redalyc.la importancia de los criterios cualitativos de

Revista Mexicana de Agronegocios

ISSN: 1405-9282

[email protected]

Sociedad Mexicana de Administración

Agropecuaria A.C.

México

Alonso Galicia, Patricia; Villegas Valladares, Enrique

LA IMPORTANCIA DE LOS CRITERIOS CUALITATIVOS DE LOS PRONÓSTICOS EN LOS

AGRONEGOCIOS

Revista Mexicana de Agronegocios, vol. IX, núm. 16, enero-junio, 2005, pp. 464-477

Sociedad Mexicana de Administración Agropecuaria A.C.

Torreón, México

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REVISTA MEXICANA DE AGRONEGOCIOS

LA IMPORTANCIA DE LOS CRITERIOS CUALITATIVOS DE LOS PRONÓSTICOS EN LOS AGRONEGOCIOS

Patricia Alonso Galicia2Enrique Villegas Valladares

ABSTRACTThe importance of sales forecasting is fundamental in the agro-alimentary chain, because it allows a suitable integration of suppliers and the costumer satisfaction either they are internal o external. In this paper the techniques more commonly used to forecast were evaluated along with the measures that give precision to them. This paper leans in the theoretical and methodology aspects used by Villegas and Alonso (2002), adding an aspect important in the process to carry out this analysis, and their impact in the results. Key Words: Economic project, qualitative, quantitative.

RESUMENLa importancia de los pronósticos de ventas es fundamental en la cadena agroalimentaria ya que permite por un lado, una adecuada integración de los proveedores y por el otro, la satisfacción de los clientes tanto internos como externos. En este trabajo se evaluaron las técnicas más comúnmente utilizadas para pronosticar y aquellas medidas que les dan precisión. Este trabajo se apoya en los aspectos teóricos y metodológicos utilizados por Villegas y Alonso (2002), agregando un aspecto importante en el proceso para efectuar este análisis, y su impacto en los resultados.Palabras Clave: Pronostico, cualitativo, cuantitativo.

INTRODUCCIÓNUn pronóstico es una predicción de lo que sucederá en el futuro, es una extensión del pasado, aunque la presencia de cualquier fenómeno aleatorio los hace inciertos, es un proceso en el que se puede utilizar métodos cuantitativos y cualitativos para realizarlos. El pronóstico es fundamental dentro de la administración estratégica y es un elemento clave en un programa de calidad total de cualquier empresa.Los métodos que se utilizan para pronosticar la demanda, dependen de una serie de factores tales como: el tiempo, la posible existencia de patrones de tendencia y estacionalidad, pero sobre todo el comportamiento de la demanda y las causas de ésta. Dentro de los métodos que se utilizan para pronosticar se tienen las series de tiempo, las regresiones lineal y múltiple, y los métodos cualitativos. Las series de tiempo y los métodos de regresión son técnicas estadísticas o métodos cuantitativos que utilizan los datos de la demanda histórica para predecir la demanda futura. Los métodos cualitativos utilizan los juicios de expertos para la elaboración de pronósticos.La empresa en donde se obtuvo la información de este trabajo está integrada verticalmente y ante la amenaza de las grandes empresas nacionales y trasnacionales está inmersa actualmente en un proceso de planeación estratégica, por lo que la elaboración de pronósticos le permite presentar diferentes escenarios para la toma de decisiones.

Estudiante de la Maestría en Administración de la Facultad de Contaduría y Administración UASLP2 Profesor Investigador de la Facultad de Contaduría y Administración UASLP

464

1

1

Tercera Época. Año IX. Volumen 16. enero-junio del 2005.

