Pronósticos en las empresas

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Definición de pronóstico

Definición de pronóstico según Krajewski Lee

«Un pronóstico es una predicción de eventos futuros utilizada con fines de planeación»

Definición de pronóstico según Koontz

“Es una expectativa futura y usualmente se expresa en términos financieros, de planes ya desarrollados” 

¿Qué es el pronóstico?

Podemos ver al pronóstico como el proceso de usar análisis, datos, perspectivas y experiencia para que logremos hacer predicciones para determinar condiciones económicas futuras.  Otra forma de entender lo que es un pronóstico es la siguiente:

Un pronóstico consiste en utilizar un método, a partir de determinadas reglas con el fin de estimar (con el mejor grado de error) una variable necesaria para ayudar a mejorar la toma de decisiones de la organización.

Por lo tanto, podría decirse que consiste en estimar un valor futuro. Por ejemplo, el pronóstico más conocido es el pronóstico de las ventas o de ingresos.

Importancia del pronóstico

La importancia del pronóstico no es como tal conocer la estimación de lo que podría pasar, sino que la importancia radica en las decisiones que vas a tomar a partir de dicha estimación.

Por ejemplo, si obtienes en un pronóstico de ventas que no vas a poder satisfacer la demanda en dos meses, la importancia radica en todo ese conjunto de decisiones que vas a tomar para poder llegar a satisfacer la demanda.

Siguiendo el ejemplo anterior, podrías aumentar la capacidad de producción, contratar más personal, llevar a cabo un análisis para conocer si existen cuellos de botella, etc.

Por lo cual, la información obtenida por el pronóstico nos permite automatizar y optimizar los procesos de la organización.

Clasificación de los pronósticos

Los pronósticos se clasifican en función de las dos características siguientes: 

Metodología​

Como su nombre lo indica, está relacionado con el tipo de información que se utiliza y el método que se utiliza para elaborar el pronóstico. Pueden ser cuantitativos o cualitativos.​

Métodos cuantitativos​

Implican el uso de datos históricos para ayudarnos a predecir los valores futuros de una variable. Por ejemplo, las ventas, ingresos, costos, los inventarios, la demanda del mercado, etc. 

Los datos históricos los podemos obtener:

• De los registros que posee la empresa, por ejemplo, el registro de las ventas mensuales que se han tenido en 4 años.
• De registros oficiales externos a la empresa; por ejemplo, del gobierno, de asociaciones, de organismos internacionales, etc.

Algunos de los métodos utilizados para obtener el pronóstico son: las 

• Series de tiempo.
• Suavización exponencial.
• Modelos de regresión lineal. 

Métodos cualitativos​

Un pronóstico cualitativo implica la experiencia, sentido común y criterio de la persona o grupo de personas que sean encargados de la elaboración del pronóstico.

Al no utilizar datos históricos o métodos estadísticos para elaborar el pronóstico, suelen tener un grado de error mayor, pero, son muy útiles en empresas nuevas, debido a que una empresa nueva no tiene datos previos sobre los cuales trabajar. 

Algunos métodos utilizados para hacer pronósticos cualitativos son:  

• Método de Delphi.
• Método de las expectativas del usuario.

Horizonte de tiempo​

Se clasifica de acuerdo al tiempo en el que se formula el pronóstico, es decir, si son a corto, mediano o largo plazo. ​

Pronóstico a corto plazo

Puede comprender un lapso de uno a tres meses y se suelen hacer pronósticos sobre la materia prima necesaria, para programar la producción, la distribución, los inventarios, etc.

Pronóstico a mediano plazo

Comprende un lapso de tres meses a menos de dos años y se suelen hacer pronósticos sobre la fijación de precios, los presupuestos, la proyección de consumo, etc.

Pronóstico a largo plazo

Comprende un lapso de dos años en adelante y se suelen hacer pronósticos sobre las ventas, la capacidad de la planta, sobre las inversiones, etc.

Cabe resaltar que no es una regla absoluta, puede cambiar dependiendo de la empresa o de la situación, por ejemplo, se puede hacer el pronóstico de la demanda a un año o a seis meses. Por lo cual, puedes tomarlo únicamente como una base. De hecho, esos periodos de tiempo los encontré en un libro, pero, puede ser que en otro libro encuentres otra disposición diferente.

Método para elaborar el pronóstico por regresión lineal

El análisis de regresión lineal es un modelo que nos permite conocer la relación que existe entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

En pocas palabras, vamos a predecir con la mayor precisión posible el valor de la variable dependiente con base en las variables independientes. 

Voy a empezar por poner un ejemplo. Supongamos que tienes una pequeña empresa y quieres conocer si tu página web te está funcionando para aumentar las ventas de tu empresa. En pocas palabras, quieres saber si existe una relación entre esas dos variables. 

Para empezar, tenemos que recopilar los datos, estandarizar los datos y los podemos poner en una tabla como la siguiente:

Bueno, claro que para que fuese un poco más comprensible, utilice números pequeños. 

A continuación, lo que tienes que hacer es elaborar una gráfica de dispersión con el objetivo de ver si ambas variables tienen una tendencia lineal. 

Ya que hemos comprobado que en efecto tiene una tendencia lineal, es tiempo de usar un poco las matemáticas.

Alguna vez te has preguntado… ¿Para qué me sirven las matemáticas? Bueno, creo que la mayoría nos hemos hecho esa pregunta al menos una vez. Siendo más específico, ¿sabes para qué te sirve la ecuación de la línea recta? Bueno, hoy te enseñaré uno de sus usos (para hacer un pronóstico). 

¿Recuerdas cuál es la ecuación de la línea recta? Bueno, si no es así, no te preocupes, es la siguiente:

• y: variable dependiente.
• x: variable independiente.
• a: ordenada al origen.
• b: es la pendiente de la recta.

Bueno, para poder calcular la ecuación de la línea recta, necesitamos obtener la ordenada al origen y la pendiente. Así pues, vamos a hacerlo. 

Para hacer más corto el artículo, únicamente puse el resultado del ejemplo, pero, si desean que lo explique o desean el archivo de excel, pueden decírmelo en los comentarios. 

Ahora, la fórmula para calcular la ordenada al origen es la siguiente:

Por último, ya que tenemos la pendiente y la ordenada al origen, únicamente tenemos que sustituir los datos en la ecuación de la línea recta y nos queda y = 0.893x + 1.75

Listo, ahora, supongamos que quieres hacer el pronóstico sobre la cantidad de usuarios necesarios para poder vender 30 productos.

En ese caso, únicamente tienes que sustituir la x por el 30 y obtendrías que tendrías que tener 28.54 usuarios para poder vender esa cantidad de productos.