Modelos de pronóstico

Mecanismos para la toma de decisiones
Modelos de Pronóstico
Maestra Patricia Ríos Santillán

MODELOS DE PRONÓSTICO
Hay varias maneras de clasificar los modelos de pronóstico: por el plazo, corto, largo o
mediano plazo; existen modelos de regresión, de extrapolación y otros. De una forma
básica los identificaremos como técnicas de pronóstico cuantitativas y cualitativas.

Los modelos de pronósticocuantitativos, es posible expresarlos en notación matemática y
con ello modificar y mejorar la técnica de pronóstico. Pueden usarse cuando se dispone de
información pasada de la variable que se va a pronosticar, además la información es
cuantificable y es razonable suponer que el patrón pasado continuará en el futuro. Bajo
estas condiciones puede elaborarse un pronóstico usando un método de seriede tiempo o un
método causal.
Mecanismos para la toma de decisiones

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Maestra Patricia Ríos Santillán

Si la variable a pronosticar, considera valores pasados, el procedimiento de pronóstico se
llama método de serie de tiempo.
MODELOS DE PRONÓSTICO CUANTITATIVOS
SERIES DE TIEMPO
Una serie de tiempo: “es un conjunto de observaciones deuna variable medida en puntos
sucesivos en el tiempo o a lo largo de periodos sucesivos” 1. El objetivo de analizar las
series de tiempo es proporcionar buenos pronósticos o predicciones de valores futuros de
las series de tiempo.
Se pretende descubrir un patrón en los datos históricos con el fin de extrapolar ese patrón al
futuro. Dicho patrón se puede definir a partir de los valores pasados de lavariable, en
errores de pronóstico o en ambos.

Componentes de una serie de tiempo
Los datos para una serie de tiempo pueden tomarse, cada hora, día, semana, mes o año, o en
cualquier otro intervalo regular de tiempo. El patrón o comportamiento de los datos en una
serie de tiempo tiene varios componentes. Se consideran cuatro componentes separados:


Tendencia, cuando los datos muestran cambios omovimientos graduales a valores
relativamente mayores o menores en un periodo de tiempo más largo. “Es el
componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie
sobre un período amplio” 2



Componente cíclico. Si las series de tiempo muestran secuencias alternantes por
arriba y por debajo de la línea de tendencia, que dure más de un año se atribuye al
componentecíclico.

1

Anderson David R., Swweney Dennis J.,Williams Thomas A., Métodos cuantitativos para los negocios, Novena edición, Editorial
Thomson, Mexico, 2005, p.173.
2
Hanke E.Jhon,Reitsch Arthur G., Pronósticos en los negocios, Quinta edición, Editorial Prentice Hall, México, 1996, p.99.

Mecanismos para la toma de decisiones

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

Componente estacional. Mientras que los dos componentes anteriores se identifican
al analizar los movimientos de muchos años en los datos históricos, el componente
estacional es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año, es decir, se
muestra un patrón regular a lo largo de periodos de un año. La variación estacional
puede reflejar condiciones de clima, díasfestivos, elementos estacionales, etc.



Componente irregular. “Mide la variabilidad de las series de tiempo después de que
se retiran los otros componentes. Contabiliza la variabilidad aleatoria en una serie
de tiempo ocasionada por factores imprevistos y no recurrentes”3. Debido a que este
componente explica la variabilidad aleatoria, es impredecible, no es posible predecir
su impacto en laserie.

Las siguientes graficas muestran los componentes de una serie de tiempo:

Tendencia
Ventas mensulaes en unidades

500

450

400

350

300
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Año

3

ibidem p.101

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Cíclico
500

Volumen de ventas

450
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