METODOLOGÍAEl proceso que se utilizó para efectuar este análisis se basó en el siguiente modelo:

Russell y Taylor 2000

465


El propósito del pronóstico es disponer de una herramienta que mediante el procesamiento de información relevante apoye en forma objetiva la toma de decisiones. Los pronósticos pueden presentar información muy valiosa para una planeación estratégica y en el caso de empresas con alta integración vertical, se debe considerar al consumidor como el último eslabón de la cadena agroalimentaria quien a fin de cuentas es quien determina qué, cuánto y cuándo se debe producir.El presente análisis de pronósticos esta basado en el ejercicio presentado por Villegas y Alonso (2002) para pronosticar información histórica de 2002, no es una continuación sino una rectificación del proceso, dándole una importancia mayor al criterio cualitativo proporcionado

1por el experto . El número de días laborados sigue siendo un factor importante en la variabilidad de los datos, por lo que se decidió convertir toda la información obtenida a promedio a diarios para eliminar este efecto y trabajar con datos más reales. Para seleccionar el periodo adecuado a fin de calcular el pronostico se hace un análisis previo del comportamiento que ha tenido los datos desde Enero de 1995 y con la asesoría del experto se establece el periodo, que puede variar de un producto a otro de acuerdo al cambio de nivel en venta que presente a lo largo de los años, hasta Diciembre de 2002. Como siguiente paso en el proceso se analizó el comportamiento histórico de cada uno de los productos de la empresa para observar patrones de estacionalidad a través de gráficos y determinar a que tipo de tendencia correspondían, de lo anterior se concluyó, que la mayor parte de estos productos mostraban un patrón de estacionalidad bien definido. Por lo que se decidió pronosticar datos anuales y ajustar el pronóstico mediante un factor de temporalidad, utilizando la siguiente fórmula:

Donde: S = Factor estacionali

D = La demanda para cada periodo estacionali

= Demanda total

En la selección del modelo del pronóstico se deben considerar algunos aspectos importantes, por ejemplo los métodos de series de tiempo, que utilizan datos históricos acumulados a través del tiempo, asumen que el futuro es una prolongación del pasado. Dentro de los más populares para pronósticos de corto plazo se tienen: el promedio móvil, la exponencial suavizada y la tendencia lineal. Para el presente trabajo se seleccionaron los métodos de Exponencial Suavizada Ajustada y la Tendencia Lineal, por considerar que eran los que mejor ajuste presentaban con respecto a la información histórica. La exponencial suavizada y la exponencial suavizada ajustada son métodos promediados que dan mayor peso a los datos más recientes. Son más útiles en casos donde encontramos estacionalidad, que en los que se tienen fluctuaciones aleatorias. Son también dos de los métodos más populares y más frecuentemente usados como técnicas de pronóstico. Requieren un mínimo de datos como son: el pronóstico del periodo corriente, la demanda actual para el periodo corriente y un factor ponderado llamado alfa y para el caso de la ajustada un factor llamado beta. Las formas de las ecuaciones son como sigue:

1El “experto” en este caso fue el gerente de ventas de la empresa, un profesional con un amplio conocimiento del mercado de lácteos y de las fortalezas y debilidades de la empresa de donde se tomaron los datos.

466

Si = Di

Si

iS


Donde:F = Pronóstico para el siguiente periodo. t+1

D = Demanda actual en el periodo presente.t

F = El pronóstico determinado previamente para el periodo presente.t

= Factor ponderado referido como una constante suavizada. Es un valor que va de 0 a 1.

Donde:T = Exponencial suavizada de tendencia.T = (F -F )+(1-)Tt+1 t+1 t t

T = El factor de tendencia del último periodo.t

= Constante suavizada para la tendencia, es un valor que va de 0 a 1.

La tendencia lineal o regresión lineal es un método causal de pronóstico en donde se relacionan dos variables, una independiente, para este caso el tiempo (en años) y la otra dependiente, constituida por las unidades demandadas de los diferentes productos. La forma de la ecuación se presenta a continuación:

Donde:a = El intercepto al periodo 0.b = La pendiente de la recta.x = Tiempo (años).y = El pronóstico de la demanda para el periodo x.

Los parámetros de la tendencia lineal pueden ser calculados usando las fórmulas para la regresión lineal.

