PRONÓSTICOS DE SERIES DE TIEMPO

TÉCNICA DE PRONÓSTICOS DE PROMEDIOS MÓVILES

¿Qué es?

Es un indicador de tendencias, éste, maneja sólo los últimos periodos de datos conocidos.

¿Cuál es su utilidad?

*Sirve para estimar valores futuros enfocados en los datos históricos

Proyecta valores durante el periodo de pronósticos, enfocándose en el valor promedio de la variable que se calcula durante una cantidad específica de periodos anteriores.

TÉCNICA DE SUAVIZAMIENTO

¿Qué es?

El Suavizamiento exponencial, revisa continuamente el valor estimado a la luz de las experiencias más reciente. Éste método se encarga de suavizar los valores pasados de una serie, en una forma exponencialmente decreciente.

¿Cuál es su utilidad?

Es una técnica popolar para los pronósticos de corto plazo

Ventajas

Es ideal para cuando se necesitan pronosticar sistemas de inventario que contienes miles de artículos e incluso también se puede usar también con pocos datos, es ideal también para pequeñas empresas.

Ventajas

Facilita la toma de decisiones, pues proporciona datos futuros.

Por ser pronósticos planificados, dan mucho más valor que los pronósticos intuitivos.

EJEMPLOS

La fórmula de suavizamiento exponencial
Fórmula de suavizamiento exponencial simple
Ft= Nuevo pronóstico

Ft-1= Pronóstico del periodo anterior

α = constante de suavización

At-1= demanda real del periodo anterior

Ejemplo de suavización exponencial

Luz Verde es una empresa de seguros que ha decidido expandir su mercado a la ciudad capital de un país. Por ser la ciudad que congrega más habitantes, han decidido comenzar ofreciendo servicio de seguro para coches.

Como ejercicio inicial, la empresa desea pronosticar cuántos seguros de vehículo serán contratados por las personas de la ciudad capital, para lo cual usarán como dato inicial los seguros de vehículos contratados en otra ciudad con menos habitantes, pero con mayor posicionamiento en el mercado.

El pronóstico de demanda del período 1 es 2869 seguros de carro adquiridos por personas, pero la demanda para ese periodo fue de 3200. La compañía según su criterio asigna α=0,35.

La demanda del próximo periodo es:

Ft= 2869+0.35(3200-2869) =2984.85

Este mismo ejercicio lo realizó a través del año, obteniendo la siguiente tabla comparativa entre lo realmente obtenido (demanda – segunda columna) y lo pronosticado en ese momento (tercera columna)

Periodo Demanda Pronóstico

1.00 3,200 2,869.00

2.00 3,108 2,984.85

3.00 2,930 3,027.95

4.00 2,801 2,993.67

5.00 2,316 2,926.23

6.00 2,444 2,712.65

7.00 2,719 2,618.62

8.00 3,133 2,653.76

9.00 3,459 2,821.49

10.00 2,819 3,044.62

11.00 2,773 2,965.65

12.00 2,321 2,898.22

EJEMPLOS

EL PROMEDIO MÓVIL.
Fórmula
Ft= Dt -1+Dt -2+Dt- 3+Dt…+Dt-n
___________________________
n
Ft : Pronóstico del siguiente periodo t.
Dt Valor observado de la demanda en el periodo t.
n: numero de periodos a considerar en el promedio móvil.
El promedio móvil siempre se mantendrá entorno a los datos históricos.
Ejemplo.
Vamos a considerar los valores que utilizamos para ejemplo de último dato.

Semana Ventas
1 58
2 60
3 44
4 46
5 54
6 52
7 44
8 48
9 52
10 42
11 46
12 43
13 58
14 58
15 53
16 58

" Es recomendable para series de tiempo que no presentan patrones de tendencia, estacionalidad o ciclisidad en los datos"