Ejemplo Pronóstico de Demanda utilizando Variación Estacional

Si el comportamiento histórico de la demanda de un producto tiene un marcado comportamiento estacional una alternativa de pronóstico a evaluar es aquel que utiliza de forma exclusiva los índices estacionales (también conocido como factores estacionales o variación estacional). Dicho procedimiento por cierto es más acotado que el Método de Descomposición y reduce el número de pasos necesarios para realizar un pronóstico. Bloqueadores solares, helados, estufas, sistemas de aire acondicionado, etc, son buenos ejemplos de productos que tienen un comportamiento de la demanda claramente influido por la época del año y ante la necesidad de extrapolar dichos patrones a futuro resulta necesario considerar la estacionalidad en el método de pronóstico.

Pronóstico de Demanda utilizando Variación Estacional

A continuación un ejemplo que permite observar su utilización: La empresa de softwares Megasoft tiene disponibles los datos de ventas de notebooks de los últimos 2 años, divididos en 8 trimestres. Si la demanda esperada para el próximo año es de 2.000 notebooks, estime la demanda para los próximos 4 trimestres llevando en cuenta el factor estacionalidad.

tabla-demanda-indice-estaci

En primer lugar debemos calcular el promedio de la demanda trimestral. Por ejemplo, el Trimestre 1 y 5 corresponden al primer trimestre del año 1 y 2, respectivamente y el promedio es (300+416)/2=358. Luego continuando el procedimiento se obtiene el promedio trimestral de los próximos períodos. El total de 2.716 unidades corresponde a la sumatoria de los promedios trimestrales (358+650+1.038+670). Si dicha sumatoria la dividimos por 4 períodos (2.716/4=679) se obtiene lo que correspondería a la demanda de un trimestre promedio sin estacionalidad. A continuación se calcula el factor de estacionalidad o índice de estacionalidad dividiendo el promedio trimestral por la demanda promedio trimestral sin estacionalidad.

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Si la demanda para los próximos 4 trimestres es de 2.000 unidades entonces se espera que la demanda trimestral sin estacionalidad sea simplemente asumir que la demanda anual se divide en 4 trimestres (es decir 500 unidades) y luego se ajusta dicho resultado por los factores de estacionalidad estimados anteriormente.

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Notar que la sumatoria de los pronósticos de demanda son 2.000 unidades (263,5+478,5+764,5+493,5) y la demanda proyectada considera las características estacionales de la demanda. El siguiente gráfico muestra el comportamiento de la demanda histórica (lineas azul y roja) y la demanda pronosticada (línea verde).

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Una forma alternativa de representar la misma información es en un gráfico de línea donde con color rojo, amarillo, verde y azul, se muestra el comportamiento de la demanda de los Trimestres 1, 2, 3 y 4, respectivamente, quedando de manifiesto que el método utilizado logra rescatar el comportamiento estacional de la demanda.

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5 Comentarios para Ejemplo Pronóstico de Demanda utilizando Variación Estacional

  1. Alvaro 03/11/2016 en 23:59 #

    Bueno, pero al no tener una proyección de demanda ya dada (en este caso los 2.000) cómo puedo hacer una proyección de cuánto venderé?. Eso quiero saber.

  2. Roberto Rangel 09/12/2016 en 14:22 #

    Existen casos en que un período en particular no refleja venta, debido a algún problema de abastecimiento (por ejemplo). Para esos casos, utilizar el procedimiento descrito en este articulo generaría un índice estacional de cero y en consecuencia las ventas proyectadas para el mismo período en otras temporadas serían también cero. ¿Cuál es la buena practica para evitar esto? suponer una venta en esos períodos que no reflejaron venta, de ser así, ¿qué criterio es el más apropiado?, ¿la media, la mediana? Gracias.

    • GEO Tutoriales 11/12/2016 en 11:50 #

      @Roberto. Excelente comentario. Efectivamente cuando en un período se genera quiebre de stock, las ventas del período suelen representar el inventario disponible en el momento y no la venta potencial (o demanda) que el producto hubiese tenido en condiciones normales, es decir, donde la disponibilidad de inventario no es una limitante (esto es particularmente cierto en B2C o Business to Consumer).

      La pregunta que planteas respecto a qué hacer en estos casos es compleja de responder de forma categórica. Si el quiebre de stock es marginal, aun se podría utilizar el procedimiento descrito en el artículo y procurar hacer un ajuste (al alza) respecto a la proyección en aquel período que toma como base la información del período con quiebre de stock. Si por otro lado el quiebre de stock es significativo (en un extremo, generando ventas igual a cero) habría que buscar en primera instancia un procedimiento que permita estimar la magnitud del quiebre de stock (asunto complejo en B2C) para utilizar dicho dato como una demanda teórica del período donde se genera el quiebre para efecto del pronóstico de demanda.

  3. Gustavp 01/11/2017 en 15:03 #

    Muchas gracias por el articulo me ha servido bastante.

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