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PRONÓSTICOS
¿QUÉ ES PRONOSTICAR?
Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros.
Puede implicar el empleo de datos históricos (eje: planes de compra o información de 
la demanda) y su proyección hacia el futuro mediante algún tipo de modelo 
matemático. 
Puede ser una predicción subjetiva o intuitiva 
(EJEMPLO: este es un nuevo producto grandioso y lo venderemos un 20% que con el antiguo 
producto);
o puede ser una combinación de éstas —es decir, un modelo matemático ajustado 
mediante el buen juicio del administrador.
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Existen distintas técnicas de pronóstico
sin embargo
NO existe un Método Superior
Lo que funciona mejor en una empresa con una serie de
condiciones puede ser un completo desastre en otra, o 
incluso en otro departamento de la misma compañía.
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MEDIDAS DE ERROR
Límites en cuanto lo que se 
espera de los pronósticos
Conociendo
 los
 pronósticos
La preparación y el 
monitoreo de los 
pronósticos también 
pueden ser costosos y 
consumidores de tiempo, 
sin embargo, pocos 
negocios se dan el lujo de 
evadir el proceso de 
pronosticar y solo esperar a 
ver qué sucede para 
después correr sus riesgos.
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La planeación efectiva a 
corto y largo plazo depende 
del pronóstico de la 
demanda para los 
productos de la compañía.
HORIZONTES DEL TIEMPO DEL 
PRONÓSTICO
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Por lo general, 
un pronóstico 
se clasifica por 
el horizonte de 
tiempo futuro 
que cubre. 
Pronóstico a corto plazo
Este pronóstico tiene una 
extensión de tiempo hasta 
1 año, pero casi siempre es 
menos a 3 meses. Se usa 
para planear las compras, 
programar el trabajo, 
determinar niveles de 
mano de obra, asignar el 
trabajo, y decidir los 
niveles de producción.
Pronóstico a mediano 
plazo
Por lo general, un 
pronóstico a mediano 
plazo, o plazo 
intermedio, tiene una 
extensión de entre 3 
meses y 3 años. Se utiliza 
para planear las ventas, 
la producción, el 
presupuesto y el flujo de 
efectivo, así como para 
analizar diferentes 
planes operativos.
Pronóstico a largo 
plazo
Casi siempre su 
extensión es de 3 años o 
más. Los pronósticos a 
largo plazo se emplean 
para planear la 
fabricación de nuevos 
productos, gastos de 
capital, ubicación o 
expansión de las 
instalaciones, y para 
investigación y 
desarrollo.
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El horizonte de tiempo se clasifica en tres categorías:
1. PRIMERO: los pronósticos a mediano y largo plazos 
manejan aspectos más generales y apoyan decisiones 
administrativas relativas a la planeación y los productos, 
plantas y procesos. La implementación de algunas 
decisiones sobre instalaciones, como la decisión que 
tomó GM de abrir hasta su terminación.
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Los 
pronósticos a 
mediano y 
largo plazos se 
distinguen de 
los pronósticos 
a corto plazo 
por tres 
características
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Los 
pronósticos a 
mediano y 
largo plazos se 
distinguen de 
los pronósticos 
a corto plazo 
por tres 
características
2. SEGUNDO: el pronóstico a corto plazo usualmente emplea 
metodologías diferentes que el pronóstico a más largo plazo. 
Las técnicas matemáticas, como promedios móviles, 
suavizamiento exponencial y extrapolación de tendencias 
(que examinaremos en breve), son comunes en las 
proyecciones a corto plazo. Los métodos más amplios y 
menos cuantitativos resultan útiles para predecir asuntos 
tales como si un nuevo producto, por ejemplo una grabadora 
de discos ópticos, debe introducirse en la línea de productos 
de una compañía.
