Las técnicas de pronóstico se desarrollaron en el siglo XIX y otras se han desarrollado en el transcurso del siglo XX. El desarrollo de técnicas de pronóstico más complejas, junto con el advenimiento de las computadoras a provocado que los pronósticos reciban mucha atención en los últimos años, ahora con ello, los administradores poseen la capacidad de utilizar técnicas de análisis de datos muy complejas para fines de pronóstico y una comprensión de estas técnicas es esencial hoy en día para la administración de una empresa.

Por lo regular un pronóstico no coincide con el futuro que se pretende determinar, lo que se intenta es que los errores que son inevitables, en el pronóstico, sean tan pequeños como sea posible.

La consideración que se impone en la selección de un método de pronóstico es la de facilitar el proceso de toma de decisiones para la administración de una empresa, por lo cual el requerimiento esencial no es que el método de pronóstico comprenda un proceso matemático complicado o que sea lo ultimo en complejidad, para ello se debe elegir un pronóstico que sea preciso y comprensible para los administradores, de modo que ayude a la toma de mejores decisiones.

Todos los procedimientos formales de pronóstico comprenden la extensión de experiencias del pasado a un futuro incierto. La aceptación de que las técnicas de pronóstico funcionan sobre los datos generados en sucesos históricos pasados conduce a la siguiente pasos:

1. Recopilación de datos.

2. Reducción o condensación de datos.

El paso 1, sugiere la importancia de recopilar los datos adecuados y asegurarse que sean correctos.

El paso 2, la reducción de datos con frecuencia es necesaria, ya que algunos datos pueden no ser pertinentes al problema y reducirían la precisión del pronóstico.

El paso 3, la construcción del modelo, implica el ajustar los datos reunidos en un modelo de pronóstico que sea el adecuado para minimizar el error de pronóstico.

El paso 4, consiste en la extrapolación del modelo de pronóstico, esto sucede cuando se selecciona un modelo de pronóstico apropiado.

Resumiendo el propósito del pronóstico consiste en reducir el margen de incertidumbre dentro del que se deben efectuar los juicios en una administración.

Una de las etapas más importantes es la recolección de datos válidos y confiables, un pronóstico no puede ser más preciso que los datos en los que se basa, el modelo fallará si se obtienen de datos no confiables, para determinar si los datos serán útiles, se puede aplicar los siguientes criterios:

3. Los datos deben ser consistentes, debe mantener una consistencia con los patrones históricos.

4. Los datos deben ser periódicos, los datos que se recolectan, resumen y publican con base en una periodicidad, son de gran valor para el pronosticador.

La realización de un pronóstico preciso y útil implica dos consideraciones básicas, la primera consiste en reunir datos que sean aplicables para la tarea del pronóstico y que contenga información que pueda producir resultados precisos. El segundo factor consiste en seleccionar una técnica que utilice al máximo la información contenida en los datos y los patrones que estos presenten.

Se pueden emplear dos técnicas básicas de pronóstico, las primeras son técnicas cuantitativas que se basan en el juicio humano y en la intuición más que en la manipulación de datos históricos. Algunas técnicas cuantitativas incluyen al método Delphi, curvas de crecimiento, escritura de escenarios, investigación de mercado, entre otras.

Las segundas son técnicas cuantitativas se utilizan cuando existen suficientes datos históricos disponibles y cuando se considera que estos datos son representativos de un futuro desconocido, esto es importante en el proceso de pronóstico, ya que todas las técnicas cuantitativas se apoyan en el supuesto que el pasado se pueda extender hacia el futuro de manera significativa para proporcionar pronósticos precisos

Las técnicas cuantitativas se dividen en estadísticas y determinísticas. Las técnicas estadísticas de pronóstico emplean básicamente dos enfoques, primero que los datos se pueden descomponer en tendencia, ciclo, estacionalidad e irregularidad, se realiza la proyección mediante la combinación de las proyecciones de cada uno de los componentes individuales.

El segundo enfoque se asocia con las metodologías de modelos econométricos de series de tiempo y de Box - Jenkins, su fundamento teórico se basa principalmente en conceptos estadísticos y no se supone que los datos estén representados por componentes separados.

Las técnicas determinísticas (causales) comprende la identificación y determinación de relaciones entre la variable por pronosticar y otras variables de influencia, en este caso se incluyen los modelos de regresión simple y múltiple