Pronosticos

Pronósticos

Introducción
Casi todas las organizaciones grandes y pequeñas, privadas y públicas utilizan los pronósticos de manera explícita o implícita, puesto que deben planear para satisfacer las condiciones del futuro sobre las que tienen un conocimiento imperfecto.

Tipos de Pronósticos
Primero se deben de clasificar los procedimientos de pronósticos a largo o corto plazo. Lospronósticos a largo plazo son necesarios para establecer el curso general de la organización para un largo período. Los pronósticos a corto plazo se utilizan para diseñar estrategias de inmediatas y que usan los administradores de rango medio y de primera línea para enfrentar las necesidades a un futuro inmediato.
También se podría clasificar a los pronósticos en términos de su posición en el entornomacro- micro, es decir, según el grado en que intervienen pequeños detalles en contra de valores resumidos. Por ejemplo, el gerente de una planta pudiera estar interesado en pronosticar el número de trabajadores que requerirá los próximos meses (micro pronóstico), mientras que el gobierno federal está pronosticando el número total de personas empleadas en toda la nación (macro pronóstico).
Losprocedimientos de pronósticos pueden también clasificarse de acuerdo con su tendencia a ser más cuantitativos o cualitativos. En uno de los extremos, una técnica puramente cualitativa es aquella que no requiere de una abierta manipulación de datos, solo se utiliza el “juicio” de quien pronostica. Desde luego, incluso aquí, el “juicio” del pronosticador es en realidad el resultado de la manipulaciónmental de datos históricos pasados. En el otro extremo, las técnicas puramente cuantitativas no requieren elementos de juicio; son procedimientos mecánicos que producen resultados cuantitativos.

Pasos de Pronósticos.
1. Recopilación de datos: que sugiere la importancia de obtener datos adecuados y asegurarse de que son correctos
2. Reducción o condensación de datos: es necesario ya queen el proceso algunos datos puede que no sean pertinentes y reducen la precisión.
3. Construcción del modelo: implica ajustar los datos reunidos en un modelo de pronóstico que sea adecuado para minimizar el error en el pronóstico.
4. Extrapolación del modelo (el pronóstico en sí): ocurre una vez que se recolectaron y tal vez redujeron, los datos adecuados y que se selecciono el modeloadecuado.

Métodos de series de tiempo
En los métodos de series de tiempo se utilizan los datos históricos de una variable para generar un pronóstico del futuro. Estos métodos suponen que la variable pronosticada tiene información útil para el desarrollo del pronóstico sobre su comportamiento anterior. Queda implícito que es probable que lo que sucedió en el pasado continúe en el futuro. Cuandoéste es el caso, se dice que los datos de series de tiempo para la variable que se pronostica son estacionarios. Cuando esta suposición no se cumple, la serie de tiempo es dinámica y, entonces, los métodos de análisis de tiempo ni deben usarse o se deben de emplear sólo como un punto de partida para tener una idea de cómo diferirá el futuro del pasado.
Cuando se analizan los datos de series detiempo es importante pensar en buscar variaciones de tendencia, estacionales, cíclicas y de fluctuaciones irregulares. Según los datos, la importancia de estos componentes existe en diferentes grados.
1.- TENDENCIA es el componente a largo plazo que constituye la base del crecimiento (o declinación) de una serie histórica. Las fuerzas básicas que producen o afectan la tendencia son: cambios en lapoblación, inflación.
2.- VARIACIÓN CÍCLICA. Conjunto de componentes de fluctuaciones en forma de onda o ciclos, de más de un año de duración producidos por cambios en las condiciones económicas. Representa la diferencia entre los valores esperados de una variable y los valores reales.
3.- VARIACIÓN ESTACIONAL. Las fluctuaciones estacionales se encuentran típicamente en los datos clasificados...