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Los 
pronósticos a 
mediano y 
largo plazos se 
distinguen de 
los pronósticos 
a corto plazo 
por tres 
características
3. TERCERO: los pronósticos a corto plazo tienden a ser más 
precisos que los de largo plazo. Los factores que influyen en 
la demanda cambian todos los días. Por lo tanto, a medida 
que el horizonte de tiempo se alarga, es más probable que la 
exactitud del pronóstico disminuya. Entonces, es necesario 
afirmar que los pronósticos de ventas deben actualizarse 
regularmente para mantener su valor e integridad. Después 
de cada periodo de ventas, los pronósticos deben revisarse 
corregirse.
LA INFLUENCIA DEL CICLO DE 
VIDA DEL PRODUCTO
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Los productos, e 
incluso los servicios, 
no se venden a un 
nivel
constante a lo largo 
de su vida. Los 
productos más 
exitosos pasan por 
cuatro etapas: 
1.INTRODUCCIÓN
3. MADUREZ
2. CRECIMIENTO
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4. DECLINACIÓN
La influencia del ciclo de vida del 
producto
Los producto situados en 
las dos etapas de su ciclo 
de vida (como la realidad 
virtual y los televisores con 
pantalla de cristal líquido) 
necesitan pronósticos más 
largos que aquellos 
ubicados en las etapas de 
madurez y declinación 
(como los disquetes de 3 ½” 
y las patinetas). 
Los pronósticos que reflejan 
los ciclos de vida son útiles 
para proyectar los distintos 
niveles de personal, niveles 
de inventario y capacidad 
de planta mientras el 
producto pasa de la primera 
a la última etapa. 
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SIETE PASOS EN 
EL SISTEMA DE 
PRONÓSTICO
Ejemplo basado en Disney 
World
El pronóstico 
sigue siete 
pasos básicos
1. DETERMINAR EL 
USO DEL 
PRONÓSTICO
Disney usa los pronósticos 
de la asistencia al parque 
para dirigir el personal, las 
horas de entrada, la 
disponibilidad de paseos y 
los suministros de comida.
2. SELECCIONAR LOS 
ASPECTOS QUE SE 
DEBEN PRONOSTICAR
Para Disney World hay 
seis parques principales.
La cifra primordial que 
determina la mano de 
obra, el mantenimiento y 
la programación es la 
asistencia diaria.
3. DETERMINAR EL 
HORIZONTE DE 
TIEMPO DEL 
PRONÓSTICO
¿Es a corto, mediano o 
largo plazos? Disney 
desarrolla pronósticos 
diarios, semanales, 
mensuales, anuales y 
quinquenales.
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El pronóstico 
sigue siete 
pasos básicos
4. SELECCIONAR LOS 
MODELOS DE 
PRONÓSTICO
Disney usa una variedad 
de modelos estadísticos 
que analizaremos, 
incluyendo promedios 
móviles, suavizamiento 
exponencial y análisis de 
regresión.
También emplea modelos 
de juicio, o no 
cuantitativos.
5. RECOPILAR LOS DATOS NECESARIOS 
PARA ELABORAR EL PRONÓSTICO
El equipo de pronósticos de Disney emplea a 
35 analistas y 70 trabajadores de campo para 
encuestar a 1 millón de personas y/o negocios 
cada año. También utiliza una compañía 
llamada Global Insights para elaborar los 
pronósticos de la industria de los viajes y 
recopilar datos sobre tasas de cambio, llegadas 
a Estados Unidos, ofertas de aerolíneas, 
tendencias en Wall Street, y programas 
vacacionales en las escuelas.
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El pronóstico 
sigue siete 
pasos básicos
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7. VALIDAR E IMPLEMENTAR LOS RESULTADOS
En Disney, los pronósticos se revisan diariamente a los niveles más 
altos para asegurar la validez del modelo, de los supuestos y de los 
datos. Se aplican las medidas de error, y después se usan los 
pronósticos en la programación del personal a intervalos de 15 
minutos.
6. REALIZAR EL PRONÓSTICO
Estos siete pasos presentan una forma 
sistemática para iniciar, diseñar e 
implementar un sistema de
pronósticos. 
Cuando el sistema se va a usar para generar pronósticos 
regulares a lo largo del tiempo, la recopilación de datos 
debe ser rutinaria. Los cálculos reales casi siempre se 
realizan por computadora.
