Todos los proveedores de servicios de telecomunicaciones realizan cálculos de pronóstico para ayudarlos a planificar sus redes. [1] La previsión precisa ayuda a los operadores a tomar decisiones de inversión clave relacionadas con el desarrollo y la introducción de productos, publicidad, precios, etc., mucho antes del lanzamiento del producto, lo que ayuda a garantizar que la empresa obtenga beneficios de una nueva empresa y ese capital. se invierte sabiamente. [2]
¿Por qué se utiliza la previsión?
La previsión se puede realizar para muchos propósitos, por lo que es importante que la razón para realizar el cálculo esté claramente definida y entendida. Algunas razones comunes para realizar pronósticos incluyen: [2]
- Planificación y elaboración de presupuestos : el uso de datos de pronóstico puede ayudar a los planificadores de redes a decidir cuánto equipo comprar y dónde colocarlo para garantizar una gestión óptima de las cargas de tráfico.
- Evaluación : los pronósticos pueden ayudar a la gerencia a decidir si las decisiones que se han tomado beneficiarán o perjudicarán a la empresa.
- Verificación : a medida que se dispone de nuevos datos de pronóstico, es necesario verificar si los nuevos pronósticos confirman los resultados predichos por los pronósticos anteriores. [ aclaración necesaria ]
Conocer el propósito del pronóstico ayudará a responder preguntas adicionales como las siguientes: [2]
- ¿Qué se pronostica? - eventos, tendencias, variables, tecnología
- Nivel de enfoque: enfoque en un solo producto o una línea completa, enfoque en una sola empresa o en toda la industria
- ¿Con qué frecuencia se realiza la previsión? - diario, semanal, mensual, anual
- ¿Los métodos utilizados reflejan las decisiones que debe tomar la dirección?
- ¿Cuáles son los recursos disponibles para tomar decisiones? - plazo de entrega, personal, datos relevantes, presupuesto, etc.
- ¿Cuáles son los tipos de errores que podrían ocurrir y cuánto le costarán a la empresa?
Factores que influyen en la previsión
Al realizar pronósticos, es importante comprender qué factores pueden influir en el cálculo y en qué medida. A continuación se muestra una lista de algunos factores comunes: [2]
- Tecnología
- Ciencias económicas
- Economía global : clima económico, predicciones, estimaciones, factores económicos, tasas de interés, tasa preferencial, crecimiento, perspectivas de la administración, confianza de los inversores, política
- Economía sectorial : tendencias en la industria, perspectivas de los inversores, telecomunicaciones, tasa de crecimiento de tecnologías emergentes, recesiones y desaceleraciones.
- Macroeconomía : inflación, PIB , exportaciones, tipos de cambio monetario, importaciones, déficit público, salud económica
- Demografía
- Medición del número de personas en las regiones : cuántos nacieron, viven y murieron en un período de tiempo.
- La forma en que vive la gente : salud, fertilidad, tasas de matrimonio, tasa de envejecimiento, concepción, mortalidad
Preparación de datos
Antes de realizar la previsión, los datos que se utilizan deben "prepararse". Si los datos contienen errores, el resultado del pronóstico será igualmente defectuoso. Por lo tanto, es vital que se eliminen todos los datos anómalos. Este procedimiento se conoce como "depuración" de datos. [2] La depuración de datos implicó la eliminación de puntos de datos conocidos como "valores atípicos". Los valores atípicos son datos que se encuentran fuera del patrón normal. Por lo general, son causados por eventos anómalos y, a menudo, únicos, por lo que es poco probable que se repitan. La eliminación de valores atípicos mejora la integridad de los datos y aumenta la precisión del pronóstico.
Métodos de previsión
Se utilizan muchos métodos diferentes para realizar previsiones. Se pueden dividir en diferentes grupos en función de las teorías según las cuales se desarrollaron: [2]
Métodos basados en juicios
Los métodos basados en juicios se basan en las opiniones y el conocimiento de personas que tienen una experiencia considerable en el área en la que se realiza el pronóstico. Hay dos métodos principales basados en juicios: [2]
- Método Delphi - El método Delphi consiste en dirigir una serie de preguntas a los expertos. Los expertos proporcionan sus estimaciones sobre el desarrollo futuro. El investigador resume las respuestas y envía el resumen a los expertos, preguntándoles si desean revisar sus opiniones. El método Delphi no es muy confiable y solo ha funcionado con éxito en casos muy raros.
- Extrapolación : la extrapolación es el método habitual de previsión. Se basa en la suposición de que los eventos futuros continuarán desarrollándose a lo largo de los mismos límites que los eventos anteriores, es decir, el pasado es un buen predictor del futuro. El investigador primero adquiere datos sobre eventos anteriores y los traza. Luego determina si ha surgido un patrón y, de ser así, intenta extender el patrón hacia el futuro y, al hacerlo, comienza a generar un pronóstico de lo que es probable que suceda. Para extender los patrones, los investigadores generalmente usan una regla de extrapolación simple, como la función logística en forma de S o las curvas de Gompertz , o la Curva catastrófica para ayudarlos en su extrapolación. Al decidir qué regla utilizar, se requiere el juicio del investigador.
Métodos de encuesta
Los métodos de encuesta se basan en las opiniones de los clientes y, por lo tanto, son razonablemente precisos si se realizan correctamente. Al realizar una encuesta, es necesario identificar el grupo objetivo de la encuesta. [3] Esto se puede lograr considerando por qué se está realizando el pronóstico en primer lugar. Una vez que se ha identificado el grupo objetivo, se debe elegir una muestra. La muestra es un subconjunto del objetivo y debe elegirse de modo que refleje con precisión a todos en el grupo objetivo. [3] A continuación, la encuesta debe plantear una serie de preguntas al grupo de muestra y se deben registrar sus respuestas.
