pronostico negocios-01

UNIVERSIDAD JOSE CARLOS MARIATEGUI

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CAPITULO 1

HISTORIA DE LOS PRONOSTICOS ACTIVIDAD

El inters de este libro se centra en el proceso del pronstico empresarial. Lo cual

incluye el estudio de datos histricos para descubrir sus patrones y tendencias

fundamentales. Este conocimiento se utiliza para proyectar los datos a periodos

futuros como pronsticos. La modificacin de resultados numricos, mediante un juicio

acertado tambin representa un componente clave de pronstico efectivo. Al hacerse

ms complejo el mundo de los negocios, ha aumentado la necesidad de asegurar,

sobre cierta base racional, el futuro; por lo que el proceso de pronstico ha adquirido

una posicin prominente en el proceso de administracin de empresas.

HISTORIA DE LOS PRONSTICOS

Muchas de las tcnicas de pronstico que se utilizan actualmente y que se exponen en

este libro se desarrollaron en el siglo XIX; un ejemplo de ello son los anlisis de

regresin. En contraste, slo recientemente fue que algunos de los temas de este libro

se desarrollaron y recibieron atencin. En esta categora se encuentra el

procedimiento de Box-Jenkins.

Con el desarrollo de tcnicas de pronstico ms complejas, junto con el advenimiento

de las computadoras, los pronsticos recibieron ms y ms atencin durante los aos

recientes. Este desarrollo es en especial cierto desde la proliferacin de la pequea

computadora personal. Ahora, todos los administradores poseen la capacidad de

utilizar tcnicas de anlisis de datos muy complejas para fines de pronstico, y una

comprensin de dichas tcnicas es esencial hoy en da para los administradores de

empresas.


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Al crecer la preocupacin de los administradores por el proceso de pronstico, se

continan desarrollando nuevas tcnicas de pronstico. Esta atencin se enfoca de

manera particular en los errores, que son parte inherente de cualquier procedimiento

de pronstico. Es raro que los pronsticos coincidan al pie de la letra con el futuro, una

vez llegado ste, quienes pronostican slo pueden intentar que los inevitables errores

sean tan pequeos como sea posible.

LA NECESIDAD DE PRONOSTICAR

En vista de las imprecisiones inherentes al proceso, por qu es necesario

pronosticar? La respuesta es que todas las organizaciones operan en una atmsfera

de incertidumbre y que, a pesar de este hecho, se deben tomar decisiones que afectan

el futuro de la organizacin. Para los gerentes de organizaciones, las conjeturas

acadmicas son ms valiosas que las no acadmicas. Este libro expone varias formas

de realizar pronsticos, que se basan en mtodos lgicos de manipulacin de datos

que se generaron por sucesos histricos.

Lo anterior no quiere decir que el pronstico intuitivo sea malo. Al contrario, los

sentimientos instintivos de quienes administran organizaciones, con frecuencia propor-

cionan el mejor pronstico disponible. Este libro expone las tcnicas de pronstico que

pueden emplearse para complementar el sentido comn y la capacidad administrativa

de los que toman decisiones; en el captulo 11 se abordan los elementos de juicio en

el proceso de pronstico. En nuestra opinin, quienes toman decisiones lo harn mejor

si a partir de la comprensin de las tcnicas de pronstico, tanto cualitativas como

cuantitativas, las utilizan de manera adecuada, en vez de que se vean forzados a

planear el futuro sin el beneficio de esta valiosa informacin complementaria.

En los ltimos aos, el papel del pronstico con base en el juicio ha cambiado, Antes

de la llegada de las tcnicas modernas de pronstico y del poder de las computadoras,

el juicio del administrador era la nica herramienta de pronstico disponible, No existe

evidencia de que los pronsticos basados slo en juicios no sean tan precisos como

aquellos que emplean la cabal aplicacin de tcnicas cuantitativas:

El ser humano posee un conocimiento nico e informacin interior que no estn disponibles en los

mtodos cuantitativos. Sin embargo, de manera sorprendente, estudios empricos y experimentos

de laboratorio han demostrado que sus pronsticos no son ms precisos que los de los mtodos


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cuantitativos. El ser humano tiende a ser optimista y subestimar la incertidumbre del futuro.