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1.Los pronósticos casi nunca son perfectos.Esto significa 
que factores externos no predecibles o controlables suelen 
afectar el pronóstico. Las compañías deben admitir esta 
realidad.
2. La mayoría de las técnicas de pronóstico suponen la 
existencia de cierta estabilidad subyacente
en el sistema.
En consecuencia, algunas empresas automatizan sus 
predicciones a través de software
para pronósticos computarizados y después sólo vigilan de 
cerca aquellos productos cuya
demanda es errática.
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Sin importar 
qué sistema 
usen las 
empresas 
como Disney, 
cada compañía 
enfrenta varias 
realidades:
3. Tanto los pronósticos de familias de productos como 
los de productos agregados son más precisos que los 
pronósticos para productos individuales.
Disney, por ejemplo, agrega los pronósticos de asistencia 
diaria por parque. Este enfoque ayuda a contrarrestar la 
sobre o subestimaciónde cada una de las seis atracciones.
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Sin importar 
qué sistema 
usen las 
empresas 
como Disney, 
cada compañía 
enfrenta varias 
realidades:
Tipos de Pronósticos
Las organizaciones utilizan tres tipos principales de 
pronósticos en la planeación de operaciones futuras
1.- Pronósticos económicos
Abordan el ciclo del negocio al 
predecir las tasas de inflación, 
los suministros de dinero, la 
construcción de viviendas y 
otros indicadores de planeación.
Indicadores que ayudan a las organizaciones 
a prepararse con pronósticos de mediano y 
largo plazo
2.- Pronósticos Tecnológicos
Se refieren a la tasa de progreso 
tecnológico, estas pueden 
resultar del nacimiento de 
nuevos e interesantes 
productos, que requieren otras 
plantas y equipo
Pronósticos a largo plazo
3.- Los Pronósticos de la Demanda
Son proyecciones de la demanda 
de los productos o servicios de 
una compañía.
Requieren pronósticas orientados a la 
demanda, donde lo importante es 
identificar y dar seguimiento rápido a los 
deseos de los clientes.
Los pronósticos orientados a la demanda 
guían la producción, la capacidad y los 
sistemas de programación de una compañía 
y sirven como entradas en la planeación 
financiera, de marketing y del personal
Enfoque de 
pronósticos
Hay dos enfoques generales para pronosticar, de la 
misma forma que existen dos maneras de abordar 
todos los modelos de decisión. 
Métodos cuantitativos: utilizan una variedad de 
modelos matemáticos que se apoyan en datos 
históricos y en variables asociativas para pronosticar 
la demanda. 
Métodos cualitativos: incorporan factores como la 
intuición, las emociones, las experiencias personales 
y el sistema de valores de que toma las decisiones 
para llegar a un pronóstico.
Panorama de los métodos cualitativos
Jurado de opinión ejecutiva:
las opiniones de un grupo de expertos o 
administradores de alto nivel, en conjunto a 
modelos estadísticos se combinan para 
llegar a una estimación grupal de la 
demanda.
Método Delphi:
Hay tres tipos de participantes en este método; los que 
toman las decisiones, el personal y los entrevistados
Los que toman decisiones suelen formar un grupo de 5 a 10 
expertos que estarán elaborando el pronóstico real. El 
personal ayuda a éstos a preparar, distribuir, recopilar y 
resumir la serie de cuestionarios y los resultados de las 
encuestas.
Técnica de pronósticos que 
emplea un proceso grupal con el 
fin de que los expertos puedan 
hacer pronósticos
Composición de la fuerza de ventas:
En este enfoque cada vendedor estima cuáles serán las ventas 
en su región. Después estos pronósticos se revisan para 
asegurar que sean realistas. Luego se combinan en los niveles 
distrital y nacional para llegar a un pronóstico global.
Una técnica de pronóstico que 
se basa en las estimaciones 
de las ventas esperadas por 
parte de los vendedores.
