PRONร STICOS Anรกlisis Secundario Clase No. 5 Inga. Mariana Pereira
An谩lisis secundario: Evaluaci贸n del historial O An谩lisis Primario: Establecimiento de la
demanda O La diferencia en evaluar un periodo de ventas hist贸ricas y proyectar (establecer el pronostico de riesgo).
Estudio de los pronósticos O Información complementaria: Utilice 4 períodos
de evaluación Ponderaciones: O A = 0.50 O B = 0.75 O C=1 O D = 1.75
O α = 0.10
O0˃α˂1
y
valor
de
ciclaje
=
4
ANÁLISIS SECUNDARIO APLICANDO MÉTODOS DE DEMANDA ESTABLE 1. 2.
3. 4. 5.
Método del último período Método del promedio aritmético simple Método del promedio móvil Método del promedio móvil ponderado Método del promedio móvil ponderado exponencial: De estos métodos el que tenga el menor error acumulado, se toma el método ganador, y con este método se realiza la fase final de proyectar (establecer el pronostico de riesgo).
Estudio de los Pron贸sticos O C谩lculo del coeficiente de correlaci贸n:
r = 0.78878 O An谩lisis: Se concluye que el comportamiento
de los datos de la demanda, corresponde a un tipo de familia Ascendente Descendente.
1. Método del último período O En este método se aplica el criterio: lo que
se vendió el período anterior se venderá el siguiente período.
1. Método del último período
2. Método del Promedio Aritmético Simple O Método por el cual se hacen sumatorias de
las ventas presentadas en el último juego de datos, desde el inicio tabla hasta un período antes del dato del cual se quiere realizar el pronóstico de evaluación. Así sucesivamente hasta obtener el pronóstico deseado.
2. MĂŠtodo del Promedio AritmĂŠtico Simple đ?‘ƒ9 = đ?‘ƒ10 =
530+570+560+530+510+560+610+560 = 554 8
530+570+560+530+510+560+610+560 + 580 = 557 9
đ?‘ƒ11 =
530+570+560+530+510+560+610+560 + 580 + 610 = 562 10
đ?‘ƒ12 =
530+570+560+530+510+560+610+560 + 580 + 610 + 650 11 = 570
2. Método del Promedio Aritmético Simple
3. Método del Promedio Móvil O Se hace
necesario que se realice un promedio de los datos anteriores al ciclaje, como este caso el ciclaje es 4, entonces serán los 4 datos anteriores al mismo, y cada vez que se calcule un nuevo valor, para que sea el promedio se desechará el valor más antiguo e ingresará el más reciente
3. Método del Promedio Móvil 510+560+610+560 𝑃9 = = 560 4 560+610+560 + 580 𝑃10 = = 578 4 610+560 + 580 + 610 𝑃11 = = 590 4
560 + 580 + 610 + 650 𝑃12 = = 600 4
3. M茅todo del Promedio M贸vil
4. Método del Promedio Móvil Ponderado O El procedimiento de cálculo es similar al método
de promedio móvil, la diferencia es que cada venta de cada pronóstico debe ser multiplicada por un valor ponderado, cuyo valor es puesto por el analista de pronósticos, la sumatoria de este valor no deberá ser mayor al valor del ciclaje y las ponderaciones van de menor a mayor, o sea que los datos antiguos se ponderan con valores menores, y los más recientes con valores mayores.
4. MĂŠtodo del Promedio MĂłvil Ponderado đ?‘ƒ9 =
(510*0.5)+(560*0.75)+(610*1)+(560*1.75) = 566 4
đ?‘ƒ10 =
(560*0.5)+(610*0.75)+(560*1) + (580 ∗ 1.75) = 578 4
đ?‘ƒ11 =
(610*0.5)+(560*0.75) + (580∗1) + (610 ∗ 1.75) = 593 4
đ?‘ƒ12 =
(560*0.5) + (580 ∗ 0.75) + (610 ∗ 1) + (650 ∗ 1.75) 4 = 616
4. M茅todo del Promedio M贸vil Ponderado
5. MĂŠtodo del Promedio MĂłvil Ponderado Exponencial O Este mĂŠtodo usa un valor ponderado ALPHA,
el cual estĂĄ entre 0 y 1 O Paso 1 O P arranque: Es el promedio de los 3 datos
anteriores, solo al inicio, despuĂŠs de utiliza la fĂłrmula:
đ?‘ƒđ?‘› = đ?‘ƒđ?‘›âˆ’1 + Îą (đ?‘‰đ?‘›âˆ’1 − đ?‘ƒđ?‘›âˆ’1 )
5. MĂŠtodo del Promedio MĂłvil Ponderado Exponencial đ?‘ƒđ?‘Žđ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘Žđ?‘›đ?‘žđ?‘˘đ?‘’
560 + 610 + 560 = = 577 3
đ?‘ƒđ?‘› = đ?‘ƒđ?‘›âˆ’1 + Îą (đ?‘‰đ?‘›âˆ’1 − đ?‘ƒđ?‘›âˆ’1 ) đ?‘ƒ9 = 577 + 0.1 560 − 577 = 575
đ?‘ƒ10 = 575 + 0.1 580 − 575 = 576 đ?‘ƒ11 = 576 + 0.1 610 − 576 = 579 đ?‘ƒ12 = 579 + 0.1 650 − 576 = 586
Pronóstico de Riesgo O Dado que el método que tiene un menor
error acumulado en el análisis secundario, es el método del último período, entonces con base a este método debe realizarse el pronóstico de riesgo. O Pronóstico de Riesgo para el mes de Enero
2009 = 700
La ĂŠtica profesional