13- Pronósticos (Presentación) by Administración Pública

Formación por Competencias

Pronósticos

@Víctor Garro Martínez @Leonardo Castellón

¿Qué es un pronóstico? Es la estimación de valor esperado de un indicador o una variable relevante para la toma de decisiones en proyectos o programas o bien con decisiones relacionadas a la producción de un bien o servicio, con cierto grado de rigor para lo cual debemos prever los eventos futuros.

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Tipos de pronósticos • Subjetivos: Basados en juicios de expertos recabado en focus group o mediante alguna técnica similar al metaplan.

• Objetivos: mediante la aplicación del algún procedimiento de naturaleza estadística. • Mixtos. Una combinación de subjetivos y objetivos. Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

pronósticos 3

Pronósticos y administración pública

Los pronósticos empleados por la Administración Pública influyen en su capacidad de decisiones y eventualmente pueden afectar derechos de los administrados, por lo que idóneamente deben cumplir varios requisitos mínimos:

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Pronósticos y administración pública Requisitos mínimos a cumplir por los pronósticos en la Administración Pública: – Estar adecuadamente sustentados en metodologías comúnmente aceptadas en las disciplinas que conciernen al objeto de pronóstico

– Basarse en evidencia confiable y objetiva. – Contar con la evidencia de los cálculos y registros realizados para su elaboración de modo que puedan ser debidamente revisados por las instancias de fiscalización en caso necesario. Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Advertencia sobre pronósticos • Todo administrador deberá razonar el emplea una técnica determinada.

porqué

• Ningún método sustituye el buen criterio o juicio que del Administrador.

• En proyectos o programas nuevos es fundamental hacer explícito el modelo que muestra las actividades del mismo, el requerimiento de suministros y bienes duraderos para obtener los productos, efectos e impactos deseados de forma que los pronósticos consideren ese modelo causal. Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Efectos de una mala proyección ¿Qué ocurre en proyectos donde se ha sobreestimado la demanda a satisfacer?

-¿Cuáles son los efectos sobre el nivel de ocupación de capacidad instalada de producción o de prestación de servicios? -¿Cuál es el efecto sobre el costo de producción del servicio o producto? -¿Cuál es el efecto sobre el uso de los recursos públicos?

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Efectos de una mala proyección ¿Qué ocurre en proyectos donde se ha subestima la demanda a satisfacer?

- -¿Cuáles son los efectos sobre el nivel de ocupación de

capacidad instalada de producción o de prestación de servicios? -¿Cuál es el efecto sobre el costo de producción del servicio o producto? -¿Cuál es el efecto sobre el uso de los recursos públicos

¿Qué pasaría con el nivel de satisfacción y calidad de los ciudadanos usuarios? Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Selección del Método de Pronóstico:

Depende de factores tales como:

Calidad de la información disponible. Presupuesto para cubrir el costo de recolectar la información y generar los pronósticos.

Efectos

y consecuencias de la toma de decisiones que se realizan a partir de los pronósticos.

Grado de precisión deseable para la toma de decisiones.

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TÈCNICAS DE PROYECCIÓN DE LA DEMANDA

A-Métodos subjetivos

Opinión de expertos Entrevistas a profundidad

B-Métodos causales

Regresión Insumo producto (coeficientes. Técnicos del requerimiento de insumo por unidad de producto. Encuestas Modelos econométricos

C- Series de tiempo

Tendencia

Factor Cíclico Fluctuaciones estacionales Variaciones no sistemáticas Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos Poblac. Objetivo, -Decisión Política expresada en en el PND y los POI

Pronóstico de servicios a satisfacer

Estrategia de negocios

Estimación de la demanda

Métodos de Pronóstico

Ajuste por triangu lación

Proyeccón de requerimientos de Suministros y bienes duraderos

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Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos Un buen pronóstico es básico para la previsión y planificación de los servicios que permita:

• Optimizar el uso de la capacidad de instalada para proveer servicios oportunos y adecuados. • Mayor flexibilidad en la generación del servicio público al tener idea de los valores esperados, máximo y mínimo de demanda que cabría esperar en cada periodo. .

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Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos

• Administrar adecuadamente los inventarios y costos de los suministros a fin de evitar perdidas por obsolescencia y daño del inventario. • •

Eficientizar el desempeño del proceso de producción y prestación de servicios o bienes. Mejorar el servicio al cliente, usario

• Controlar el costo de producción

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Los pronósticos como herramienta para el diseño de planes, políticas, programas y proyectos

• Administrar adecuadamente los inventarios y costos de los suministros a fin de evitar perdidas por obsolescencia y daño del inventario.

