02 Nov

Medición del error de pronóstico.-


La exactitud total de cualquier promedio de moving average del pronóstico, el suavizadoe exponencial, otro-puede ser comparando los valores pronosticados con los valores reales observados. F denota el pronóstico en el período t, y en denota la demanda real en período

Desviación absoluta media


La primera medida del error total del pronóstico para un modelo es la desviación absoluta (MAD).  Este valor es computado:

MAD = ∑real – pronostico|

                                  N

Error cuadrático medio


El error ajustado malo (MSE) es una segunda manera de medir el o\er, error del pronóstico. MSE es el promedio de las diferencias ajustadas entre haber pronosticado y observa valores. Su fórmula es:

MSE = (errores del pronostico)²

                               n

Error porcentual absoluto medio


Un problema con el ME y el MSE es que sus valores dependen de la magnitud del artículo que es pronosticado.         n

Suaviza miento exponencial con ajuste de tendencia


Porque el alisar exponencial es un acercamiento que modela tan popular en negocio, mirémoslo más detalladamente.  Aquí es porqué el alisar exponencial debe ser modificado cuando una tendencia está presente.

Mejoremos nuestro pronóstico, ilustran un modo que mejora el exponencial más complejo, uno que ajuste según tendencia.

Proyecciones de tendencia


Esta técnica ajusta una tendencia lineal en una serie de puntos históricos y después proyecta la línea en los pronósticos futuros de los pronósticos mediano a largo estado.  Se pueden desarrollar varias ecuaciones matemáticas de la tendencia.

Variaciones estacionales en los datos


Movimientos ascendentes o ascendentes en una serie de tiempo que atan los eventos que se repiten. 

El modelo estacional multiplicativo puede modificar datos de la tendencia para acomodar variaciones estacionales en la demanda.

Pasos que siguen las compañías en sesiones mensuales:

  1. Encontrar la demanda histórica mediana para cada cálculo dela estación.
  2. Computar la demanda promedio sobre la estación.
  3. Computar el índice estacional para cada estación.
  4. Estimar la demanda total para el siguiente ano.
  5. dividir el total de la demanda estimada por el numero de la estación y se multiplica por el índice estacional para esa estación

Métodos asociativos de pronósticos;


Análisis de regresión y correlación

Se utiliza cuando los cambios en una o mas variables independientes se pueden utilizar para predecir los cambios en las variables dependientes.

Uso del análisis de regresión para pronosticar


Se puede utilizar el mismo modelo matemático que empleamos el el least squares method of trend projection. 

Ŷ = a + bx

Error estándar de la estimación


El pronóstico es el punto estimado del valor futuro.  Este punto es el medio de una distribución de la probabilidad.

Coeficiente de correlación para rectas de regresión la ecuación de la regresión es una forma de expresar la naturaleza de la relación entre dos variables.  No tienen causa y efecto.  Se identifica la r como coeficiente de correlación .  Para computar r  se utiliza la siguiente ecuación:

Análisis de regresión múltiple


Un método causal del pronóstico con más de una variable independiente.  Permite que construyamos un modelo con varias variables independientes en vez de utilizar  una variable.

Se utiliza la siguiente ecuación: 

Ŷ = a + b1x1 +b2x2

Monitoreo y control de pronósticos


Si un pronostico se a determinado, no debe ser olvidado.  Ningún gerencial desea recordar que su pronostico no es exacto.  Tracking signal: medias que se hacen en el pronostico para predecir los valores actuales

Suavisamiento adaptable


Un acercamiento al pronóstico que mejora el exponencial en el cual la constante que mejora se cambia automáticamente a los errores de la subsistencia mínima.  Es posible utilizar la computadora para supervisar el error del pronóstico y ajustar continuamente los valores de la a y los coeficientes de b usados en mejorar el exponencial para reducir al mínimo error del pronóstico.

Pronostico enfocado


Se adapta eligiendo una constante las computadoras permiten que intentemos hacer una  variedad de modelos del pronóstico.  El focus forecasting esta basado en dos principios:

  1. Los modelos sofisticados del pronóstico no son siempre mejores que los modelos simples.
  2. No hay técnicas que se deben utilizar para todos los productos o servicios

Pronostico en el sector de servicios


El pronostico presenta desafíos inusuales.  La principal necesidad de las ventas al por menor son los expedientes a corto plazo.  Las diferentes necesidades como función de la industria y del producto.  Días festivos y otros días en el calendario y eventos inusuales. 

Resumen

El pronóstico tiene una función importante en los gerentes.  La demanda de pronóstico conduce a una firma de producción, capacidad y sistema de itinerario y  efecto financiero, mercado y la función del personal de producción.

Conclusión

Con las diferentes variables que existen para realizar el pronóstico en las empresas su funcionamiento puede ser efectivo.  Los gerentes deben conocer cual es la demanda del producto para así poder saber con que cuenta en su inventario y así poder planificar su producción, mercadeo, gastos/costos, etc.  Si las diversas ecuaciones matemáticas se utilizan adecuadamente la producción de la compañía será efectiva.

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