Herramientas econométricas y simulación del riesgo para el pronóstico de la demanda de una MIPYME

Pronosticar la demanda y conocer quiénes son los clientes, son aspectos relevantes para una empresa sin importar el tamaño o el giro. En el negocio de la panificación es indispensable pronosticar los elementos que tienen mayor demanda y poder satisfacer las necesidades del consumidor. El uso de herramientas econométricas (economía, matemáticas, probabilidad y estadística) permite llevar a cabo una medición de parámetros para la toma de decisiones. El presente estudio se desarrolla en una microempresa que se dedica a la elaboración de pan, ubicada en el municipio de Tantoyuca, Veracruz, México; en la cual se clasificaron 37 productos mediante el método ABC para encontrar el producto más representativo, y el que más utilidad genera para la empresa, posteriormente se realizó el pronóstico mediante el software de simulación Risk Simulator®, basado en técnicas econométricas y series de tiempo para obtener la proyección de la demanda de los siguientes 13 meses considerando la U de Theil como el indicador que mide la precisión del pronóstico. Forecasting the demand and knowing the customers are relevant aspects for a company regardless of size or type. In the baking business it is essential to forecast the elements that have the greatest demand and to be able to satisfy the needs of the consumer. The use of econometric tools (economics, mathematics, probability and statistics) allow the measurement of parameters for decision making. The present study is developed in a microenterprise that is dedicated to the elaboration of bread, located in the municipality of Tantoyuca, Veracruz, Mexico; in which 37 products were classified using the ABC method to find the most representative product, and the one that generated the most utility for the company. Later, the forecast was made using Risk Simulator® simulation software, based on econometric techniques and time series to obtain the projection of the demand for the following 13 months considering Theil U as the indicator that measures the accuracy of the forecast.