Adems, el costo del pronstico con mtodos de juicio es a menudo considerablemente ms alto

que cuando se utilizan mtodos cuantitativos.

Creemos que quien pronostica de manera ms efectiva es capaz de formular una hbil

mezcla de buen juicio y tcnicas de pronstico cuantitativas, as como el evitar el caso

extremo de la total dependencia en a1guno de ellos. En un extremo encontramos al

ejecutivo que por ignorancia y miedo a las tcnicas cuantitativas y a las computadoras,

se basa slo en la intuicin y el sentir. En el otro extremo est el pronosticador

capacitado en las ltimas tcnicas de manipulacin de datos que no es capaz o no

desea relacionar el proceso de pronstico con las necesidades de la organizacin y

con quienes toman decisiones en sta. Opinamos que las tcnicas de pronstico

cuantitativo que se exponen en este libro son slo el punto de partida en el pronstico

efectivo de resultados importantes para la organizacin el anlisis, los juicios, el

sentido comn y la experiencia empresarial deben aplicarse en el punto donde estas

tcnicas importantes han generado sus resultados.

Debido a que siempre ha sido cambiante el mundo en el que operan las

organizaciones, siempre ha existido la necesidad de hacer pronsticos. Sin embargo,

en los ltimos aos se ha incrementado la confianza en las tcnicas que abarcan una

compleja manipulacin de datos. Una nueva tecnologa y nuevas disciplinas

aparecieron de la noche a maana; la actividad gubernamental se intensific en todos

los niveles; la competencia se hizo ms cerrada en muchas reas; en casi todas las

industrias se implant el comercio internacional; crecieron y se crearon nuevas

agencias de ayuda y servicios. Estos factores se combinaron para crear un clima

organizacional que es ms complejo, con una dinmica ms rpida y ms competitiva

que nunca. Las organizaciones que no puedan reaccionar con rapidez a las

condiciones cambiantes y prever el futuro con algn grado de precisin, estn

condenadas a la extincin.

Las computadoras, junto con las tcnicas cuantitativas que hacen posible, se han

vuelto ms que recomendables en las organizaciones modernas: se han vuelto

esenciales. Las dificultades antes expuestas generan una enorme cantidad de datos y

una tremenda necesidad de extraer informacin til de estos datos. Las herramientas

modernas de pronstico, junto con la capacidad de la computadora se han hecho

indispensables para las organizaciones que operan en el mundo moderno.


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Quin requiere hacer pronsticos? Casi cualquier organizacin, grande y pequea,

pblica y privada, utiliza el pronstico ya sea explicito o implcito, debido a que casi

toda las organizaciones deben planear cmo enfrentar las condiciones futuras de las

cuales tienen un conocimiento imperfecto. Adems, la necesidad de hacer pronsticos

cruza todas las lneas funcionales lo mismo que todo tipo de organizaciones. Se

requiere hacer pronstico en las reas de finanzas, comercializacin, personal y de

produccin, tanto en organizaciones gubernamentales y de bsqueda de ganancias,

como en pequeos clubes sociales y en los partidos polticos nacionales. Considere

las siguientes preguntas que sugieren la necesidad de algunos procedimientos de

pronstico:

Si incrementamos nuestro presupuesto de publicidad en un 10%, cmo afectar a las ventas?

Qu ingresos en rentas pblicas puede esperar el gobierno del estado durante los prximos dos aos?

Cuntas unidades deberemos vender para recuperar nuestra inversin fija en equipo de produccin?

Qu factores podemos identificar que ayuden a explicar la variabilidad de las ventas mensuales unitarias?

Cul es el pronstico ao por ao de] saldo total de prstamos de nuestro banco en los prximos diez aos?

Habr una recesin? Si es as, cundo empezar?, qu tan severa ser? y cundo terminar?

