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Pronóstico y prospectiva (página 2)



Partes: 1, 2

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),

Partes: 1, 2
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