Modelos de pronosticos utiles para las operaciones

MODELOS DE PRONÓSTICOS
ÚTILES PARA LAS OPERACIONES

Los cambios futuros, no solo de la demanda sino también de la oferta y de
los precios, pueden ser conocidos con cierta exactitud si se usan las técnicas
estadísticas adecuadas para el análisis del valor presente. Esencialmente
todos los enfoques estadísticos para desarrollar “pronósticos” de la demanda
proyectan la información históricapasada dentro del futuro.
La validez del pronóstico depende de hasta que punto el pasado es
representativo del futuro.

Existen tres patrones básicos de tendencia de fenómeno en el tiempo:
1) La Tendencia Secular : el fenómeno tiene poca variación en largos periodos y
puede representarse gráficamente por medio de una línea recta o por una curva
suave;
Es la más común de los fenómenos deltipo que se estudia como oferta y demanda.
Para estimar el calculo de la tendencia de este tipo se puede usar el método gráfico,
y el método de mínimos cuadrados.
El método gráfico solo puede ayudar a dar una visualización de lo que sucede.

El método gráfico solo puede ayudar a dar una visualización de lo que sucede.
Y :Demanda

X: Tiempo

Sí la variable independiente “ x “ es eltiempo, los datos muestran los valores
de “ y ” en diferentes tiempos; los datos ordenados en relación al tiempo se
conocen como “Series de Tiempo”.

“Series de Tiempo”
Regresión lineal simple.
El método de “mínimos cuadrados” es usado para hacer la estimación matemática de una
correlación entre dos variables, o más, estableciéndose para ello un análisis de regresión previo.
Se basa encalcular la ecuación de una línea recta para una serie de puntos dispersos sobre una
gráfica, curva que se considera el mejor ajuste, entendiéndose por tal, cuando la suma algebraica
de las desviaciones de los valores individuales respecto a la media es cero y cuando la suma del
cuadrado de las desviaciones de los puntos individuales respecto a la media es mínima.
EC. DE LA RECTA :

Y  a  bxDonde:

b

n  xi

y x  y
n  x   x i 
i

i

i

2

2

a

; para calcular



y

i

 b  xi
n

i

Posteriormente probar cuan bien se ajusta “ Y ” a los datos primarios calculando el Coeficiente de
Correlación :

r

n xi



n
  xi  

2

y x  y
i

i


x i   n y

2



2
i

i



 

yi 


2

talque: -1  r  1

“Series de Tiempo”

Regresión Lineal Múltiple.
A veces trabajar con dos variables es muy útil al hacer un estudio de mercado. El
tiempo como variable independiente no influye por si mismo en el comportamiento
de una variable como la oferta o la demanda ,esto quiere decir que existe la
necesidad de considerar otra u otras variables, además de las dos mencionadas,
queverdaderamente influyan en forma directa en el comportamiento de la variable.
El hecho de emplear tres variables en el análisis implica que sólo una de ellas será
dependiente (demanda u oferta ) y las otras dos serán independientes; esto implica
también conocer cual será el comportamiento de las variables independientes en el
futuro(ejemplo: Ingreso nacional bruto, Precio al consumidor; etc...);no obstante es
de recalcar que un análisis con tres variables es más completo.

El análisis estadístico se deriva a calcular la inclinación de un plano, y la ecuación que la rige es :

y

i

a

x 
i

zi

donde : " ß " es la inclinación del plano cuando hay un movimiento en dirección paralela al plano (x,
y) manteniendo z constante." ß " es el efecto marginal del tiempo sobrela demanda.
" a " es la inclinación del plano (z, y) manteniendo a “x” constante.
"  " es el efecto marginal de la "segunda variable" sobre la demanda.

a Y

xi 

;

_

xi  x

zi 

;

_

zi  z

z

y las ecuaciones simultaneas que se plantean para la solución son:

a Y

 y x  x

2

i

i

y z
i

i

y

  xi zi

   xi zi   zi

2...