TIPOS DE PRONSTICO

Cuando los gerentes de organizaciones se enfrentan con la necesidad de tomar

decisiones en una atmsfera de incertidumbre. Qu tipos de pronstico tienen

disponibles? En primer trmino, se deben clasificar los procedimientos de pronstico

de largo o corto plazos. Los pronsticos a largo plazo son necesarios para establecer

el curso general de la organizacin para un largo periodo; de ah que se conviertan en

el enfoque particular de la alta direccin. Los pronsticos a corto plazo se utilizan para


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disear estrategias inmediatas y que usan los administradores de rango medio y de

primera lnea para enfrentar las necesidades del futuro inmediato.

Tambin se podra clasificar a los pronsticos en trminos de su posicin en el entorno

micro-macro, es decir, segn el grado en que intervienen pequeos detalles vs.

grandes valores resumidos. Por ejemplo, el gerente de una planta pudiera estar

interesado en pronosticar el nmero de trabajadores que requerir en los prximos

meses (un micropronstico), mientras que el gobierno federal est pronosticando el

nmero total de personas empleadas en toda la nacin (un macropronstico). De

nuevo, los diferentes niveles de administracin en una organizacin tienden a enfocar

diferentes niveles del entorno micro-macro. Por ejemplo, la alta direccin estara

interesada en pronosticar las ventas de toda la compaa, en tanto que los vendedores

individuales estaran mucho ms interesados en pronosticar su propio volumen de

ventas.

Los procedimientos de pronstico pueden tambin clasificarse de acuerdo con su

tendencia a ser ms cuantitativos o cualitativos. En uno de los extremos, una tcnica

puramente cualitativa es aquella que no requiere de una abierta manipulacin de

datos, slo se utiliza el "juicio" de quien pronostica. Desde luego, incluso aqu, el

"juicio" del pronosticador es en rea1idad el resultado de la manipulacin mental de

datos histricos pasados. En el otro extremo, las tcnicas puramente cuantitativas no

requieren de elementos de juicio; son procedimientos mecnicos que producen

resultados cuantitativos. Por supuesto, ciertos procesos cuantitativos requieren de una

manipulacin de datos mucho ms compleja que otros. Este libro hace hincapi en las

tcnicas de pronstico cuantitativas, ya que es necesario un mayor entendimiento de

estos tiles procedimientos en la administracin efectiva de las / organizaciones

modernas. No obstante, debemos enfatizar de nuevo que junto con los procedimientos

mecnicos y de manipulacin de datos, se deben emplear elementos de juicio y

sentido comn. Slo en esta forma se puede llevar a cabo un pronstico inteligente.

PRONOSTlCO MACROECONMICO

Por lo regular pensamos en los pronsticos en trminos de pronosticar variables

importantes para una compaa individual o quiz para una parte de una compaa.

Ejemplos de ello son las ventas mensuales de la empresa, las ventas unitarias de una


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de las tiendas de la compaa y las horas de ausencia por empleado y mes en una

fbrica.

En contraste, existe un creciente inters en el pronstico de importantes variables para

la economa de una nacin. Se ha realizado un gran trabajo en la evaluacin de este

tipo de pronstico econmico global denominado pronstico macroeconmico.

Ejemplos que interesan al gobierno peruano y regional son el ndice de desempleo, el

producto nacional bruto y la tasa lder de inters.

En parte, la poltica econmica se basa en proyecciones de importantes indicadores

econmicos, como los tres mencionados anteriormente. Por este motivo, hay un gran

inters en mejorar los mtodos de pronstico que enfocan tales mediciones globales

del comportamiento econmico de un pas. En la actualidad, los mtodos de

pronstico se pueden dividir en forma genrica en dos enfoques; 1) mtodos que usan

los enfoques tradicionales de anlisis de series de tiempo y 2) mtodos menos

estructurados que se enfocan en las propiedades estadsticas de las mediciones

histricas. Ambos enfoques se describen en este libro.

Una de las principales dificultades para el desarrollo de pronsticos precisos de la

actividad econmica global, consiste en cambios significativos en algn factor

econmico clave. Entre tales factores se encuentran los cambios significativos en los

precios del petrleo, variaciones sbitas de la inf1acin, y los cambios de poltica

global en el gobierno de otro pas que afectan la economa propia.