• Mejorar el desempeño del proceso de producción y prestación de servicios o bienes. Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

TIPOS DE PRONOSTICO POR HORIZONTE DE TIEMPO TIPO DE PRONÓSTICO

HORIZONTE DE TIEMPO

USO

De corto plazo

Menor o igual a un año

Planificación operativa

Mediano Plazo

De uno a cuatro Planificación a años nivel de programa o proyecto Mayor a 4 años Planificación estratégica

Largo Plazo

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1515

Tipos de diagnósticos Según la naturaleza de la materia que se diagnóstica, es posible hacer las siguientes categorías, para los cuales muestran tanto la tendencia como la posible magnitud del cambio: Pronósticos tecnológicos: Cambios relacionados con los procesos técnicos, requerimientos de insumos y suministros, volúmenes relacionados con la prestación de servicios o demanda de bienes a proveer. Precios de materias primas e insumos, o bien con otros elementos relacionados con las cadenas de suministros.

Pronósticos de mercado: Cambios relacionados con los factores que inciden en la demanda y la oferta de servicios, el tipo de cambio, las tasas de interés y otros factores que inciden sobre la confianza de los mercados tanto a nivel de los consumidores como de los productores. Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Técnicas cualitativas: • Permiten sintetizar el conocimiento y las creencias sobre el valor y tendencia que seguirán algunas variables e indicadores relevantes. Entre las técnicas están: – Jurado de opinión ejecutiva – Método Delphi. – Fuerza de ventas – Encuestas a los clientes.

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JURADO DE OPINIÓN EJECUTIVA • Resume las valoraciones de personal clave de la organización, que sintetiza las expectativas de las y los participantes en los talleres de valoración. • Esta técnica no es cara y puede emplearse cuando no existen datos confiables para proyectar el mediano y largo plazo.

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METODO DELPHI •

En esta técnica se presenta información relevante sobre algún fenómeno a estimar. Una vez que concluye se facilita un proceso de votación acerca las expectativas de ciertos indicadores claves y se presenta el resultado, para volver a realizar los ajustes que permitan llegar a consenso sobre el comportamiento esperado de un cierto fenómeno de interés como podría ser el nivel de demanda de cierto servicio o producto que la Organización presta o podría prestar.

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Operadores de línea • En esta técnica se consulta a las y los funcionarios que están en contacto directo con los demandantes de servicios para determinar bajo su personal experiencia o expectativa el comportamiento de la demanda de un bien o servicio. • Luego se promedian las respuestas y se obtiene un dato fundamentado en las expectativas de los operadores en línea Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

Operadores de línea

Encuestas a usuarios y clientes •

Otra forma de obtener información por parte de una entidad pública es obtener datos para hacer sus predicciones a través de un proceso de encuesta, la cual puede ser probabilística o no.

•

En caso de que no se cuente con información sobre la población de interés se puede hacer un diseño de carácter exploratorio descriptivo a través de una muestra por conveniencia a fin de recoger información para luego profundizar.

•

Los resultados de una muestra no probabilística no pueden ser generalizados, ni permiten controlar el error por sesgo de selección.

•

En el caso de una encuesta probabística implica tener al menos, los siguientes aspectos: Definir la unidad de información Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012 21 Definición del marco muestral.

• •

Encuestas a usuarios y clientes En el caso de una encuesta probabilística implica tener definido al menos, los siguientes aspectos: • Definir la unidad de información • Definición del marco muestral. • Definir el tipo de muestreo: Simple Aleatorio, por Conglomerados o por estratos de acuerdo a la distribución de la población • Definir un nivel de confianza y un grado de error • Tener un plan de muestreo. • Capacitar a las y los encuestadores. En ambos casos se requiere haber diseñado y probado instrumentos de recolección y proceso de datos. Así como los mecanismos de verificación de la calidad de la información recabada.

