ensayo

ÍNDICE

Marco teórico
Pronósticos

1

Inventarios

9

MRP

17

MARCO TEÓRICO

PRONÓSTICOS

1

MÉTODOS DE PRONÓSTICO
Tipos.
Cualitativos
Pronóstico Final
Cuantitativos
Métodos cualitativos: una técnica puramente cualitativa es aquella que no requiere de una abierta
manipulación de datos, sólo se utiliza el "juicio" de quién pronostica
Métodos cuantitativos:
•Métodos o modelos causales: La variable a pronosticar se relaciona con otras que las causan.
Son métodos apropiados para situaciones a largo plazo mayor a 3 años.

•

Series de tiempo: Es la proyección de datos pasados (menor de 1 año). Operativo a corto plazo.

Para que sirven.
¿Por qué es necesario pronosticar? La respuesta es que todas las organizaciones operan en una atmósfera
deincertidumbre y que, a pesar de este hecho, se deben tomar decisiones que afecten el futuro de la
organización.
Las técnicas de pronóstico que pueden emplearse para complementar el sentido y la capacidad
administrativa de los que toman las decisiones son elementos de juicio en el proceso de pronóstico.
Quienes toman la decisión lo harán mejor si a partir de la comprensión de las técnicas de pronóstico,tanto
cualitativa como cuantitativa, las utilizan de manera adecuada, en vez de que se vean forzados a planear el
futuro sin el beneficio de esta valiosa información complementaria. Los objetivos del análisis son
diversos, pudiendo destacar la predicción, el control de un proceso, la simulación de procesos, y la
generación de nuevas teorías físicas o biológicas.

Cuales son los más comunes.Nomenclatura
Xt
ˆ
Xt

Es el valor real de la variable en el periodo t.
Es el valor pronosticado de la variable en el periodo t

t = 1,2, 3, ..., T (Periodos)
X t +τ (T) Es el pronóstico para el periodo t + τ basado en el dato T

τ → No. de periodos delante de T a pronosticar.

2

Métodos cuantitativos.
Modelos causales: Trata de entender el sistema subyacente y el que rodea lacuestión que está
siendo proyectada. Por ejemplo, las ventas pueden verse afectadas por la publicidad, la calidad y la
competencia.
a. Regresión lineal
Puede contener múltiples variables. Se basa en el hecho de que la proyección se causa por la ocurrencia
de otros eventos.
b. Regresión cuadrática
Ajusta una línea recta a los datos anteriores que se refieren generalmente al valor de los datoscon el
tiempo. La técnica de ajuste más común es la de los mínimos cuadrados.

ˆ
Ecuación de pronóstico X t +τ (T ) = a + b (T + τ )
ˆ ˆ
∴

a = y − bx
ˆ
b=

∑ xy − n x • y
∑ x − nx
2

2

c. Modelos econométricos.

Tratan de describir algún sector de la economía mediante una serie de ecuaciones interdependientes.
d. Modelos de simulación.

Modelos dinámicos, usualmentebasados en computador, que permiten que quien haga la proyección
haga suposiciones acerca de las variables internas y del medio externo del modelo. Dependiendo de las
variables del modelo, quien hace la proyección puede hacer preguntas como: ¿Qué le ocurriría a mi
proyección si el precio se incrementara en un 10%? ¿Qué efecto tendría en mi proyección una recesión
nacional moderada?

Series detiempo: Está basado en la idea de que, con el tiempo, la historia de los eventos ocurridos
con el tiempo puede ser utilizada para predecir el futuro.
Media

Un periodo de tiempo que contiene una serie de puntos de datos se promedia dividiendo la suma de los
valores de los puntos por el número de los mismos. En consecuencia, cada uno tiene igual influencia.
ˆ
Ecuación de pronóstico X t +τ (T )= a
ˆ
T

∴

a=
ˆ

∑X
t =1

t

T

3

Promedio móvil simple
Un periodo de tiempo que contiene una serie de puntos de datos se promedia dividiendo la suma de los
valores de los puntos por el número de los mismos. En consecuencia, cada uno tiene igual influencia.
ˆ
Ecuación de pronóstico X t +τ (T ) = M T
T

∴

MT =

∑X

t =T − N +1

T

N

= MT +

X T − X T...