Los pronósticos son parte vital del negocio de muchísimas empresas y es algo que en Uruguay, muchas veces se hace a la vieja usanza, con la regla del ojo por ciento. Preguntas tales como ¿cuál va a ser la demanda de un producto durante la temporada? ¿cuántas piezas de repuesto se van a necesitar? ¿cuánto personal será necesario para atender a los clientes? son preguntas que pueden cambiar completamente la estructura y/o la economía de un negocio. Estos pronósticos pueden ser tomados a la ligera y ser hechos meramente en base a la opinión de los experientes en el negocio, o pueden utilizarse algunas técnicas matemáticas para hacerlo.
Para fijar ideas, vamos a centrarnos en el problema de determinar la necesidad de un insumo específico en la producción, por ejemplo, tinta. Lo que pretendemos establecer es la necesidad futura de este insumo y como no hacemos futurología ni tenemos la bola de cristal, debemos basarnos para ello en los datos que sí tenemos, que son los valores de utilización pasada de dicho insumo. Es decir, en base al histórico de consumo, realizaremos un modelo que nos permita pronosticar que es lo que ocurrirá en el futuro.
Series de tiempo
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable aleatoria. Por ejemplo, si nuestra variable aleatoria es 
y la misma fue observada en los tiempos 
entonces el conjunto de observaciones 
es la serie de tiempo. El pronóstico en el tiempo 
será el valor de la función 
Métodos para modelos de nivel constante
Los métodos más simplistas para pronosticar la demanda 
son:
- último valor
- promedio
- promedios móviles
- exponencial
1 – Este es el más simple de los métodos de pronóstico y considera el valor de la variable aleatoria 
. Muy simple, pero útil únicamente en acotados casos.
2 – Pronostica como valor de la variable aleatoria 
. Esta puede ser una buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambia muy poco en el tiempo.
3 – Los promedios móviles solucionan, en parte, el hecho de que el proceso cambia en el tiempo y considera únicamente las últimas 
observaciones, por lo que 
. De esta forma, mejoramos el método anterior, aunque seguimos asignando el mismo peso relativo a las observaciones más viejas que a las más actuales.
4- El método exponencial o de suavizado exponencial, soluciona este problema introduciendo una constante de suavizado, 
y calcula el nuevo valor de la variable aleatoria como 
Estos métodos muestran el hecho fundamental de que los procesos son cambiantes y están sujetos a factores externos que deben ser tenidos en cuenta a la hora de realizar el modelo. Una de estos factores, el que suscita nuestro interés en este momento, es el factor estacional. Por ejemplo, las necesidades de nuestro insumo tinta, se verán afectadas por la demanda del producto, la cual tendrá grandes variaciones a lo largo del año si se trata por ejemplo de un juguete muy popular que verá incrementadas su ventas durante las festividades de reyes, día del niño y navidad. Este factor estacional hace que nuestra serie de tiempo viole la suposición de que el modelo es de nivel constante. Para poder utilizar estos métodos deberemos primero eliminar el factor estacional de nuestra serie de tiempo.
Supongamos que tenemos el histórico del consumo de tinta de los últimos cuatro años para cada trimestre del año y veamos como se calcula el factor estacional:
| Trimestre |
Consumo |
Factor estacional |
Valores con ajuste |
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El promedio de consumo es 
El factor estacional para cada trimestre se calcula como el cociente entre el promedio del trimestre y el promedio global de consumo. Utilizando este promedio, se ajustan los valores históricos, eliminando de esta manera el factor estacional.
Con estos nuevos valores ajustados podemos aplicar los métodos anteriormente descritos para el pronóstico de consumo del siguiente trimeste, valor que tendrá que ser multiplicado por el factor estacional correspondiente al trimeste pronosticado.
Queda para mas adelante el pronóstico en modelos que no son de nivel constante.
El sábado 25 tuve la oportunidad de participar junto con la gente de La Muralla de una jornada de integración en el gimnasio de escalada junto con los chicos de la Asociación Down del Uruguay y los chicos del INAU. Con la escusa de escalar un rato, ver videos de escalada, almorzar juntos y algunas otras cosas, muchos de nosotros dedicamos unas cuantas horas a ayudar en los ejercicios a los chicos y darles un poco de atención. La Muralla tiene como parte de sus actividades regulares los programas especiales en los que atiende de manera separada a estos grupos de chicos, enfocándose en cada caso en las necesidades específicas que cada uno de ellos tiene.
Como no podía ser de otra manera,The Big Bang Theory está nominada en varias categorias para los premios Emmy. Jim Parsons (Sheldon Cooper) está nominado en la categoría “Outstanding Lead Actor in A Comedy Serie”. Esperemos que gane y nos sigan deleitando con muchas más temporadas.
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