Encuesta en el mercado:
En este método se solicita informacion a los clientes o 
posibles consumidores acerca de sus planes de compra 
futuros. Esto no solo ayuda a preparar el pronóstico sino 
también a mejorar el diseño del producto y la planeación de 
nuevos.
Sin embargo estos ultimos dos métodos adolecen de un 
optimismo exagerado que surge de la información de los 
clientes.
Un método de pronóstico que 
solicita información a los clientes 
o posibles consumidores en 
relación a sus planes de compra 
futuros.
Panorama de los métodos Cuantitativos
Describiremos 4 métodos cuantitativos, los cuales caen en dos 
categorías:
Modelos de series de tiempo
1. Promedios móviles
2. Suavización exponencial
Modelo asociativo
1. Análisis de regresión
2. Simulación discreta
Modelos de series de tiempo: 
Predicen bajo el supuesto de 
que el futuro es una función del 
pasado. En otras palabras 
observa lo ocurrido durante un 
periodo y usan una serie de 
datos históricos para hacer un 
pronóstico.
Modelos asociativos:
Incorporan las variables o los 
factores que pueden influir en la 
cantidad que se va a 
pronosticar.
Coeficientes de 
correlación para 
rectas de regresión
Medida de la fuerza de la 
relación entre dos 
variables
La ecuación de regresión es una forma de 
expresar la naturaleza de la relación entre dos 
variables. Muestra la forma en que una variable 
se relaciona con el valor y los cambios en otra 
variable.
Las rectas de regresión describen las relaciones 
entre variables.
Otras forma de evaluar la relación entre dos variables consiste en calcular el 
“coeficiente de correlación”. Esta medida expresa el grado o fuerza de la 
relación lineal. Casi siempre identificado como r, el coeficiente de correlación 
puede ser cualquier número entre +1 y –1. 
Para calcular r, empleamos casi los mismos datos 
empleados para calcular a y b para la recta de regresión. 
La ecuación para r es
Ejemplo
Análisis de 
regresión múltiple
La regresión múltiple es una 
extensión práctica del 
modelo simple de regresión 
que acabamos de ver. Nos 
permite construir un modelo 
con varias variables 
independientes en lugar de 
sólo una variable. 
Por ejemplo, si Nodel Construction desea incluir el 
promedio de las tasas de interés anual en su modelo para 
el pronóstico de ventas de remodelación, la ecuación 
apropiada sería…
Simulación discreta
Simulación es representar algo, fingiendo o 
imitando lo que no es.
Pero, ¿qué es simulación de procesos?
Es una técnica de modelamiento matemático, 
mediante el cual se construye un modelo del 
proceso de estudio, con el fin de entender la 
interacción de los componentes del sistema y 
evaluar diferentes alternativas de configuración 
para el mejoramiento de su desempeño.
¿Cuándo usar simulación?
Cuando existe un efecto combinado de 
variabilidad, incertidumbre e interdependencias 
entre los elementos del sistema y el estudio de su 
funcionamiento presenta alta complejidad.
¿Para qué usar simulación?
● Tener un conocimiento más claro y detallado del sistema.
● Identificar problemas específicos y parámetros sensibles de 
un sistema.
● Diseñar nuevos sistemas sin incurrir en el riesgo de una 
inversión errónea.
● Realizar experimentos con nuevas configuraciones antes de 
implementarlas.
● Evaluar rápidamente las alternativas sin interrumpir los 
sistemas operacionales.
● Apoyar la toma de decisiones. 
Sistema
Experimentar con 
sistema actual.
Experimentar con un 
modelo del sistema.
Modelo físico Modelo 
matemático
Solución análitica
Simulación
Tipos de sistemas:
● Sistemas discretos: La variable de estado cambia de 
manera instantánea en puntos separados de tiempo. 
Ejemplo, el número de pedidos cambia cuando un 
nuevo pedido llega a la central o cuando uno de ellos 
es atendido. 
● Sistemas continuos: Las variables cambian 
continuamente con respecto al tiempo. Por ejemplo 
un automóvil en movimiento cambia continuamente 
de posición con respecto al tiempo.
