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Pronóstico y prospectiva (página 2)




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Tal como se especificó en la sección anterior, las técnicas de pronóstico constituyen una base importante para la prospectiva, en lo que concierne al análisis preliminar de futuros probables. Abajo, tratamos de establecer un cuadro que especifica las principales técnicas que se utilizan en toda la orbe.

CUADRO CONCERNIENTE A ALGUNAS TéCNICAS DE PRONÓSTICO [3]

Técnicas de juicio o cualitativas

Características

Horizonte

Descripción

Funcionan cuando hay falta o escasez de datos históricos y cuando es difícil convertir en números las variables que intervienen en la determinación de la demanda futura. La mayoría es de bajo costo y no requieren -a priori- de equipo computacional -sofisticado- para hacerse, aunque su planeación implica una gran inversión de tiempo por parte de los directivos.

Normalmente se utilizan para planear a mediano y largo plazos.

 

1. Opiniones de los gerentes/ejecutivos: se basa en la opinión general de un grupo de directivos o gerentes de la empresa.

2. Técnica Delphi: un grupo de expertos responde, de manera anónima, a un cuestionario que pregunta sobre las proyecciones de ventas de la empresa. Un moderador lee en voz alta las respuestas y, entre todos, buscan consenso.

3. Información de los vendedores: consiste en recopilar las estimaciones realizadas por los vendedores (o distribuidores) acerca de las ventas esperadas en sus territorios, con el fin de suponer la tendencia y cambios futuros.

4. Análisis del ciclo de vida: se basa en la evaluación de las etapas de un producto o servicio para predecir su demanda en el mercado. Esto es, desde la introducción, inicio y crecimiento, hasta las etapas de madurez y declinación.

5. Investigación de mercados: se propone recolectar datos de diversas maneras (entrevistas, cuestionarios) para probar hipótesis acerca del mercado.

TéCNICAS CUANTITATIVAS

Técnicas causales

Características

Horizonte

Descripción

Relacionan variables internas o externas con los niveles de demanda, lo que brinda una visión amplia del sector. Los costos que implican son de medios a bajos y usualmente requieren de equipo de cómputo.

Son más útiles para elaborar pronósticos a mediano plazo de productos o servicios existentes y para el diseño de estrategias de marketing, producción y contratación de personal.

Regresión: se predice la demanda futura a partir de una línea recta -o de otro tipo- formada por los datos de demandas pasadas. Si sólo se usa una variable del pasado se le llama regresión simple. Si se usan dos o más variables del pasado, se le nombra regresión múltiple.

Simulación: se trata de modelos dinámicos, usualmente basados en computadoras, que cruzan los datos de las variables internas (capacidad de producción, por ejemplo) y externas (niveles de poder adquisitivo de su mercado) para pronosticar la demanda.

Técnicas de series de tiempo

Características

Horizonte

Descripción

Establecen relaciones entre el tiempo y los niveles de demanda. Su costo tiende a ser bajo, excepto para algunas técnicas como Box-Jenkins, que implica un software un tanto oneroso.

 

 

Se utilizan para el corto y mediano plazos y se aplican al manejo de inventarios, control de precios, programas de promociones y para considerar movimientos estacionales o cíclicos de la demanda. Requieren el uso de equipo y paquetes de cómputo.

 

 

 

 

 

Proyección de Línea Recta: predice la demanda a partir de una línea recta en la que se han incluido los datos de demanda a través del tiempo.

Promedios móviles: promedia los valores de demanda reciente para predecir la demanda futura.

Naive: es la aplicación de un supuesto simple: en el próximo periodo se repetirá la demanda actual.

Suavización exponencial: consiste en estimar la demanda del próximo periodo basándose en una combinación de indicadores de la demanda reciente y de los pronósticos pasados.

Descomposición clásica: es la predicción de la demanda esperada a partir de la tendencia, estacionalidad y "ciclicidad" que se han registrado en el pasado (en los dos últimos años, por ejemplo).

Box-Jenkins: cruza varias series de tiempo para obtener otra serie de tiempo (o más de una) que permita estimar la demanda futura.

Combinaciones de cualitativas y cuantitativas

Sistemas expertos: consiste en la combinación de juicios cualitativos y métodos cuantitativos. Es decir, a partir del conocimiento empírico del negocio se busca el sustento de la información mediante la aplicación de una o varias técnicas cuantitativas de pronósticos.

