Administracion Y Pronosticos De La Demanda EMMANUEL
Páginas: 16 (3797 palabras)
Publicado: 10 de noviembre de 2015
ADMINISTRACIÓN Y PRONÓSTICO DE LA DEMANDA
capítulo 15
Por consiguiente: los resultados de la regresión sin los factores estacionales son:
Y = 500.6 + 39.64x
Pronóstico
tendencia
Periodo
Factor
estacional
Pronóstico
final
9
857.4
×
0.527
=
10
897.0
×
0.957
=
858.7
11
936.7
×
1.529
=
1 431.9
12
976.3
×
0.987
=
963.4
452.0
PREGUNTAS DE REPASO Y DISCUSIÓN
1. ¿Cuál es ladiferencia entre demanda dependiente e independiente?
2. Examine la ilustración 15.4 y señale qué modelo usaría para a) la demanda de trajes de baño, b) la
demanda de casas nuevas, c) consumo de electricidad, d) planes de expansión de nuevas plantas.
3. ¿En qué se justifica el método de mínimos cuadrados en el análisis de regresión lineal?
4. Explique el procedimiento para crear un pronósticousando el método de descomposición de la regresión por mínimos cuadrados.
5. Dé algunas reglas simples que usaría para manejar la demanda del producto de una empresa (un ejemplo es “limitado al inventario disponible”).
6. ¿Qué estrategias se usan en supermercados, líneas aéreas, hospitales, bancos y cerealeras para influir
en la demanda?
7. Todos los métodos de pronóstico que usan suavizaciónexponencial, suavización adaptativa y suavización exponencial con tendencia requieren valores iniciales para que funcionen las ecuaciones. ¿Cómo
escogería el valor inicial para, por ejemplo, Ft − 1?
8. De la elección de un promedio móvil simple, promedio móvil ponderado, suavización exponencial y
análisis de regresión lineal, qué técnicas de pronóstico le parecería más precisa? ¿Por qué?
9. Dé ejemplosque tengan una relación multiplicadora de la tendencia estacional.
10. ¿Cuál es la principal desventaja del pronóstico diario con análisis de regresión?
11. ¿Cuáles son los principales problemas de la suavización exponencial adaptada para realizar pronósticos?
12. ¿Cómo se calcula un índice estacional a partir de un análisis de recta de la regresión?
13. Comente las diferencias básicas entre ladesviación absoluta media y la desviación estándar.
14. ¿Qué implicaciones tienen los errores de pronóstico en la búsqueda de modelos de pronóstico estadístico muy complejos?
15. ¿Cuáles son las ventajas más fuertes del pronóstico enfocado?
16. ¿Las relaciones causales son potencialmente más útiles para qué componente de una serie temporal?
PROBLEMAS
1. La demanda de audífonos para estereofónicos yreproductores de discos compactos para trotadores
ha llevado a Nina Industries a crecer casi 50% en el año pasado. El número de trotadores sigue en
aumento, así que Nina espera que la demanda también se incremente, porque, hasta ahora, no se han
promulgado leyes de seguridad que impidan que los trotadores usen audífonos. La demanda de estéreos del año pasado fue la siguiente:
Mes
Enero
FebreroMarzo
Abril
Mayo
Junio
Demanda
(unidades)
4 200
4 300
4 000
4 400
5 000
4 700
Mes
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Demanda
(unidades)
5 300
4 900
5 400
5 700
6 300
6 000
a) Con un análisis de regresión por mínimos cuadrados, ¿cuál estimaría que fuera la demanda de
cada mes del año entrante? Con una hoja de cálculo, siga el formato general de la ilustración 15.11.
Compare susresultados con los obtenidos usando la función pronóstico de la hoja de cálculo.
b) Para tener alguna seguridad de cubrir la demanda, Nina decide usar tres errores estándar por seguridad. ¿Cuántas unidades adicionales debe retener para alcanzar este nivel de confianza?