¿Cuáles son los beneficios más importantes de usar esta 
herramienta?
● Permitir obtener una visión general de la operación del sistema 
y verificar el impacto de posibles cambios en el desempeño del 
mismo.
● Mejorar y facilitar la comprensión del sistema y sus elementos.
● Facilitar la experimentación de políticas y nuevas 
configuraciones, en la búsqueda del mejoramiento del sistema.
● Ahorros potenciales al reducir los costos de implantaciones 
erróneas.
Todo esto apoya el proceso de toma de decisiones, sin incurrir en 
los costos de implantaciones equivocadas.
Método series de tiempo
Los métodos de análisis de series de tiempo consideran el 
hecho que los datos tomados en diversos periodos de tiempo 
pueden tener algunas características de autocorrelación, 
tendencia o estacionalidad que se debe tomar en cuenta.
 
 
Definición de serie de tiempo: 
Es una secuencia ordenada de valores de una variable en intervalos de tiempo 
periódicos y consecutivos.
 
Aplicación:
 La aplicación de estos métodos tiene dos propósitos: comprender las fuerzas 
de influencia en los datosy descubrir la estructura que produjo los datos 
observados. Ajustar el modelo y proceder a realizar pronósticos, monitoreo, 
retroalimentación y control en avance.
 
Las aplicaciones incluyen pronósticos económicos, análisis de presupuesto, 
análisis del mercado, etc.
Componentes de una serie de 
tiempo:
Tendencial (crecimiento o disminución en la serie) 
Estacional (patrones a corto plazo que se repiten) 
Cíclica (patrones a largo plazo que se repiten) 
Irregular (componente aleatoria)
PROMEDIOS MÓVILES
● Para aquellas series de tiempo sin tendencia pronunciada. 
● • Se necesita conocer a la serie de tiempo en estudio para escoger 
el intervalo “k“: 
● • k pequeño seguirá mejor a las fluctuaciones 
● • k grande las suavizará 
● • Para hallar el promedio móvil de un periodo determinado, se 
promedia los últimos valores de la serie original. Si el “k” es igual a 
3, entonces el promedio móvil será el promedio de los últimos 3 
valores.
Suavizamiento Exponencial 
• Se basa en un promedio ponderado de observaciones pasadas, con 
más peso sobre las recientes observaciones. 
• No requiere una alta cantidad de datos históricos. 
• No es difícil de entender. 
• Versiones de suavizamiento exponencial: 
 Suavizamiento exponencial Simple: Se usa cuando no hay una 
pronunciada tendencia o estacionalidad. 
Método Holt: Se usa cuando hay tendencia pero no estacionalidad. 
Método Holt-Winters: Se usa cuando hay estacionalidad. 
SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL 
SIMPLE 
Se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de 
autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a 
las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada 
por un coeficiente de suavización.
Así entonces, este modelo de pronóstico precisa tan sólo de tres tipos de 
datos: el pronóstico del último período, la demanda del último período y el 
coeficiente de suavización.
MÉTODO HOLT
MÉTODO HOLT WINTERS
Resumen 
• Promedio Móvil: Se usa cuando hay una tendencia suave y para 
pronósticos de corto plazo.
 • Suavizamiento Simple: Se usa cuando hay una tendencia suave y NO 
estacionalidad. 
• Suavizamiento Tendencial (o Holt): Se usa cuando existe componente 
tendencial y NO estacional.
 • Suavizamiento Estacional (o Holt-Winters): Se usa cuando existe 
componente estacional.
¿Cómo saber si el método es 
apropiado?
¿Cómo saber cuál de todos los 
método evaluados es el apropiado?
• Se mide el error global.
• El error global mide la precisión del pronóstico que se ha usado, 
comparando los valores pronosticados y los observados.
• Aquel modelo que produzca errores pequeños, garantiza que el 
modelo pronostica bien los valores observados.
¿Cómo saber cuál de todos los 
método evaluados es el mejor?