Redes Neuronales: técnica adaptativa --"que aprende o se adapta"-- y automatizada. Es capaz de procesar varias series de datos y cruzarlas entre sí. Puede manejar discontinuidades (saltos abruptos) en la información. Su desarrollo requiere equipo de cómputo.

PRECISIONES SOBRE ALGUNOS MéTODOS [4]

Mínimos cuadrados: "Es una técnica de optimización matemática que, dada una serie de mediciones, intenta encontrar una función que se aproxime a los datos (un "mejor ajuste"). Intenta minimizar la suma de cuadrados de las diferencias ordenadas (llamadas residuos) entre los puntos generados por la función y los correspondientes en los datos".[5]

Análisis de regresión: Es la parte de la estadística que se ocupa de estudiar cómo una variable se relaciona con otras variables de tipo cuantitativo. Por ejemplo, en estos tiempos en que el precio del crudo al parecer seguirá subiendo su costo, sería interesante a partir de una serie diaria de precios durante lo que va del sexenio, determinar una ley matemática que relacione a éste con el tiempo (o incluso agregar otras variables como el comportamiento del dólar, del euro y de las tasas de interés bancarias) No necesariamente tiene que tratarse de algo preciso, pero sí que se ajuste a un mínimo de error o incertidumbre.

Consideraciones finales

Tratar de ir más al detalle en conceptos tales como promedios móviles, series de tiempo, técnicas de Box y Jenkins, etc., requiere de una adecuada formación técnica, para entender realmente lo que se está haciendo (y su sentido en la prospectiva estratégica). El lector interesado puede darse una idea de ello, emprendiendo un estudio concienzudo de: Jay Gordon, Theodore. "ANÁLISIS DE IMPACTO DE TENDENCIAS". Metodología de Investigación de Futuros.

http://www.colciencias.gov.co/portalcol/downloads/archivosContenido/101.pdf

(Consultado el miércoles 25 de junio de 2008).

 

 

 

 

Autor:

Arnoldo Moreno Pérez

Datos del Autor:

Estudiante de la licenciatura en Ciencias de la Comunicación de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), con antecedente de estudios en la Maestría en Matemáticas del Centro de Investigación y Estudios Avanzados (CINVESTAV-IPN) del Instituto Politécnico Nacional (1982). Conferencista y colaborador en varios medios digitales, en temas relativos a la seguridad de los sistemas, lo cual puede constatarse en:

Seguridad Antivirus de Primer Mundo

http://antivirussecuritynumber1.blogspot.com

http://repensandoelfuturo.blogspot.com/2008/06/artculo-pronstico-y-prospectiva.html

(Miércoles 25 de junio de 2008).


[1] Ávalos R., Marco Carlos. "¿Qué es la Prospectiva?".

http://marcocar.tripod.com/

(Consultado el miércoles 25 de junio de 2008).

[2] Quizá, tratando de ser más rigurosos en el uso del lenguaje, podríamos sustituir -cuidadosamente- la palabra "porvenir", de la cual el autor podría estar haciendo uso y un poco de abuso, por la palabra "devenir" que es más propia de la escuela voluntarista de la Prospectiva. Pero debemos de ser muy precisos al redactar, para no alterar el significado que el autor quiere en realidad expresar.

Tal pareciera que la palabra "porvenir" da más pie a  la utopía por la utopía misma, que al futuro cómo algo que se construye, la palabra "devenir" es más propia para algo que acaece y es capaz de transformarse.

[3] Las técnicas elegidas, corresponden a las  mencionadas por Jorge Durán en su artículo publicado en agosto de 2005 en la página de EntrepreneurEnEspañol.com:

"15 técnicas de pronóstico".

http://www.entrepreneurenespanol.com/pagina.hts?N=14912

(Consultado el miércoles 25 de junio de 2008).

[4] Para un mejor entendimiento de los conceptos vertidos en esta sección se recomienda la lectura de:

"LAS MATEMÁTICAS EN LAS CIENCIAS SOCIALES". Daniel Peña Sánchez de Rivera. Encuentros multidisciplinares, ISSN 1139-9325, Vol. 8, Nº 23, 2006 (Ejemplar dedicado a: matemáticas interdisciplinares en el siglo XXI). Págs. 67-79.

http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2010248&orden=136534&info=link

(Consultado el miércoles 25 de junio de 2008),

[5] WIKIPEDIA. La enciclopedia libre. "Mínimos cuadrados".

http://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadrados

(Consultado el miércoles 25 de junio de 2008),


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