Modulo # 5: Pronósticos

Modulo # 5: Pronósticos

1. ERROR EN LOS PRONÓSTICOS

   • Ningún modelo de pronósticos es preciso.
     • El modelo de pronóstico con el menor margen de error será el más adecuado para predecir la demanda
       • Existen varios métodos
         • 1. Desviación absoluta media (MAD, por sus siglas en inglés)
         • 2. Error cuadrático medio (MSC, por sus siglas en inglés)
         • 3. Error porcentual absoluto medio (MAPE, por sus siglas en inglés)

2. DESVIACIÓN ABSOLUTA MEDIA

   • Es el error promedio en los pronósticos, mediante el uso de valores absolutos.
     • Mide la dispersión de un valor observado en relación con un valor esperado.
     • La MAD se calcula utilizando las diferencias entre la demanda real y la demanda pronosticada sin importar el signo.

3. PROYECCIONES DE TENDENCIA

   • Esta técnica ajusta una recta de tendencia a una serie de datos puntuales históricos, y después proyecta dicha recta al futuro para obtener pronósticos de mediano y largo plazos.

4. VARIACIONES ESTACIONALES EN LOS DATOS

   • En los datos son movimientos regulares ascendentes o descendentes localizados en una serie de tiempo y que se relacionan con acontecimientos recurrentes como el clima o las vacaciones.
     • La estacionalidad puede aplicarse en forma horaria, diaria, semanal, mensual o en otros patrones recurrentes.
       • El pronóstico de series de tiempo como el efectuado en el modulo anterior implica la revisión de la tendencia de los datos a lo largo de una serie de tiempo.
       • Las estaciones se expresan en términos de la cantidad en que difieren los valores reales de los valores promedio en la serie de tiempo.
       • En lo que se denomina modelo estacional multiplicativo, los factores estacionales se multiplican por una estimación de la demanda promedio para producir un pronóstico estacional.

5. MÉTODOS ASOCIATIVOS DE PRONÓSTICOS

   • Siempre consideran varias variables relacionadas con la cantidad que se desea predecir.
     • Se construye un modelo estadístico que se usa para pronosticar el elemento de interés