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Técnicas cuantitativas para elaborar pronósticos • Parten de modelos de carácter estadísticos a partir de algoritmos ya estudiados. -Métodos causales s

Regresión Modelos econométricos

Series de tiempo

Tendencia Factor Cíclico Fluctuaciones estacionales Variaciones no sistemáticas

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ANALISIS DE REGRESION LINEAL • La relación entre una variable independiente, X, y una variable dependiente, Y. • Asumido para ser lineal (una línea recta) • Ecuación: Yt = a + bXt +et – Y = variable dependiente en el periodo t. – X = variable independente en el periodo t. – a = intercepta al eje y – b = pendiente de la regresión – et = valor aleatorio no determinado

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2424

GRAFICO DE REGRESION LINEAL Cantidad de consultas 40 30 20 10 0 2930

2994 2995 Poblaci贸n

M贸dulo X Gesti贸n de Servicios P煤blicos, II 2012

2996

2626

ANALISIS DE REGRESION LINEAL Yˆi  a  xi

Ecuación:

Constante:

 

 xi yi  nx y

i 1 n

x

i 1

Y-Intercepción a:

2 i

 nx 

a  y  bx

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2727

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL Relación entre el consumo macroeconómico de Costa Rica con el PIB, para el periodo 1991-1996, datos trimestrales en Consumo PIB colones corrientes 166.039,4 176.934,2 190.057,4 217.833,8 225.595,3 229.122,9 243.168,3 275.320,8 272.175,5 277.231,9 294.225,7 329.096,4 318.521,6 334.656,3 355.948,7 409.052,6 408.875,0 418.807,0 442.727,1 510.383,2 488.791,2 501.845,9 539.857,2

204.188,2 206.530,0 217.944,9 248.247,6 274.532,0 274.181,6 293.513,4 310.977,7 334.151,9 325.146,0 340.695,1 370.299,3 387.074,5 397.497,1 417.007,6 456.657,2 514.026,6 500.852,0 526.557,3 564.251,1 596.506,1 578.940,6 604.752,6

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2828

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL

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2929

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL

M贸dulo X Gesti贸n de Servicios P煤blicos, II 2012

3030

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL

M贸dulo X Gesti贸n de Servicios P煤blicos, II 2012

3131

EJEMPLO DE REGRESION LINEAL

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3232

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3333

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3434

Costa Rica: Estimación del consumo trimestral a partir del PIB trimestral 1991-1996 Miles de millones de colones corrientes 600.000,0

500.000,0

Consumo

400.000,0

300.000,0

Consumo Pronóstico Consumo

200.000,0

100.000,0

0,0 0,0

100.000,0 200.000,0 300.000,0 400.000,0 500.000,0 600.000,0 700.000,0 PIB

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3535

MODELOS DE SERIES DE TIEMPO • Incluye elaborar gráficas de los datos de demanda sobre una escala de tiempo y estudiar las gráficas para descubrir los modelos y las figuras o los patrones consistentes. Luego, estos patrones se proyectan hacia el futuro. • DEFINICION: Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones cronológicamente clasificadas que se toman a intervalos regulares para una variable en particular.

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COMPOSICION DE UNA SERIE DE TIEMPOS • Tendencia (T) es el movimiento gradual, ascendente o descendente, de los datos a través del tiempo. • Estacionalidad (S) es el patrón de datos que se repite asimismo luego de un periodo de días, semanas, meses, trimestres, estaciones, etc. pero dentro del año.. • Ciclos (C) son patrones que ocurren en los datos cada cierto númerovarios años. • Error estocástico (R) son variaciones aleatorias que no obedecen a ningun comportamiento esperado Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

3737

DESVIACIÓN MEDIA ABSOLUTA (MAD) criterios para escoger el mejor modelo Suma de Desviación absoluta para n periodos

MAD =



Demanda actual

- Demanda pronosticada

i =1

El modelo seleccionado es aquel que cumpla con la menor MAD Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

3838

Tendencia

• Expansión o declinación de una serie de datos a lo largo del tiempo..

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Ejemplos de Tendencia

Tendencia lineal decreciente

Tendencia no lineal creciente

Tendencia lineal creciente

Tendencia no lineal decreciente

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Ejemplo de estacionalidad

Observe el comportamiento a lo largo del tiempo, más allá del año Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

PROMEDIO MOVIL SIMPLE • Se utiliza para calcular la demanda promedio de los últimos n períodos y como predicción para el siguiente período. • Promedio móvil simple: Ft= (At + A t-1 + A t-2 +....+A t-n +1 ) n

Donde : Ft = predicción para el período t+1 At = demanda real para el período n = número de períodos por promediar Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE

año

Valor anual

Prom Móvil (n = 3)

n = 3)

1993 4

1994 6 1995 5

1996 3

4 + 6 + 5 = 15

1997 7 1998 NA Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

4343

SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE

a帽o

Moving Total (n = 3)

n = 3)

1993 4

1994 6 1995 5

NA NA

1996 3

4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0

1997 7 1998 NA

6 + 5 + 3 = 14

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SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE

A帽o

Promedio (n = 3)

Ft n = 3)