Donde:n = número de periodos

, la media de los valores de x

, la media de los valores de y

467

Ft+1 = aDt + (1 - a)Ft

AFt+1 =Ft+1 + Tt+1

y = a + bx

S x2- nx2

S xy - nxy

S x2- nx2

S xy - nxy b =

a = y x

y = n

yS

x = n

xS

µ

b


En marzo de 2003 se tomó la información obtenida de los cálculos de los pronósticos para 2002 junto con la información histórica del periodo comprendido de enero de 1995 a diciembre de 2002, con ello se pronosticó la demanda para el 2003, y se compararon los datos reales con los pronosticados.Para evaluar la exactitud del pronóstico se utilizaron las siguientes medidas, la desviación media absoluta (MAD) y la desviación media absoluta en porcentaje (MAPD) cuyas formulas son las siguientes:

Donde:T = Número de periodos.D = Demanda en el periodo T.t

F = Pronóstico para el periodo T.t

N = Total de periodos.

Donde: = Sumatoria de la demanda en el periodo T.

Una vez que el pronóstico fue calculado se revisó junto con el experto, para aceptarlo o rechazarlo, agregando factores como crecimientos esperados, capacidad de producción, estrategias de publicidad y precios, entre otras. De esta manera se le dio mas peso al aspecto cualitativo. Debido que en la empresa se utiliza información semanal, se decidió una vez terminado el análisis, convertir toda la información a un factor semanal descrito en la tabla 1 para el año 2003, de modo que del pronostico mensual obtenido se divide entre el factor correspondiente al mes tomando en cuenta días laborables de este, posteriormente se compararon con los resultados obtenidos de los tres primeros meses con el objeto de observar la precisión del pronóstico.

Con el objeto de establecer un control para el pronóstico se monitoreo el error de pronóstico con una gráficos de control estadístico utilizando + / - 3 desviaciones estándar para reflejar un 99.7% de confianza.

468

S | D t - F t |

n MAD =

S | D t - F t |

n

S | D t - F t |

S D t

MAPD = S | D t - F t |

S D t

Dt

Tabla 1Días laborables en el mes Factor de Conversión para información semanal

24 4.0025 4.1626 4.3327 4.50


A continuación se presenta el análisis de tres productos con el propósito de ilustrar la interpretación del pronóstico y el ajuste que le da la opinión del experto. Cada producto contiene cinco tablas: la primera, refleja la demanda anualizada de 1995 a 2003; la segunda, tres diferentes niveles de alfas y betas con sus medidas de desviación sobre datos diarios; la tercera, la tendencia lineal con sus medidas de desviación, y sus coeficientes de correlación y de determinación; la cuarta, el factor de estacionalidad; y la quinta, el pronóstico de venta diaria para cada mes de 2002. Se presentan también tres gráficos de información semanal mensualizada: el primero, presenta las líneas de tendencia para el año 2001, el pronóstico de 2002 y la demanda real para los primeros tres meses de 2002; el segundo, el error del pronóstico para los tres primeros meses con su gráfico de control estadístico; y el tercero la gráfica final del pronóstico agregando los criterios cualitativos proporcionados por el experto. Los datos presentados en las tablas se encuentran expresados en promedios de venta diaria. Para seleccionar el pronóstico más adecuado se siguen dos criterios: el primero es elegir el menor grado de MAD y MAPD y el segundo es observar los niveles de correlación y determinación.

PRODUCTO 1

Tabla 1

Interpretación: En esta tabla se presentan las sumatorias de los promedios de venta diaria (SPVD) obtenidos para los meses de enero a diciembre. Para el cálculo del pronóstico se tomó en cuenta la información desde 1998. El dato que se presenta en la columna SPVD es el pronóstico que prevé un escenario positivo, que propone una recuperación en los niveles de venta para el 2003 y el dato que se presenta a la derecha prevé un escenario negativo, que ejemplifica lo que pasará con el producto si no se lleva a cabo acción alguna para recuperar la venta.

Tabla 2 Tabla 3

Interpretación: Para el escenario positivo se observa que el menor MAD corresponde a 13 dado por la Tendencia Lineal, en conjunto con un grado de correlación de -0.46 y de determinación de 0.21, por lo que se elige el pronóstico de 522 para 2003 a pesar de que los niveles de correlación y determinación son bajos.