La posibilidad de dichos cambios significativos en el escenario econmico ha

generado una pregunta clave en el pronstico macroeconmico: deberan

modificarse los pronsticos generados mediante el procedimiento de pronstico

utilizando el juicio de quien los produce? Esta pregunta aparece a menudo en el

trabajo que se realiza en la actualidad sobre la metodologa de pronstico.

En materia de pronstico macroeconmico se sigue desarrollando un gran esfuerzo

tanto terico como prctico. Un ejemplar del International Joumal of Forecating (Vol. 6,

nm. 3, octubre de 1990), est dedicado a este tema. Considerando la importancia de

un pronstico econmico preciso para la formulacin de la poltica nacional, se puede

esperar una continua atencin sobre este tipo de pronstico en el futuro.


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SELECCIN DEL MTODO DE PRONSTICO

La exposicin anterior sugiere varios factores a considerar en la seleccin de un

mtodo de pronstico. Se debe contemplar el nivel de detalle. Se requiere de un

pronstico de detalles especficos (un micropronstico)? O se necesita conocer el

estado futuro de algn factor global o general (un macropronstico)? Se precisa el

pronstico de algn punto en el futuro cercano (un pronstico a corto plazo), o para un

punto en el futuro distante (un pronstico a largo plazo)? y, hasta qu grado son

apropiados los mtodos cualitativos (de juicio) y cuantitativos (de manipulacin de

datos)?

La consideracin que se impone en la seleccin de un mtodo de pronstico es la de

que los resultados deben facilitar el proceso de toma de decisiones de los

administradores de la organizacin. Por lo tanto, el requerimiento esencial no es que el

mtodo de pronstico comprenda un proceso matemtico complicado o que sea lo

ltimo en complejidad. En vez de ello, el mtodo elegido deber producir un pronstico

que sea preciso y comprensible para los administradores, de modo que pueda ayudar

a producir mejores decisiones.

Adems, la utilizacin del procedimiento de pronstico debe producir un beneficio que

exceda al costo asociado con su uso.

PASOS A SEGUIR EN EL PRONSTICO

Todos los procedimientos formales de pronstico comprenden la extensin de las

experiencias del pasado al futuro incierto. De ah la suposicin de que las condiciones

que generaron los datos anteriores son indistinguibles de las condiciones futuras, con

excepcin de aquellas variables reconocidas de manera explcita por el modelo de

pronstico. Por ejemplo, si se est pronosticando el ndice de desempeo de los

empleados en el trabajo, usando slo como pronstico la calificacin del examen de

admisin, se asume que el ndice de desempeo en el trabaj de cada persona se

afecta slo por dicho examen. Considerando que la suposicin de pasado y futuro

indistinguibles no se cumple, resultarn pronsticos imprecisos, a menos que se

modifiquen a juicio de quien pronostica.


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La aceptacin de que las tcnicas de pronstico funcionan sobre datos generados en

sucesos histricos pasados conduce a la identificacin de cuatro pasos en el proceso

del pronstico:

1. Recopilacin de datos.

2. Reduccin o condensacin de datos.

3. Construccin del modelo.

4. Extrapolacin del modelo (el pronstico en s).

El paso 1, sugiere la importancia de obtener los datos adecuados y asegurarse que son correctos. Con frecuencia este paso es el mayor reto de todo el proceso de

pronstico y el ms difcil de controlar, ya que los pasos siguientes se efectan sobre

los datos, sean o no relevantes para, el problema en cuestin. Siempre que se hace

necesario obtener datos pertinentes en una organizacin, abundan los problemas de

recopilacin y control de calidad.

El paso 2, la reduccin de datos con frecuencia es necesaria ya que en el proceso de pronstico es posible tener muchos o muy pocos datos. Algunos datos pueden no ser

pertinentes al problema, por lo que reduciran la precisin del pronstico. Otros datos

pueden ser los adecuados, pero slo en ciertos periodos histricos, Por ejemplo, en el

pronstico de las ventas de automviles compactos podra desearse emplear slo

datos de ventas de automviles a partir del embargo petrolero de la dcada de 1970,

en vez de datos de los ltimos 50 aos.

