Concepto de Pronósticos

Pronósticos.

Un aspecto esencial en la administración de cualquier organización es la planeación para el futuro. En efecto, el éxito a largo plazo de una organización está estrechamente relacionado con la capacidad que tenga la administración de anticipar el futuro y elaborar estrategias adecuadas.

Criterio, intuición y atención al entorno económico permiten que un administrador tenga una idea aproximada de lo que puede ocurrir en el futuro. Los datos históricos forman una serie de tiempo. Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable medida en puntos sucesivos en el tiempo o en periodos de tiempo sucesivos.

El objetivo de tal análisis es obtener un buen pronóstico o predicción de los valores futuros de una serie de tiempo. Los métodos de pronóstico se clasifican como cualitativos y cuantitativos.

Métodos Cuantitativos.

Se suelen usar cuando:

1.      Se cuenta con información del pasado acerca de la variable que se desea pronosticar.

2.      Esa información se puede cuantificar.

3.      Es razonable pensar que el patrón seguido en el pasado continuará en el futuro.

En tales casos es posible obtener un buen pronóstico mediante un método de series de tiempo o un método causal.

Si los datos históricos están restringidos a valores pasados de la variable, al método de pronóstico se le conoce como un método de series de tiempo.

El objetivo de un método de series de tiempo es descubrir en los datos históricos un patrón para después extrapolar ese patrón al futuro; el pronóstico se basa únicamente en los valores de la variable en el pasado o en errores de pronóstico en el pasado.

Existen tres métodos de series de tiempo:

1.      Suavizamiento (promedios móviles, promedios movibles ponderados y suavizamiento exponencial).

2.      Proyección de tendencia.

3.      Proyección de tendencia ajustada a la influencia estacional.

Los métodos de pronóstico causal están sustentados en la suposición de que la variable a pronosticar tiene una relación de causa y efecto con otra u otras variables.

Componentes de una serie de tiempo.

El patrón o el comportamiento que siguen los datos de una serie de tiempo se debe a diversos componentes. Por lo general se supone que son cuatro los componentes que se combinan para dar los valores de una serie de tiempo:

1.      De Tendencia.

2.      Cíclico.

3.      Estacional.

4.      Irregular.

Componente de Tendencia.

En el análisis de las series de tiempo, las mediciones pueden hacerse cada hora, diario, a la semana, cada mes, anualmente o en cualquier otro intervalo regular de tiempo. Aunque los datos de las series de tiempo suelen mostrar fluctuaciones aleatorias, las series de tiempo también muestran un desplazamiento o movimiento gradual hacia valores relativamente altos o bajos a través de un lapso largo. A este desplazamiento gradual de la serie de tiempo se le conoce como la tendencia de la serie de tiempo; este desplazamiento o tendencia suele deberse a factores de largo plazo como variaciones en las características demográficas de la población, en la tecnología o en las preferencias del público.

En la gráfica A se muestra una tendencia no lineal; en este caso, al inicio se observa poco crecimiento en la serie de tiempo y al final una estabilización. Esta tendencia puede ser una buena aproximación a las ventas de un producto desde su introducción, seguida por una etapa de crecimiento y llegando al final a un periodo de saturación del mercado.

La tendencia de disminución lineal que se observa en la gráfica B se encuentra en series de tiempo que observan una disminución creciente a lo largo del tiempo.

                

La línea horizontal que se observa en la gráfica C representa una serie de tiempo en la que no hay un aumento ni una disminución consistente a lo largo del tiempo y, por tanto, en la que no hay tendencia alguna.

Componente Cíclico.

Toda sucesión recurrente de puntos que caiga abajo y arriba de la línea de tendencia y que dure más de un año puede atribuirse al componente cíclico de la serie de tiempo. Muchas series de tiempo muestran un comportamiento cíclico, con observaciones que caen de manera regular abajo y arriba de la línea de tendencia. Por lo general, este componente de las series de tiempo es debido a movimientos cíclicos multianuales de la economía.

Componente Estacional.

Mientras los componentes cíclico y de tendencia de las series de tiempo se identifican tras el análisis de las variaciones multianuales en los datos históricos, en muchas series de tiempo se observa un patrón permanente en lapsos de un año. Es natural que al componente de las series de tiempo que representan la variabilidad en los datos debida a la influencia estacional se le conozca como componente estacional.

Aunque por lo general se considera que las variaciones estacionales son variaciones que se presentan durante el lapso de un año, el componente estacional también se usa para representar cualquier variación que se presente con regularidad en un lapso menor que un año.

Componente Irregular.

El componente irregular de una serie de tiempo es el factor residual o el factor que da cuenta de las desviaciones de los valores reales de la serie de tiempo de los valores que se esperan al considerar los efectos de los componentes de tendencia, cíclicos y estacionales.

Este componente irregular es ocasionado por factores a corto plazo, imprevistos y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo.

Dado que este componente da cuenta de la variabilidad aleatoria en una serie de tiempo, es un componente impredecible. No es posible predecir su efecto sobre la serie de tiempo.

Fuente:

Anderson, David R./Sweeney, Dennis J./William Thomas A; ‘Estadística para Negocios y Economía’; Editorial Cengage Learning; Ciudad de México, 10 ° edición (2008).