505
506
sección 4
PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA CADENA DE SUMINISTRO
2. La demanda histórica del producto es
Demanda
EneroFebrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
12
11
15
12
16
15
a) Usando un promedio móvil ponderado con pesos de 0.60, 0.30 y 0.10, calcule el pronóstico de
julio.
b) Con el promedio móvil simple a tres meses, determine el pronóstico de julio.
c) Mediante suavización exponencial simple con α = 0.2 y un pronóstico para junio de 13, calcule el
pronóstico de julio. Haga todas las suposiciones que quiera.
d) Con un...
capítulo 15
Por consiguiente: los resultados de la regresión sin los factores estacionales son:
Y = 500.6 + 39.64x
Pronóstico
tendencia
Periodo
Factor
estacional
Pronóstico
final
9
857.4
×
0.527
=
10
897.0
×
0.957
=
858.7
11
936.7
×
1.529
=
1 431.9
12
976.3
×
0.987
=
963.4
452.0
PREGUNTAS DE REPASO Y DISCUSIÓN
1. ¿Cuál es ladiferencia entre demanda dependiente e independiente?
2. Examine la ilustración 15.4 y señale qué modelo usaría para a) la demanda de trajes de baño, b) la
demanda de casas nuevas, c) consumo de electricidad, d) planes de expansión de nuevas plantas.
3. ¿En qué se justifica el método de mínimos cuadrados en el análisis de regresión lineal?
4. Explique el procedimiento para crear un pronósticousando el método de descomposición de la regresión por mínimos cuadrados.
5. Dé algunas reglas simples que usaría para manejar la demanda del producto de una empresa (un ejemplo es “limitado al inventario disponible”).
6. ¿Qué estrategias se usan en supermercados, líneas aéreas, hospitales, bancos y cerealeras para influir
en la demanda?
7. Todos los métodos de pronóstico que usan suavizaciónexponencial, suavización adaptativa y suavización exponencial con tendencia requieren valores iniciales para que funcionen las ecuaciones. ¿Cómo
escogería el valor inicial para, por ejemplo, Ft − 1?
8. De la elección de un promedio móvil simple, promedio móvil ponderado, suavización exponencial y
análisis de regresión lineal, qué técnicas de pronóstico le parecería más precisa? ¿Por qué?
9. Dé ejemplosque tengan una relación multiplicadora de la tendencia estacional.
10. ¿Cuál es la principal desventaja del pronóstico diario con análisis de regresión?
11. ¿Cuáles son los principales problemas de la suavización exponencial adaptada para realizar pronósticos?
12. ¿Cómo se calcula un índice estacional a partir de un análisis de recta de la regresión?
13. Comente las diferencias básicas entre ladesviación absoluta media y la desviación estándar.
14. ¿Qué implicaciones tienen los errores de pronóstico en la búsqueda de modelos de pronóstico estadístico muy complejos?
15. ¿Cuáles son las ventajas más fuertes del pronóstico enfocado?
16. ¿Las relaciones causales son potencialmente más útiles para qué componente de una serie temporal?
PROBLEMAS
1. La demanda de audífonos para estereofónicos yreproductores de discos compactos para trotadores
ha llevado a Nina Industries a crecer casi 50% en el año pasado. El número de trotadores sigue en
aumento, así que Nina espera que la demanda también se incremente, porque, hasta ahora, no se han
promulgado leyes de seguridad que impidan que los trotadores usen audífonos. La demanda de estéreos del año pasado fue la siguiente:
Mes
Enero
FebreroMarzo
Abril
Mayo
Junio
Demanda
(unidades)
4 200
4 300
4 000
4 400
5 000
4 700
Mes
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Demanda
(unidades)
5 300
4 900
5 400
5 700
6 300
6 000
a) Con un análisis de regresión por mínimos cuadrados, ¿cuál estimaría que fuera la demanda de
cada mes del año entrante? Con una hoja de cálculo, siga el formato general de la ilustración 15.11.
Compare susresultados con los obtenidos usando la función pronóstico de la hoja de cálculo.
b) Para tener alguna seguridad de cubrir la demanda, Nina decide usar tres errores estándar por seguridad. ¿Cuántas unidades adicionales debe retener para alcanzar este nivel de confianza?
505
506
sección 4
PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA CADENA DE SUMINISTRO
2. La demanda histórica del producto es
Demanda
EneroFebrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
12
11
15
12
16
15
a) Usando un promedio móvil ponderado con pesos de 0.60, 0.30 y 0.10, calcule el pronóstico de
julio.
b) Con el promedio móvil simple a tres meses, determine el pronóstico de julio.
c) Mediante suavización exponencial simple con α = 0.2 y un pronóstico para junio de 13, calcule el
pronóstico de julio. Haga todas las suposiciones que quiera.
d) Con un...
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