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INVESTIGACIÓN EN EL ÁMBITO EMPRESARIAL "PRONÓSTICOS, SUPERVISIÓN E INDICADORES FINANCIEROS"

García Santillán Arturo y otros



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Evaluación de los métodos de pronósticos

No es posible confiar en un solo método para obtener los “mejores” pronósticos en todas las circunstancias. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, bondades, beneficios y desde luego las posibles limitantes que el modelo pueda generar por la carencia de información o por la propia subjetividad del mismo. Al respecto Makridakis y Wheelwright (1992) realizan un análisis de cada uno de los modelos de pronósticos que se vienen describiendo en este apartado así como en las tablas 4, 5 y 6, mostrando a lo que su consideración, representan ventajas y desventajas de cada modelo en particular.

Cada enunciado es tomado textualmente de sus autores, a fin de que la interpretación descrita en cada uno de estos modelos, no genere confusión alguna entre los usuarios o lectores de este documento. A saber, la explicación inicia citando el método y de ello se describen las ventajas y desventajas:

De los modelos a criterio se tiene:

Pronósticos individuales (subjetivos)

J1 Barato si usted quiere que así sea; flexible, puede pronosticar cualquier cosa; cualquiera lo puede hacer Precisión dudosa (Amstrong); aunque quizá pueda mejorarse la calidad de los criterios mediante la evaluación de la precisión del pronosticador, la habilidad de un atributo de la persona, no de la organización; se encuentra sujeto a todos los problemas del criterio humano (Hogarth y Makridakis proporcionan un estudio)

Pronósticos mediante el comité / encuestas

J2 Relaciona diferentes perspectivas al problema, además de las ventajas mencionadas antes Puede dominar una voz fuerte, que no necesariamente corresponda a la del mejor pronosticador; ¿Quién quiere contradecir al jefe en una organización jerárquica? ¿Presenta las desventajas del criterio humano? Es más caro que el individual. No brinda respuesta a las interrogantes “¿Cómo selecciona usted un comité?” y “¿Cómo organiza una junta?” una encuesta puede decir más acerca de las actitudes actuales de la gente y de sus expectativas que las actividades futuras.

Delphi

J3 igual que en el caso anterior, pero intenta a través del anonimato, eliminar los efectos de la autoridad y la dominación del grupo. Complicado, existe presión por lograr el consenso a medida que transcurre las sesiones, no necesariamente existe convergencia hacia un pronóstico acordado, no constituye necesariamente el mejoramiento del método más directo del comité.

De los modelos explorativos se tiene:

Análisis de la curva de la tendencia

E1 Es fácil de aprender de usar y de comprender Es demasiado fácil y por tanto, propicia el descuido; especialmente a largo plazo, ¿Por qué una curva dependiente sólo del tiempo debería brindar una descripción adecuada del futuro distante?

Métodos por descomposición

E2 Creíbles por intuición No tiene una explicación estadística; no son ideales par los pronósticos y presentan los mismos problemas que las curvas de la tendencia. Son de utilidad como método de identificación de los factores. Tendencia, estaciónales y cíclicos.

Atenuación exponencial

E3 fácil de aplicar con computadora para un gran número de productos. Muy barato de operar, fácil de establecer sistemas de control. De fácil comprensión Sin base teórica, pierde los puntos críticos, impreciso.

Modelos de Box-Jenkins (o ARIMA)

E4 la selección de valores es amplia, lo que permite al usuario identificar en los datos muchos más patrones sutiles que con los métodos previos, más que una técnica, el enfoque de Box-Jenkins proporciona una filosofía acerca del modelado basada en el principio de la parsimonia: cuanto más simple es el modelo tanto mejor, siempre y cuando satisfaga un número adecuado de verificaciones de diagnóstico.

Modelos Bayesianos

E5 trata de incluir la probabilidad del cambio estructural; incluye información subjetiva; puede emplearse con muy pocos datos; desde el punto de vista de la computación, es bastante barato Complicado, se sabe muy poco acerca de su funcionamiento.

De los modelos causales y estructurales se tiene:

Modelos de regresión de una sola ecuación

C1 es posible desarrollar modelos que sean suficientemente confiables. Estos son ideales ya que contestan a la pregunta “¿Cómo influyen la compañía en la ventas?”. Estos son modelos de control, así como modelos de pronósticos Los modelos son difíciles de desarrollar, requieren personal como experiencia y gran cantidad de datos que a menudo la organización no se ocupa de recolectar. Subsiste el problema de pronosticar los factores exógenos.

