Mapa conceptual pronósticos - Jelsin Mendoza

Flowchart nodes

• Pronosticos

• Es un proceso de estimación de un fenómeno en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro.

• Los pronósticos son la base de la planificación corporativa a largo plazo

• Utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades y el inventario.

• Tipos de pronósticos

• Cualitativos

• Análisis de series de tiempo  o Cuantitativos

• Relaciones causales

• Simulación

• De carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones

• Se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos

• La demanda se retribuyera con uno o más factores subyacentes a medio ambiente

• Permiten el pronosticador recorrer una gama de susposiciones sobre la condición del pronóstico.

• Modelos comunes para pronósticos cuantitativos

• - Promedio Móvil Simple. - Promedio Móvil Ponderado - Suavizamiento o suavización exponencial - Análisis de regresiones

• Modelos comunes para análisis de series de tiempo

• - El período - El horizonte

• Modelos de pronósticos para un nivel constante

• Los métodos más simplistas para pronosticar la demanda X i + 1 : - Valor de Ultimo - Promedio - Promedios móviles -Exponencial

• Este es el más simple de los métodos de pronóstico y consideración el valor de la variable aleatoria F t + 1 = Xt. Muy simple útil pero solo en acotados casos.

• Pronosticar como valor de la variable Esta puede ser una buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambia muy poco tiempo.

• 1.1 (binary/octet-stream)

• 1.2 (binary/octet-stream)

• Los promedios móviles solucionan, en parte, el hecho de que el proceso cambie el tiempo y considere los ultimátums k observaciones

• El método exponencial o de suavizado exponencial, soluciona este problema introduciendo una constante de suavizado, α, 0 < α < 1 y calcula el nuevo valor de la variable aleatoria como F t+1 = α Xt + (1 – α) Ft

• Jelsin Jonathan Mendoza Mendoza