469

SPVD 1995 506 1996 528 1997 483 1998 533 1999 555 2000 542 2001 551 2002 509 2003 522 470

Año

PRUEBA 1 EXPONENCIAL SUAVIZADA AJUSTADA

PRUEBA 2 TENDENCIA LINEAL

POSITIVO NEGATIVO POSITIVO NEGATIVO

Alfa 0.3 0.3 MAD 13 21 Beta 0.8 0.8 MAPD 2.6% 4.4% MAD 17 23 CORREL. -0.46 -0.68 MAPD 3.3% 4.9% DETERM. 0.21 0.46

525 543 470

522

PRONOSTICO PRONOSTICO


Para el escenario negativo, se observa que el mejor MAD corresponde a 21 dado por la Tendencia Línea, en conjunto con un grado de correlación de -0.68 y de determinación de 0.46, por lo que se elige el pronóstico de 470 para 2003.

Tabla 4 Tabla 5

Interpretación: Al los pronósticos seleccionados de 522 y 470 respectivamente se aplica un porcentaje de estacionalidad obtenido de los promedios de venta diaria para cada mes de 1998 a 2002, debido a que a que el nivel de venta cambia y se estabiliza alrededor de 500 unidades a partir de 1998. Los resultados se presentan en la tabla 5.

Gráfico 1

Interpretación: En esta gráfica se representa en la línea obscura los datos pronosticados para 2003 con el pronóstico negativo en donde se puede notar el efecto de decrecimiento que tiene el producto durante el 2002, en la línea superior ( ) se representa el pronóstico positivo, que propone una recuperación de ventas casa a niveles del año 2001, también se presenta con una línea inferior ( ) la demanda real en donde se observa que el pronóstico queda por debajo de las dos líneas de pronósticos positivo y negativo.

470

Mes % ESTAC. Mes ENE 7.80% ENE 783 FEB 8.07% FEB 811 MAR 7.66% MAR 770 ABR 7.60% ABR 764 MAY 7.79% MAY 783 JUN 8.06% JUN 810 JUL 8.81% JUL 885 AGO 8.42% AGO 846 SEP 9.11% SEP 915 OCT 8.61% OCT 865 NOV 8.87% NOV 891 DIC 9.21% DIC 926

PRONÓSTICO

30

35

40

45

50

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1

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1

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1

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1

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1

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1

J-0

1

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1

S-0

1

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1

N-0

1

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1

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2

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2

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2

A-0

2

M-0

2

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2

J-0

2

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2

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2

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2

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2

D-0

2

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3

F-0

3

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3

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3

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3

J-0

3

J-0

3

A-0

3

S-0

3

O-0

3

N-0

3

D-0

3


Gráfico 2

Interpretación: Debido a que los datos reales del primer trimestre se salen de control para el pronóstico positivo se salen por completo de control, se presenta únicamente el gráfico de control para el pronóstico negativo en donde se establecen los limites de control en +/- 6 unidades que equivalen a 3 desviaciones estándar, se observa que el error se encuentra dentro de los límites, la línea se encuentra por encima del límite inferior lo que comprueba que el pronóstico está sobreestimando la demanda.

Gráfico 3

Interpretación: De acuerdo al criterio del experto, las expectativas de crecimiento del producto serán de acuerdo al pronóstico negativo a debido a los problemas de calidad que se registraron con el producto en los últimos meses provocaron una baja adicional, pero gracias a un cambio en la formulación del producto en el mes de Marzo, se espera que la calidad quede asegurada y por lo tanto a partir del mes de Julio y en conjunción con una campaña publicitaria se decide adoptar el pronostico positivo. La línea obscura ejemplifica esta mezcla, la cual se toma como pronóstico definitivo para 2003 y la línea inferior ( ) representa la demanda real.