1993 4

1994 6 1995 5

NA NA

1996 3

4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0

1997 7 1998 NA

6 + 5 + 3 = 14 14/3 = 4.7 5 + 3 + 7 = 15 15/3 = 5.0

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4545

PROMEDIO MOVIL SIMPLE

Venta s8 6 4 2 0 93 94

Real, At

Pronóstico, Ft

95 96 Año

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98 4646

PROMEDIO MOVIL SIMPLE

Venta s8 6 4 2 0 93 94

Real, At

Pronóstico, Ft

95 96 Año

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98 4747

M贸dulo X Gesti贸n de Servicios P煤blicos, II 2012

PROMEDIO MOVIL SIMPLE

Venta s8 6 4 2 0 93 94

Real, At

Pronóstico, Ft

95 96 Año

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98 5151

MODELOS DE SUAVIZADO • Los modelos de suavización, como el promedio de desplazamiento simple y la suavización exponencial, pueden proporcionar predicciones razonables a corto plazo con rapidez y a bajo costo. •

Suavización exponencial:

Ft= Ft-1 + α(A t-1 - F t - 1) Donde : Ft = predicción para el período t F t - 1 = predicción para el período t - 1 At –1 = Demanda real para el período t - 1

= constante de suavización (0<= 1<=1)

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EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Se esta organizando una reunión Se espera pronosticar la atención del año 2012 usando el suavizado exponencial.

( = .10).

En 2008 el pronóstico fué 175. 2008 180 2009 168 2010 159 2011 175 2012 190

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5353

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Pronóstico Ft (a = .10)

Año Actual 2003

180

2004

168

2005

159

2006

175

2007

190

2008

175.00 (Base) 175.00 +

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5454

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año

Actual

2003

180

2004

168

2005

159

2006

175

2007

190

2008

Pronóstico Ft (a = .10) 175.00 (Base) 175.00 + .10(

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5555

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual 2003

180

2004

168

2005

159

2006

175

2007

190

2008

Pronóstic (a = .10)

175.00 (Base) 175.00 + .10(180 -

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5656

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual 2003

180

2004

168

2005

159

2006

175

2007

190

2008

Pronóstico Ft (a = .10) 175.00 (Base) 175.00 + .10(180 - 175.00)

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5757

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual 2003

180

2004

168

2005

159

2006

175

2007

190

2008

Pronóstico Ft ( = .10) 175.00 (Base) 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

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5858

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual

Pronóstico Ft (a = .10)

2003

180

175.00 (Base)

2004

168

175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005

159

175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006

175

2007

190

2008

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5959

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual

Pronóstico Ft (a = .10)

2003

180

175.00 (Base)

2004

168

175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005

159

175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006

175

174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18

2007

190

2008

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6060

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual

Pronóstico Ft (a = .10)

2003

180

175.00 (Base)

2004

168

175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005

159

175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006

175

174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18

2007

190

173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36

2008

NA Módulo X Gestión de Servicios Públicos, II 2012

6161

EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Ft = Ft-1 + a· (At-1 - Ft-1) Año Actual

Pronóstico Ft (a = .10)

2003

180

175.00 (Base)

2004

168

175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50

2005

159

175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75

2006

175

174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18

2007

190

173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36

2008

173.36 + .10(190 - 173.36) = 175.02

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6262

GRAFICO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

Venta 190 s 180 170 160 150 140 03 04

REAL

Pronóstic o

05 06 Año

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08 6363

M贸dulo X Gesti贸n de Servicios P煤blicos, II 2012

Formación por Competencias

Trabajo en Clase 1-Debata en su grupo de trabajo, los datos de los cuales debería hacer pronósticos para el trabajo final del curso. 2-Señale cuál sería su fuente de información y que tipo de datos

requiere. 3-¿Cuáles técnicas de las comentadas en clase podrían ser aplicadas? Razone su respuesta.

Víctor Garro

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E-Mail:

victor.garro@ucr.ac.cr Leonardo.castellon@ucr.ac.cr

Escuela de Administracion Pública Formación por competencias

Esta presentación se ha publicado en la pagina Web de la Escuela de Administración Pública de la Universidad de Costa Rica / Campus Bimodal.

BIBLIOGRAFÍA Chase et al. Cap. 15 Administración y Pronóstico de la demanda en "Administración de operaciones. Producción y Cadena de Suministros" Collier y Evans. Cap. 11, Elaborac de Pron y planeac de la demanda en "Administración de Operaciones. Bienes, servicios y Cadenas de Valor" Krajewski et al.. Cap. 13. Pronósticos en "Administración de operaciones. Procesos y Cadenas de Valor"

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