4. Variaciones aleatorias, son irregularidades de los datos causadas por el azar y situaciones inusuales; no siguen un patrón discernible: Cambios climáticos, desastres naturales, huelgas y hechos fortuitos.

2.- ¿Es suficiente la información parapoder hacer un pronóstico?
No, ya que la información que obtuvo no fue suficiente y no era confiable debido a que no se utilizaron los supuestos que se deben de considerar: tendencia, estacionalidad, ciclos y variaciones aleatorias. Además, que el método que estaban utillizando para pronósticar no era el adecuado.
En el modelo de series de tiempo existen dos métodos para pronósticar: promediomóvil y suavizamiento exponencial.
El primero, promedio móvil, es útil si se puede suponer que las demandas del mercado mantendrán una cierta estabilidad a lo largo del tiempo. Se expresa de la siguiente manera:

El segundo, suavizamiento exponencial, es un método de pronóstico fácil de utilizar aunque es una técnica del tipo de promedio mpovil, implica un nivel bajo de registro de datos pasados....