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Los métodos de series de
tiempo usan información histórica que sólo se refiere a la variable dependiente.
Estos métodos se basan en la suposición de que el patrón de la variable
dependiente en el pasado habrá de continuar en el futuro
Los métodos a estudiar en
esta sección son los siguientes:
Promedio móvil simple
La aplicación de un
modelo de promedio móvil requiere simplemente calcular la demanda promedio para
los n periodos más recientes, con el fin de usarla como pronóstico para el
siguiente periodo. Para el periodo siguiente, una vez que se conoce la demanda,
la demanda más antigua incluida en el promedio anterior se sustituye por la
demanda más reciente y luego se vuelve a calcular el promedio.
De
esta manera, se usan las n demandas más recientes y el promedio se “mueve” de
un periodo a otro. En términos específicos, el pronóstico correspondiente al
periodo t + 1 se calcula como sigue:
Ejemplo 1:
Desarrollar pronósticos
de promedio móvil con 3 y 6 semanas. Asumir que tiene sólo demandas reales de 3
y 6 semanas para cada pronóstico
Al aplicar el promedio
móvil simple se obtiene las demandas pronosticadas que se ven en la tabla, en
la gráfica se puede apreciar que a mayor el número de intervalos de demandas
tomadas, tendrán una tendencia más lineal los pronósticos de estas
Promedio móvil ponderado
En el método de promedio móvil simple, todas las demandas tienen la
misma ponderación en el promedio, es decir, 1/n. En el método de promedio móvil
ponderado, cada una de las demandas históricas que intervienen en el promedio
puede tener su propia ponderación. La suma de las ponderaciones es igual a 1.0.
Por ejemplo, en un modelo con promedio móvil ponderado de tres periodos, al
periodo más reciente se le puede asignar una ponderación de 0.50, al segundo
más reciente se le asigna una ponderación de 0.30, y al tercero más reciente,
una de 0.20. El promedio se obtiene multiplicando la ponderación de cada
periodo por el valor correspondiente a dicho periodo y sumando finalmente los
productos:
Ejemplo 1:
Determinar el promedio
móvil ponderado de 3 periodos del periodo 5.
Pesos:
♦ t-2 = 2
· ♦ t-3 = 1
Al calcular el promedio móvil
ponderado se encuentra un como demanda pronóstico de 672
Suavizamiento exponencial
Esta técnica se basa en
la atenuación de los valores de una serie de tiempo, obteniendo el promedio de
estos de una forma exponencial, es decir los datos se pondrán dando mayor peso
a las observaciones más recientes y uno menor a las más antiguas, al peso para
ponderar la observación más reciente se le asigna el valor α, la
observación inmediata anterior se pondera con un peso de α(1- α), a
la siguiente se le da un α(1- α)2 y así
sucesivamente hasta completar el número de valores observados en la serie de
tiempo , la estimación o pronostico será el valor obtenido del cálculo del
promedio.
At= valor real en el tiempo t
Ft= Pronostico en el tiempo t
Ft-1= Pronostico en el tiempo t-1
a= Factor de suavizamiento
Este método de pronóstico
es usado muy a menudo, gracias a su simplicidad ya que requiere una cantidad
reducida de datos, que a diferencia de los métodos de promedio móvil simple y
promedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda antes del
pronóstico, suavización exponencial solo requiere de tres tipos de datos: el
pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro
suavizador, alfa, cuyo valor fluctúa entre 0 y 1.0.
Nota: el valor del pronóstico inicial se considera igual al valor de la demanda real de ese periodo y cuyos valores de la data no tienen tendencia.
