FOR-TSM: desarrollo de una herramienta de pronósticos con modelos de series de tiempo

Uno de los temas más complejos y necesarios en los cursos de Administración de Operaciones, es el uso de los pronósticos con modelos de series de tiempo (TSM por sus siglas en inglés) -- Para facilitar el entendimiento y ayudar a los estudiantes a comprender fácilmente los pronósticos de demanda, este proyecto presenta FOR TSM, una herramienta desarrollada en MS Excel VBA® -- La herramienta fue diseñada con una Interfaz gráfica de Usuario (GUI por sus siglas en inglés) para explicar conceptos fundamentales como la selección de los parámetros, los valores de inicialización, cálculo y análisis de medidas de desempeño y finalmente la selección de modelos

Pronósticos de referencias múltiples

La empresa Coservicios S.A. maneja dentro de su almacén miles de referencias las cuales deben ser controladas para mantener los niveles de inventarios óptimos, por lo que requieren hacer pronósticos de la demanda de las referencias que manejan para hacer una mejor planeación, pero al tratarse de miles de referencias es muy complicado estudiar el modelo de pronósticos que mejor describe el comportamiento de cada una de las referencias por los altos tiempos que estos cálculos demoran en realizarse, en este caso la empresa requiere calcular los pronósticos de 576 referencias correspondientes a un grupo piloto -- El proyecto de grado que se presenta aplica una metodología en donde se pueden calcular los pronósticos de cientos de referencias a partir de identificar algunas referencias denominadas pivotes, en donde al conocer los pronósticos de las referencias pivotes aplicándole a estas la MUP (Metodología Universal de pronósticos) se pueden calcular los demás pronósticos sin necesidad de aplicar rigurosamente la metodología de pronósticos a cada referencia -- El primer paso es realizar un análisis previo a todas las referencias a las que se les requiere calcular los pronósticos en donde se miden algunas características estadísticas, matemáticas y propias del negocio como el coeficiente Alfa de Cronbach, rotación del inventario, correlaciones, variabilidad, pruebas de función de autocorrelación(ACF) y coeficiente de Determinación muestral r2 -- Las referencias pivotes son identificadas y se les aplica la metodología universal de pronósticos (MUP) para seleccionar el modelo de pronósticos que mejor describa cada una de la referencias pivotes así obteniendo los pronósticos correspondientes, luego se calcula la función de correlación multipoliomial lineal donde se encuentra cual es la relación de las referencias pivotes con cada una de las otras referencias dependientes de estas pivotes -- La función de correlación multipolinomial que relaciona cada una de las referencias pivotes con las otras referencias es utilizada para calcular los pronósticos de todas las referencias restantes -- El último paso del proyecto es realizar diferentes comparaciones de la exactitud de las proyecciones entre el modelo utilizado en la empresa Coservicios S.A. para realizar sus pronósticos con la metodología de referencias múltiples empleada en este proyecto de grado

Do U.S. and Colombian macro factors improve the forecasting ability of unrestricted VAR models of the local term structure of interest rate?

Este estudio empírico compara la capacidad de los modelos Vectores auto-regresivos (VAR) sin restricciones para predecir la estructura temporal de las tasas de interés en Colombia -- Se comparan modelos VAR simples con modelos VAR aumentados con factores macroeconómicos y financieros colombianos y estadounidenses -- Encontramos que la inclusión de la información de los precios del petróleo, el riesgo de crédito de Colombia y un indicador internacional de la aversión al riesgo mejora la capacidad de predicción fuera de la muestra de los modelos VAR sin restricciones para vencimientos de corto plazo con frecuencia mensual -- Para vencimientos de mediano y largo plazo los modelos sin variables macroeconómicas presentan mejores pronósticos sugiriendo que las curvas de rendimiento de mediano y largo plazo ya incluyen toda la información significativa para pronosticarlos -- Este hallazgo tiene implicaciones importantes para los administradores de portafolios, participantes del mercado y responsables de las políticas

Pronósticos 1986 : otro año igual de gordo, igual de largo

Fondo Margaritainés Restrepo