471

-8.5

-6.4

-4.2

-2.1

0.0

2.1

4.2

6.4

8.5

E-0

3

F-0

3

M-0

3

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3

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3

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3

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3

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3

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3

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3

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or

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35

40

45

50

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1F

-01

M-0

1A

-01

M-0

1J-0

1J-0

1A

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S-0

1O

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-01

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2F

-02

M-0

2A

-02

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2J-0

2J-0

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3F

-03

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-03

M-0

3J-0

3J-0

3A

-03

S-0

3O

-03

N-0

3D

-03


PRODUCTO 2

Tabla 1

Interpretación: Al observar el movimiento de este producto en los datos mostrados en la tabla se aprecia que su lanzamiento al mercado se da a finales de 1997, y ha mostrado crecimientos importantes año con año, especialmente en 2001 y 2002, para el calculo del pronóstico se toma en cuenta datos a partir de 1998.

Tabla 2 Tabla 3

Interpretación: Se observa que el menor MAD corresponde a 240 dado por la Tendencia Lineal, en conjunto con un grado de correlación de 0.98 y de determinación de 0.96, por lo que se elige el pronóstico de 10,050 para 2003.

Tabla 4 Tabla 5

472

SPVD 1995 162 1996 0 1997 1,271 1998 5,282 1999 5,913 2000 6,535 2001 7,955 2002 9,337 2003 10,050

Año



Alfa 0.6 0.7 MAD 240 Beta 0.8 0.6 MAPD 2.4% MAD 910 850 CORREL. 0.98 MAPD 9.4% 8.6% DETERM. 0.96

9,690 9,910 PRON��STIC

PRONÓSTICOPRONÓSTICO 10,050

Mes % ESTAC. Mes PRON��STICO ENE 7.80% ENE 783 FEB 8.07% FEB 811 MAR 7.66% MAR 770 ABR 7.60% ABR 764 MAY 7.79% MAY 783 JUN 8.06% JUN 810 JUL 8.81% JUL 885 AGO 8.42% AGO 846 SEP 9.11% SEP 915 OCT 8.61% OCT 865 NOV 8.87% NOV 891 DIC 9.21% DIC 926

PRONÓSTICO


Interpretación: Se aplica al pronóstico de 10,050 el factor de estacionalidad obteniendo la venta promedio diaria para cada mes.

Gráfico 1

Interpretación: En esta gráfica se observa como la línea oscura muestra el efecto de la Tendencia Lineal que pronostica un crecimiento similar al registrado en el año 2002, la línea verde representa la demanda real de los primeros tres meses de año, en donde se nota un crecimiento importante durante el mes de Marzo 2003.

Gráfico 2Interpretación: Los límites de control se establecen en +/- 288 unidades. En esta gráfica se observa con más claridad que el pronóstico esta dentro de +/- dos desviaciones estándar.

Gráfico 3

473

500

600

700

800

900

1000E

-01

F-0

1M

-01

A-0

1M

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1J-0

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-01

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M-0

2A

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M-0

2J-0

2J-0

2A

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-03

M-0

3J-0

3J-0

3A

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3D

-03

-288

-216

-144

-72

0

72

144

216

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3

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3

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3

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3

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2J-0

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-02

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3A

-03

M-0

3J-0

3J-0

3A

-03

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3O

-03

N-0

3D

-03


Interpretación: De acuerdo al experto, el porcentaje de crecimiento que presenta el pronóstico va más allá de la capacidad de la empresa para producir y distribuir el producto, por lo que se ajusta el pronostico a su criterio, disminuyendo el 50% de la diferencia entre el pronostico original y la demanda real de 2002, en cada mes a partir de julio 2003, lo que da como resultado un nivel de crecimiento menor a partir del segundo semestre de 2003 que se muestra en la línea oscura. La línea muestra la demanda real de los primeros tres meses de 2003.

PRODUCTO 3Tabla 1

Interpretación: En los datos mostrados en esta tabla se observa que el producto tiene un nivel de demanda diferente de 1995 a 1998, seguido por una disminución considerable alcanzando su punto mas bajo en el 2000, con una recuperación muy importante de ventas, superando toda la demanda histórica, en el 2002, gracias a un cambio en la imagen del producto. Debido a este efecto pronosticar con datos desde 1995 daría como resultado un número que de acuerdo al experto es inaceptable, por lo que se decide descartar esta información y tomar en cuenta información a partir de 1999.

