Bienvenido al Curso de Pron贸sticos:
M.C. e Ing. Jos茅 Luciano Saucedo Silva Julio-2013
PROCEDIMIENTO P = (30+35)/2 = 32.5 P = (35+28)/2 = 31.5
Valor
Media m贸vil 60 50 40 30 20 10 0
PROCEDIMIENTO Demanda
Pron贸stico 1
2
3
4 5 6 7 Punto de datos
8
9
P = (30+35+28)/3 = 31.0 P = (35+28+20)/3 = 27.7
Demanda
Media m贸vil 60 50 40 30 20 10 0
PROCEDIMIENTO
Demanda
Pron贸stico
MESES
P = (30+35+28+20)/4 = 28.25 P = (35+28+20+25)/4 = 27.
Se calcula primero por el mĂŠtodo de promedio simple utilizando el mismo ejemplo
PROCEDIMIENTO P = (30+35)/2 = 32.5 P = (35+28)/2 = 31.5
PROCEDIMIENTO P = (30+35+28)/3 = 31.0 P = (35+28+20)/3 = 27.7
PROCEDIMIENTO P = (30+35+28+20)/4 = 28.25 P = (35+28+20+25)/4 = 27.
Se toma con n=2 debido a que tiene el menor error y se procede a calcular el Promedio M贸vil Doble PMS = (30+ 35)/2 = 32.5 PMD = (32.5+31.5)/2 = 32.0
Promedio Ponderado. En muchas ocasiones, las observaciones recolectadas no tienen la misma importancia relativa. Para hacer presente este hecho en la búsqueda de un 'centro' que represente a los datos, es necesario asignar a cada uno de éstos, una ponderación (peso o coeficiente) que represente su importancia dentro de la muestra A modo de ejemplo, considérese un sistema de calificación de un curso en que las pruebas tienen distinto 'coeficiente', según su importancia en el proceso de evaluación del trabajo del alumno. En este caso, no resulta apropiado el promedio simple. Cada nota parcial debe ser multiplicada por su coeficiente, para luego sumar estos resultados y dividirlos por la suma de los coeficientes respectivos.
+
PROCEDIMIENTO P = ((30 X 1) + (35 X 2) + (28 X 3)) /6 = 30.67 P = ((35 X 1) + (28 X 2) + (20 X 3)) /6 = 25.17
SUAVIZADO EXPONENCIAL SIMPLE (AES) Esta técnica o método nos sirve para calcular el pronóstico para el siguiente período exclusivamente. La aproximación exponencial es una ponderación o valor de ajuste a un cierto grado de error que se puede estimar o determinar al calcular un pronóstico, este valor
fluctúa entre 0.001 a 1; si el valor de ponderación µ es muy pequeño el deslizamiento o ajuste es gradual o mínimo, mientras si el valor de ajuste es muy alto, el deslizamiento o ajuste será mayor.
SUAVIZADO EXPONENCIAL SIMPLE (AES) Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (ἀ) se debe tener en cuente lo siguiente: • La demanda en condiciones de estabilidad ἀ = 0.1, 0.2 y 0.3 • La demanda en condiciones de estabilidad promedio • La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos ἀ = 0.7, 0.8 y 0.9 Para calcular un pronóstico de suavizado exponencial es necesario tomar en cuenta el valor de alfa que para este caso es 0.2 La particularidad de este método es que siempre empieza en la segunda posición y allí se coloca el primer dato de las ventas que es 30. Para el resto de pronósticos (Meses 3 en adelante) el cálculo es:(valor de alfa 0.2 * ventas de la semana anterior 35) + (el complemento de alfa 0.8 * el suavizado exponencial anterior 30) = 31.00 y así sucesivamente
PROCEDIMIENTO P = (35 x 0.1) + 30 x (1 – 0.1 ) = 30.50 P = (28 x 0.1) + 30.50 x (1 – 0.1 ) = 30.25 P = (20 x 0.1) + 30.25 x (1 – 0.1 ) = 29.23
( =( 263- 240.33)/8 = 2.83
PROCEDIMIENTO P = (35 x 0.2) + 30 x (1 – 0.2 ) = 31.00 P = (28 x 0.2) + 31.00 x (1 – 0.2 ) = 30.40 P = (20 x 0.2) + 30.40 x (1 – 0.2 ) = 28.32
( =( 263- 241.88)/8 = 2.64
PROCEDIMIENTO P = (35 x 0.3) + 30 x (1 – 0.3 ) = 31.50 P = (28 x 0.3) + 31.50 x (1 – 0.3 ) = 30.45 P = (20 x 0.3) + 30.45 x (1 – 0.3 ) = 27.32
( =( 263- 244.28)/8 = 2.34 Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 613.35, ἀ = 0.3
= 1.0
PROCEDIMIENTO P = (35 x 0.2) + 30 x (1 – 0.2 ) = 31.00 P = (28 x 0.2) + 31.00 x (1 – 0.2 ) = 30.40 P = (20 x 0.2) + 30.40 x (1 – 0.2 ) = 28.32
PROCEDIMIENTO P = (35 x 0.25) + 30 x (1 – 0.2 5) = 31.25 P = (28 x 0.25) + 31.25 x (1 – 0.25 ) = 30.44 P = (20 x 0.25) + 30.40 x (1 – 0.2 5) = 27.83
PROCEDIMIENTO
P = (35 x 0.1) + 30 x (1 – 0.35 ) = 31.75 P = (28 x 0.1) + 31.75 x (1 – 0.35 ) = 30.44 P = (20 x 0.1) + 31.75 x (1 – 0.35 ) = 26.78
Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 589.11, ἀ = 0.35 Hasta aquí solo se calculo AES (SUAVIZADO EXPONENCIAL SIMPLE )
Mínimos cuadrados Es una técnica de análisis numérico enmarcada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados: variable independiente, variable dependiente, y una familia de funciones, se intenta encontrar la función continua, dentro de dicha familia, que mejor se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"), de acuerdo con el criterio de mínimo error cuadrático
Nota: en este ejemplo se utilizo 8 meses y no 9 como se venia haciendo para hacer el ejemplo con meses o periodos pares, descartĂĄndose el mes de enero
Nota : Para obtener P.P se toma el numero de periodos y se divide por el valor del periodo pronosticado ejemplo Este dato es mensual por lo tanto se toma para los doce meses. Para calcular P.A. Se multiplica I.E x P.P. Ejemplo: (.926 x 98.458 = 91.172)
Ejemplo: