Un pronóstico es una estimación cuantitativa o cualitativa de uno o varios factores (variables) que conforman un evento futuro, en base a información actual o del pasado.
Los modelos de pronósticos son utilizados en la Investigación Operativa para estimar o predecir valores futuros o tendencias basándose en datos históricos y análisis estadísticos de la variable a pronosticar.
Estos modelos se aplican para:
- Pronosticar la demanda de un producto.
- Predecir el rendimiento de un proceso de producción.
Los métodos de predicción pueden ser:
- Cuantitativos: utilizan datos numéricos y técnicas estadísticas, basadas en modelos matemáticos y en datos históricos.
- Cualitativos: son subjetivos, basados en opiniones de expertos, intuición, y experiencia. Son útiles cuando no hay datos históricos disponibles. Ej: método Delphi, juicio experto, focus groups, redacción de escenario.
Método de Series Temporales
Una observación indica el valor tomado en el instante de tiempo de una variable aleatoria de interés. Una serie de tiempo es una serie de observaciones a lo largo del tiempo .
Una serie de tiempo describe el pasado, a partir del cual un modelo matemático extrapola los datos para generar pronósticos futuros. Suelen tener algunos patrones típicos, como por ejemplo:
Algunos modelos comunes son:
- Medias: obtiene el promedio de todas las observaciones.
- Medias móviles: toma el promedio de las n observaciones recientes.
- Suavizado exponencial: da más peso a las observaciones recientes para reflejar mejor las tendencias actuales de la variable bajo estudio.
- Modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): combinan componentes regresivos, promedios móviles y diferenciación para pronosticar series temporales complejas.
Método de Regresión
El método de predicción-causa, o el modelo causal o de regresión, consiste en analizar las relaciones causales entre una variable dependiente y una o más variables independientes, para predecir la variable de interés en base a las variables que la afectan. El Ajustamiento Lineal mediante el Método de los Mínimos Cuadrados es un ejemplo de este enfoque.