Luego, las respuestas registradas deben analizarse utilizando métodos estadísticos y analíticos. La opinión media y la variación sobre esa media son técnicas de análisis estadístico que se pueden utilizar. [3] Los resultados del análisis deben luego verificarse utilizando métodos alternativos de pronóstico y los resultados pueden publicarse. [3] Debe tenerse en cuenta que este método solo es preciso si la muestra es un subconjunto equilibrado y preciso del grupo objetivo y si el grupo de muestra ha respondido con precisión a las preguntas. [3]
Métodos de series de tiempo
Los métodos de series de tiempo se basan en mediciones de eventos que se toman de forma periódica. [2] Estos métodos utilizan dichos datos para desarrollar modelos que luego se pueden utilizar para extrapolar al futuro, generando así el pronóstico. Cada modelo opera de acuerdo con un conjunto diferente de supuestos y está diseñado para un propósito diferente. Ejemplos de métodos de series de tiempo son: [2]
- Suavizado exponencial : este método se basa en un promedio móvil de los datos que se analizan, por ejemplo, un promedio móvil de las cifras de ventas.
- Tendencias cíclicas y estacionales : este método se centra en datos anteriores para ayudar a definir un patrón o tendencia que se produce en períodos cíclicos o estacionales. Luego, los investigadores pueden usar los datos actuales para ajustar el patrón de modo que se ajuste a los datos de este período y, al hacerlo, pueden pronosticar lo que sucederá durante el resto de la temporada o ciclo actual.
- Modelos estadísticos: los modelos estadísticos permiten al investigador desarrollar relaciones estadísticas entre variables. Estos modelos se basan en datos actuales y mediante extrapolación se puede crear un modelo futuro. Las técnicas de extrapolación se basan en leyes estadísticas estándar, lo que mejora la precisión de la predicción. Las técnicas estadísticas no solo producen pronósticos, sino que también cuantifican precisión y confiabilidad. Ejemplos de esto son las fórmulas ERLANG B y C, desarrolladas en 1917 por el matemático danés Agner Erlang .
Métodos análogos
Los métodos análogos implican encontrar similitudes entre los eventos externos y los eventos que se están estudiando. Los eventos extranjeros generalmente se seleccionan en un momento en que son más "maduros" que los eventos actuales. Ningún evento extraño reflejará perfectamente los eventos actuales y esto debe tenerse en cuenta para que se puedan realizar las correcciones necesarias. Al examinar el conjunto de eventos externos, más maduros, se puede pronosticar el futuro de los eventos actuales. [2]
Los métodos análogos se pueden dividir en dos grupos, a saber: [2]
- Modelos cualitativos (simbólicos)
- Modelos cuantitativos (numéricos)
Modelos causales
Los modelos causales son la forma más precisa de pronóstico y la más compleja. Implican la creación de un modelo complejo y completo de los eventos que se pronostican. El modelo debe incluir todas las variables posibles y debe poder predecir todos los resultados posibles.
Los modelos causales son a menudo tan complejos que solo se pueden crear en computadoras. Se desarrollan utilizando datos de un conjunto de eventos. El modelo es tan preciso como los datos utilizados para desarrollarlo. [2]
Pronósticos combinados
Los pronósticos combinados combinan los métodos discutidos anteriormente. La ventaja es que, en la mayoría de los casos, aumenta la precisión; sin embargo, un investigador debe tener cuidado de que las desventajas de cada uno de los métodos anteriores no se combinen para producir errores compuestos en los pronósticos. Los ejemplos de pronósticos combinados incluyen: "Integración de pronósticos cuantitativos y de juicio" y "Promedios simples y ponderados". [2]
Determinación de la precisión del pronóstico
Es difícil determinar la precisión de cualquier pronóstico, ya que representa un intento de predecir eventos futuros, lo que siempre es un desafío. Para ayudar a mejorar y probar la precisión del pronóstico, los investigadores utilizan muchos métodos de verificación diferentes. Un método de verificación simple implica el uso de varios métodos de pronóstico diferentes y comparar los resultados para ver si son más o menos iguales. Otro método puede implicar calcular estadísticamente los errores en el cálculo de la previsión y expresarlos en términos de la raíz del error cuadrático medio, proporcionando así una indicación del error general en el método. Un análisis de sensibilidad también puede ser útil, ya que determina lo que sucederá si algunos de los datos originales sobre los que se desarrolló el pronóstico resultan ser incorrectos. La determinación de la precisión del pronóstico, como el pronóstico en sí, nunca se puede realizar con certeza, por lo que es aconsejable asegurarse de que los datos de entrada se midan y obtengan con la mayor precisión posible, se seleccionen los métodos de pronóstico más apropiados y el proceso de pronóstico se lleve a cabo con la mayor rigurosidad posible. posible. [2]
Referencias
- ^ Farr RE, Tráfico de telecomunicaciones, tarifas y costos: una introducción para gerentes, Peter Peregrinus, 1988.
- ^ a b c d e f g h i j k l m n Kennedy IG, Pronóstico, Escuela de Ingeniería Eléctrica y de la Información, Universidad de Witwatersrand, 2003.
- ^ a b c d e Goodman A., Surveys and Sampling, 7 de noviembre de 1999 http://deakin.edu.au/~agoodman/sci101/index.html Último acceso el 30 de enero de 2005.