MÉTODOS DE SERIES DE TIEMPO

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-1 = 7
                          ♦    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.