Este documento describe diferentes métodos de pronóstico como promedios móviles dobles, atenuación exponencial y atenuación exponencial doble. Explica cómo calcular promedios móviles simples y dobles y cómo compararlos para pronosticar ventas futuras. También explica cómo los métodos de atenuación exponencial y atenuación exponencial doble usan valores pasados con ponderaciones decrecientes para pronosticar valores futuros.

1. Curso: PRONOSTICO DE NEGOCIOS
Tema: Métodos de Promedios Móviles y de
Suavización
Lima, 19-03-13
Facultad de Administración y Negocios (FAyN)

2. Promedios Móviles Dobles

3. Promedio Móvil Doble
 Aplicable a datos con tendencia lineal.
 Calcula un conjunto de promedios móviles y después se calcula un segundo
conjunto como promedio móvil del primero.
 Usualmente se valida el simple y luego se compara al doble

4.  Procedimiento:
 Para el promedio móvil:
 Se tiene:
 El 2do. promedio:
 Diferencia entre promedios:
 Factor de ajuste:
Pronóstico para los subsiguientes periodos:

5. t Unidades / semana
 Ejemplo: Ventas de un producto
 Se cuenta con historial de 15 semanas
 Hay demanda creciente
 Se desea pronosticar las ventas del próximo mes

6. t Unidades / semana Total móvil (3 sem.) et
 El promedio móvil se ubica por
debajo de los valores reales en
periodos comparables.
 Promedio móvil: 3 semanas
 Comparativa a realizar: Promedio móvil vs. Promedio móvil doble
( )
n
YY
EMC
cuadráticomedioError
n
t
tt∑=
−
= 1
2
ˆ
:
=133

7.  Promedio móvil doble:
( )
n
YY
EMC
cuadráticomedioError
n
t
tt∑=
−
= 1
2
ˆ
:
=63.7

8. Pronóstico para la semana 16:
Promedio móvil de 3 semanas:
2do. promedio móvil de 3 semanas:
Diferencia de promedios móviles:
Ajuste de pendiente:
Pronóstico: Para 4 semanas:

9.  Comparativa:
REAL
PROM. MOV. DOBLE
PROM. MOV.

10. Método de Atenuación
Exponencial

11. Atenuación Exponencial
 Revisión permanente del pronóstico según los últimos datos.
 Uso de los valores promedio anteriores, con ponderación mayor a las recientes.
Ponderación: ……….
Influencia en el pronóstico, mostrando influencia de los valores anteriores.
 Modelo:
Estimación de α: Ejem. procedimiento iterativo que minimice el EMC
ttt YYY
∧
+
∧
−+= )1(.1 αα

12.  Ejem. Influencia del parámetro α  Sea α=0.6:
PERIODO FACTOR VALOR PONDERADO
t α 0.6 0.600
t-1 α(1-α) 0.6(0.4) 0.240
t-2 α(1-α)(1-α) 0.6(0.4)(0.4) 0.096
t-3 α(1-α)(1-α) (1-α) 0.6(0.4)(0.4)(0.4) 0.038
t-4 α(1-α)(1-α) (1-α) (1-α) 0.6(0.4)(0.4)(0.4)(0.4) 0.015
…… ........ ........ ………

13. 2007
2008
2009
2010
2011
2012
Trimestre t Ventas Ejemplo: Ventas de un producto.
 Se cuenta con historial trimestral de los
6 últimos años:
 Evaluar para α=0.1, 0.6

14. tY 1+
∧
tY tePara: α=0.1

15. tY 1+
∧
tY tePara: α=0.6
• Los valores atenuados para el 1er.
caso son más estables.
• El EMC es mejor en el 2do. caso:
• Otros factores que afectan los
pronósticos:
- Elección del valor inicial de
- Podría usarse:
tY
∧

16. Método de Atenuación
Exponencial Doble
(Brown)

17. Atenuación Exponencial Doble
 Para pronóstico de series de tiempo con tendencia lineal.
 Concepto similar a los promedios móviles dobles.
 Valor simple atenuado:
 Valor doblemente atenuado:
 Diferencia:
 Factor de ajuste:
 Pronóstico en p periodos futuros: