A continuación se presentan los métodos de pronóstico de series de tiempo, comúnmente usados para pronosticar ventas en una organización; se usarán los siguientes datos para ejemplificarlos:
Método cándido o ingenuo. Es el más sencillo de todos y toma como pronóstico de venta para el siguiente periodo las ventas reales que se registraron en el periodo inmediato anterior. El supuesto es que la serie de tiempo prácticamente no tiene variaciones estacionales, por lo que la variable tendrá un comportamiento igual que el presentado en el periodo anterior. La gran ventaja del método es que es útil cuando la organización no cuenta con datos históricos previos. La gran desventaja es que no toma en cuenta patrones de estacionalidad asociados con la variable que se estudia. Es útil para estudiar inventarios, ventas desagregadas (es decir, productos o territorios en forma individual) en el corto y mediano plazo y para fijar precios.
Método útil para estudiar inventarios, ventas desagregadas en el corto y mediano plazo y para fijar precios.
Promedio simple. Es un método que sirve para series de tiempo que presentan fluctuaciones asociadas a variaciones irregulares importantes. El supuesto es que la serie muestra un patrón horizontal, pero con fluctuación sustancial. La gran ventaja es que permite pronosticar de forma agregada (es decir, todos los productos o territorios al mismo tiempo) para tomar decisiones rápidas y usa la información que se tiene hasta ese momento. La gran desventaja es que no se recomienda para decisiones muy importantes en la organización. Es útil para calcular las ventas agregadas a corto y mediano plazo, así como las ventas desagregadas a corto y mediano plazo.
Método útil para calcular las ventas agregadas a corto y mediano plazo, así como las ventas desagregadas a corto y mediano plazo.
Promedio móvil. Este método refleja alguna estacionalidad en la serie de tiempo y el supuesto es que la serie muestra un patrón horizontal con una pequeña tendencia. El término “móvil” hace referencia a que cada vez que se dispone de una nueva observación para la serie de tiempo, se reemplaza la observación más antigua y se calcula el nuevo promedio. Así, conforme se avanza en el tiempo va dejando fuera los datos más antiguos e incorpora los más recientes. La gran ventaja del método es que es muy preciso en pronósticos de corto plazo y adecuado para grandes cantidades de producto. La gran desventaja es que no se recomienda para series de tiempo con tendencias pronunciadas. Es útil para calcular las ventas desagregadas en el corto plazo.
Método útil para calcular las ventas desagregadas en el corto plazo.
Suavización exponencial simple. Es un método que asigna una ponderación (peso) mayor a los datos históricos más recientes, ya que éstos contienen información más actualizada con tendencias definidas; y asigna ponderaciones decrecientes a los valores más antiguos. Es un método que se usa para series de tiempo con patrón horizontal. La gran desventaja es que es deficiente para pronosticar series con tendencia muy pronunciada. Recibe el nombre de “suavización”, porque precisamente busca suavizar las fluctuaciones observadas en la serie de tiempo. En este método debe fijarse un parámetro llamado “p” que va de 0 a 100 %, y determinar el grado de importancia que se otorga a los valores anteriores al que se desea pronosticar. Es útil únicamente para calcular ventas desagregadas de corto plazo.
Método útil únicamente para calcular ventas desagregadas de corto plazo.
Suavización exponencial doble. Es un método que asigna una ponderación (peso) mayor a los datos históricos más recientes, cuando la serie de tiempo presenta un patrón de tendencia pronunciada y con estacionalidad. Es una técnica más elaborada que se construye a base de prueba y error, y que requiere la elección de una “p” óptima. Este método se usa para calcular ventas desagregadas de corto, mediano y largo plazo, así como ventas agregadas de largo plazo.
Este método se usa para calcular ventas desagregadas de corto, mediano y largo plazo, así como ventas agregadas de largo plazo.
Como te darás cuenta, la mayor parte de los métodos cuantitativos para elaborar pronósticos de ventas se basan en conceptos estadísticos, ya que se trabaja con datos históricos en un intento por predecir el futuro incierto de las ventas de una organización.
Otro aspecto importante es que quien elabora los pronósticos debe tener la experiencia y juicio para determinar qué método es el más adecuado, considerando los supuestos de los que parten, así como las ventajas y desventajas de cada uno de ellos.