Tabla 2 Tabla 3

Interpretación: Se observa que el menor MAD corresponde a 193 dado por la Tendencia Lineal, en conjunto con un grado de correlación de 0.77 y de determinación de 0.60, por lo que se elige el pronóstico de 1,555 para 2003.

474

A��o SPVD 1995 1,126 1996 1,106 1997 1,161 1998 1,118 1999 870 2000 772 2001 877 2002 1,552 2003 1,555

PRON��STIC



Alfa 0.8 0.9 MAD 193 Beta 0.3 0.2 MAPD 12.4% MAD 298 297 CORREL. 0.77 MAPD 18.8% 18.5% DETERM. 0.60

1,609

PRONÓSTICO 1,582 PRONÓSTICO 1,555

Año


Tabla 4 Tabla 5

Interpretación: Se aplica al pronóstico de 1,555 el factor de estacionalidad obteniendo la venta promedio diaria para cada mes.

Gráfico 1

Interpretación: En este gráfico se observa el efecto que produjo el cambio de imagen en este producto a principios de 2002, que combinado con una oferta agresiva de reintroducción, crea aumentos considerables en la demanda, especialmente en los meses de abril, junio y julio. La Tendencia Lineal pronostica un crecimiento mas moderado para 2003, y suaviza los picos de estos meses mediante el efecto de años pasados. Al observar los datos de la demanda real, línea obscura, para los primeros tres meses se observa que se han mantenido muy cerca del pronóstico.

475

Mes % ESTAC. Mes ENE 7.07% ENE 110 FEB 6.72% FEB 104 MAR 7.63% MAR 119 ABR 8.84% ABR 137 MAY 8.84% MAY 138 JUN 7.78% JUN 121 JUL 10.09% JUL 157 AGO 10.90% AGO 170 SEP 9.21% SEP 143 OCT 8.04% OCT 125 NOV 7.32% NOV 114 DIC 7.55% DIC 117

PRONÓSTICO

20

60

100

140

180

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2

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2

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3

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3

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3

J-0

3

J-0

3A

-03

S-0

3

O-0

3N

-03

D-0

3


Gráfico 2

Interpretación: Se observa el pronóstico esta dentro de los límites de control y durante los tres primeros meses el error se encuentra a niveles de una desviación estándar, por lo que de seguir así se podrían reducir los límites de control.

Gráfico 3

Interpretación: De acuerdo al experto, el pronostico obtenido se ajusta bien a la demanda esperada por la empresa ya que suaviza los meses en los cuales se elevó la demanda debido a la oferte y el cambio de imagen, por lo que no se le efectúan ajustes al pronóstico.

476

-198

-148

-99

-49

0

49

99

148

198

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2

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2

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2

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2

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2

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2

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2

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2

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1

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1

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CONCLUSIONES1. Es importante resaltar la relevancia de la participación del experto. Como un complemento cualitativo a los resultados que se obtuvieron cuantitativamente, ya que la sensibilidad del mercado que posee él, ajusta el pronóstico a las condiciones actuales a las que se enfrenta la demanda.2. Para los tres primeros meses los pronósticos se encuentran en control de acuerdo a los límites establecidos.3. Es indispensable contar con información histórica tanto cualitativa como cuantitativa para justificar efectos y eliminarlos del análisis, de manera que los pronósticos sean más asertivos.4. A pesar de que se pensó en agregar un Análisis de Regresión Múltiple al estudio, las condiciones de alta turbulencia que se presentan en las cadenas comerciales, producto de la globalización, obligan a darle mayor peso específico a los criterios cualitativos para el cálculo de pronósticos.5. Dentro de los fenómenos aleatorios que más afectan las tendencias históricas están los problemas de calidad, las ofertas y promociones de la competencia y la presencia en el mercado de productos importados subsidiados de origen. 6. Gracias a la experiencia de un análisis de este tipo durante un año, se pudo comprobar que el pronóstico es la base para el diseño estratégico y sistemático dentro de la organización y que los diferentes procesos que intervienen en la empresa se inician con la satisfacción del cliente.7. Finalmente, los pronósticos pueden servir para el diseño de escenarios para la toma de decisiones.

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