Modelos de sistemas simultáneos

C2 muchos sistemas no se ajustan naturalmente al formato del modelo de una sola ecuación. En la política macroeconómica, el desempeño, la producción y la inflación son todos interdependientes. En la empresa, a menudo se sostiene que las ventas y la publicidad se determinan en conjunto, los modelos de sistemas simultáneos captan estas interrelaciones Grandes requerimientos de datos, son difíciles de entender; estadísticamente complicados; difícil de definir el modelo; difícil que tengan en cuenta la falta de linealidad; caros.

Modelos de simulación

C3 se aplican adecuadamente, tales modelos pueden ofrecer al encargado de la toma de decisiones una ayuda substancial; se les puede diseñar de tal modo que sean de uso sencillo y fácil entendimiento; pueden también resolver el problema “preciso” Caros; con frecuencia requieren de gran cantidad de datos; no hay una explicación clara acerca de su construcción; requiere una validación cuidadosa

Modelos de entrada-salida

C4 a diferencia de muchas de la técnicas descritas, el método de entrada-salida es ideal para pronosticar productos industriales Pocas veces las tablas gubernamentales de entrada-salida contienen suficiente detalles para una compañía interesada en clases especificas de productos; también tienden a se obsoletas por varios años; no se sabe que tan importante es la suposición de proporcionalidad entre la entrada (insumo) y la salida (producción). Es costoso preparar una tabla de entrada-salida específica para un producto. Los pronósticos dependen de la exactitud de los pronósticos iniciales acerca de la demanda del consumidor.

Análisis de impacto cruzado

C5 es capaz de tratar eventos importantes que pueden ocasionar gran impacto. Pueden tratar tanto con eventos cuantitativos como cualitativos Por la general, las probabilidades tienen que estimarse mediante los diversos métodos a criterio mencionados. Esto puede influir en la importancia que se dé a los diferentes escenarios. También es crucial la elección de cuales eventos incluir. ¿Qué tan acertados somos para saber cuales eventos podrían afectar de manera importante a la organización? Por último ¿existe alguna evidencia de que el impacto cruzado tenga algún valor de predicción?

Con la descripción de las ventajas y desventajas de los modelos, expuestas por Makridakis y Wheelwright, se deja un referente sólido para el mejor entendimiento y desde luego, para la selección del modelo a seguir en los casos específicos en que se ocupe pronosticar.

Otros argumentos expuestos por Chase (2001) sugieren que, la composición de la fuerza de venta, es el método que asume que es mejor elaborar un pronóstico desde los niveles más bajos de la organización hasta llegar a los más altos, ya que los niveles bajos son los que tienen mayor contacto con los clientes. Por lo tanto, estas personas son las que tienen que elaborar el pronóstico y mandarlo a los niveles superiores, hasta llegar a los ejecutivos.

La relación entre la función de pronósticos y la toma de decisiones es débil en muchas organizaciones. Esto se debe a que los encargados de la toma de decisiones y los pronosticadores tienen puntos de vista diferentes en cuanto a lo que son las prioridades. Ante ello, surge una interrogante:

¿Cuáles son los diseños corporativos más favorables para hacer coincidir a los dos?

Refiriéndose esto, a los tomadores de decisiones y los propios pronosticadores.

Fildes y col. (1979), Wheelwright y Clarke (1980), proponen algunas soluciones al respecto. Sugieren que la clave para evaluar los resultados de los pronósticos en la organización, es examinar la manera cómo se emplean los pronósticos y no solamente cómo se producen.

Por su parte Hanke y Reich (1996), refieren que la aceptación de que las técnicas de pronósticos funcionen sobre datos generados en sucesos históricos pasados, conduce a la identificación de cuatro pasos en el proceso de pronóstico, siendo estos:

1. Recopilación de datos

2. Reducción o condensación de datos

3. Construcción del modelo

4. Extrapolación del modelo (el pronóstico en si)

El primer punto está relacionado con la obtención de información relevante y correcta. Este es un punto muy importante ya que es el principio de los datos que serán analizados posteriormente.

En la depuración de los datos, sólo una cantidad de estos son obtenidos en la primera parte y resultan ser relevantes en el pronóstico y si no se eliminan podrían afectar los resultados y sesgar la información.

Para el tercer punto hay que ajustar los datos que se obtuvieron en el modelo adecuado y así minimizar el error que se haya obtenido en el modelo adecuado, a la par de reducir al máximo el error que se pueda dar en el pronóstico, ya que mientras más simple sea el modelo, mejor será aceptado por lo responsables en la toma de decisiones.

La extrapolación del modelo se da una vez que se han recopilado los datos, y una vez reducidos se selecciona el modelo de pronóstico adecuado. Los pasos anteriores van ligados a un último proceso de retroalimentación donde se determina si se consiguió la precisión esperada (Ídem p.51).


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