MÉTODOS DE PRONÓSTICOS

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CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS
DE PRONÓSTICOS
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Administración de Operaciones
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24/07/2014

Leticia García Barragán

PROF: MARÍA CRISTINA CORTES GARCÍA

MÉTODOS DE PRONÓSTICOS

Pronóstico:

Estimación anticipada del valor de una variable, por ejemplo: la

demanda de un producto.

Todas las situaciones en que se requiere unpronóstico, tratan con el futuro y el
tiempo está directamente involucrado. Así, debe pronosticarse para un punto
específico en el tiempo y el cambio de ese punto generalmente altera el pronóstico.

Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la incertidumbre. Si
el administrador tuviera certeza sobre las circunstancias que existirán en un tiempo
dado,

la

preparaciónde

un

pronóstico

seria

trivial.

Todos los procedimientos formales de pronóstico comprenden la extensión de las
experiencias del pasado al futuro incierto. De ahí la suposición de que las
condiciones que generaron los datos anteriores son indistinguibles de las
condiciones futuras, con excepción de aquellas variables reconocidas de manera
explícita por el modelo depronóstico. Por ejemplo, si se está pronosticando el índice
de desempeño de los empleados en el trabajo, usando sólo como pronóstico la
calificación del examen de admisión, se asume que el índice de desempeño en el
trabajo de cada persona se afecta sólo por dicho examen. Considerando que la

suposición de pasado y futuro indistinguibles no se cumple, resultarán pronósticos
imprecisos, a menos que semodifiquen a juicio de quien se pronostica.
La aceptación de que las técnicas de pronósticos funcionan sobre datos generados
en sucesos históricos pasados conduce a la identificación de cuatro pasos en el
proceso de pronóstico:
1. Recopilación de datos

2. Reducción o condensación de datos

3. Construcción del modelo

4. Extrapolación del modelo

 El Paso 1: sugiere la importancia deobtener datos adecuados y asegurarse
que son correctos. Con frecuencia este paso es el mayor reto de todo el
proceso de pronóstico y el más difícil de controlar, ya que los pasos siguientes
se efectúan sobre los datos, sean o no relevantes para el problema en
cuestión. Siempre que se hace necesario obtener datos pertinentes en una
organización, abundan los problemas de recopilación y controlde calidad.
 El Paso 2: la reducción de datos con frecuencia es necesaria ya que en
proceso de pronóstico es posible tener muchos o muy pocos datos. Algunos
datos pueden no ser pertinentes al problema, por lo que reducirían la precisión
del pronóstico. Otros datos pueden ser los adecuados, pero sólo en ciertos
periodos históricos. Por ejemplo, en el pronóstico de ventas de automóvilescompactos podría desearse emplear sólo datos de ventas de automóviles a
partir del embargo petrolero de la década de 1970, en vez de datos de los
últimos 50 años.
 El Paso 3: la construcción del modelo, implica ajustar los datos reunidos en un
modelo de pronóstico que sea el adecuado para minimizar el error del
pronóstico. Entre más sencillo sea el modelo, será mejor para lograr la
aceptación delproceso por parte de los administradores que toman las
decisiones en la empresa. Con frecuencia se debe establecer un balance

entre un enfoque de pronóstico complejo que ofrezca ligeramente más
precisión y un enfoque sencillo que sea fácil de entender y ganar el apoyo de
quienes toman las decisiones, de manera que lo utilicen efectivamente. Es
obvio que los elementos de juicio forman...