El paso 3, la construccin del modelo, implica el ajustar los datos reunidos en un modelo de pronstico que sea el adecuado para minimizar el error en el pronstico.

Entre ms sencillo sea el modelo, ser mejor para lograr la aceptacin del proceso por

parte de los administradores que toman las decisiones en la empresa. Con frecuencia

se debe establecer un balance entre un enfoque de pronstico complejo que ofrezca

ligeramente ms precisin y un enfoque sencillo que sea fcil de entender y ganar el

apoyo de quienes toman las decisiones, de manera que lo utilicen efectivamente. Es

obvio que los elementos de juicio forman parte de este proceso de seleccin. Ya que

el libro expone diversos modelos de pronstico y su aplicabilidad, confiamos en la

capacidad del lector para ejercitar el juicio en la, eleccin y uso apropiado de los

modelos de pronstico, capacidad que incrementar despus de estudiar este

material.


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El paso 4, consiste en la extrapolacin en s del modelo de pronstico, lo cual ocurre una vez que se recolectaron y tal vez redujeron, los datos adecuados y que se

seleccion un modelo de pronstico apropiado. Es comn que quien realiz el

pronstico revise la precisin del proceso mediante el pronstico de periodos recientes

de los que se conocen los valores histricos reales. Es entonces cuando se observan

los errores de pronstico y se resumen de algn modo. Ciertos procedimientos de

pronstico suman los valores absolutos de los errores y pueden reportar esta suma, o

dividirla entre el nmero de intentos de pronstico para obtener el error de pronstico

promedio. Otros procedimientos obtienen la suma de cuadrados de los errores, que se

compara luego con cifras similares de mtodos de pronstico alternativos. Algunos

procedimientos tambin rastrean y reportan la magnitud de trminos de error sobre el

periodo de pronstico. El examen de los patrones de error, conducen con frecuencia al

analista a la modificacin del procedimiento de pronstico, el cual genera despus

pronsticos ms precisos.

ADMINISTRACION DEL PROCESO DE PRONSTICO

La exposicin en este captulo tiene como objeto subrayar nuestra creencia de que la

capacidad administrativa y el sentido comn deben formar parte del proceso de

pronsticos. Se debe pensar en quien pronostica como en un, asesor de la direccin,

en vez del monitor de un dispositivo automtico de toma de decisiones. Por desgracia,

este ltimo es el caso en la prctica, en especial en el entorno de la computadora. De

nueva cuenta, las tcnicas en el proceso de pronstico deben ser vistas como lo que

en realidad son, herramientas que utilizan los administradores para llegar a mejores

decisiones.

Se puede mejorar la utilidad de los pronsticos si los administradores adoptan una actitud ms

realista. No se debe ver al proceso como un sustituto de la profeca, sino como la mejor forma de

identificar y extrapolar patrones o relaciones establecidos con el fin de pronosticar. Si se admite tal

actitud, se deben considerar inevitables los errores de pronstico e investigar las circunstancias

que los generan.

Dicho lo anterior, si el proceso de pronstico se va a conducir de la manera adecuada:

deben siempre surgir diversas preguntas clave.


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Por qu se requiere de los pronsticos? Quin utilizar los pronsticos y cules son sus requerimientos especficos? Qu nivel de detalle o agregacin se requiere y Cual es el horizonte

adecuado en el tiempo?

Qu datos hay disponibles? sern suficientes para generar el pronstico que se requiere?

Cul ser el costo del pronstico? Qu tan preciso podemos esperar que sea el pronstico? Se har a tiempo el pronstico para ayudar al proceso de toma de

decisiones?

Quien pronostica, tiene un claro entendimiento de cmo se usar el pronstico en la organizacin?

Hay disponible un proceso de retroalimentacin para evaluar el pronstico una vez hecho y ajustar el proceso de acuerdo con ello?

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