Métodos de promedio móviles y de suavización

1. Facultad de Administración y Negocios (FAyN)
Curso: PRONOSTICO DE NEGOCIOS
Tema: Métodos de Promedio Móviles y de
Suavización
© Martín Soto-Córdova, 2013
Lima, 12-03-13
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2. Modelos No Formales
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3. Técnicas No Formales
 Las más simples suponen que los periodos recientes son los mejores.
 Pronóstico realizado en el periodo t para el periodo t+1:
 El número y complejidad de modelos no formales posibles, sólo está limitado
por el ingenio del analista.
 Estas técnicas deben utilizarse de manera juiciosa.
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4. Trimestre t Ventas
 Ejemplo: Empresa que vende un producto. 2006
 Se cuenta con historial trimestral.
2007
 Se emplea la técnica no formal para el
pronóstico de las ventas del siguiente
trimestre basádose en no cambios 2008
del anterior.
2009
2010
2011
2012
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5.  Para el 1er. Trimestre 2012:
 Para el periodo 25 se tiene:
Proyecciones no
 Error de pronóstico: muy coherentes
 Para el periodo 26 se tiene 850  error: -250
 De los datos se visualiza una tendencia:
Modificación del
modelo
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
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6.  Nueva adopción: Cantidad absoluta de cambio
 Modelo:
 Se considera el cambio entre trimestres.
 Para el 1er. Trimestre 2012:
 El error del pronóstico:
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7.  Otro modelo: Proporción de cambio
 Modelo:
 Para el 1er. Trimestre 2012:
 El error del pronóstico:
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8.  Observación: De los datos pareciera estacional
 Las ventas en el 1er. Trimestre son por lo regular mayores que aquellas en
cualquier otro trimestre.
 Para una fuerte estacionalidad:
 La variable tomará el valor que tenia el trimestre del año anterior. Asi para el 1er.
Trimestre 2012:
 Problema: Ignora todo lo ocurrido desde el año pasado incluyendo cualquier patrón
de tendencia.
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9.  Observación: Añadir información reciente
 Combinación variación estacional + tendencia.
 Modelo posible:
 Para el 1er. Trimestre 2012:
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10. Métodos de Promedios Simples
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11.  El pronóstico es la media de los valores precedentes hasta el dato actual.
 Pronóstico realizado en el periodo t para el periodo t+1:
 Aplicable cuando los datos son estacionarios: sin tendencia, estacionalidad,
etc.
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12.  Ejemplo: Caso anterior
 Para el 1er. Trimestre 2012:
 Error:
 Para el 2do. Trimestre 2012:
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13. Métodos de Promedios Móviles
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14.  Se especifica un número de puntos de datos y se calcula la media para las ‘n’
observaciones más recientes.
 Pronóstico realizado en el periodo t para el periodo t+1:
A ser escogido por un analista
 Responde mejor a datos estacionarios.
 No maneja muy bien la tendencia o la estacionalidad, aunque lo hace mejor que el
método de promedio simple
 Uso juicioso para determinar el número de semanas, meses o trimestres  A
menor número mayor peso a los datos recientes.
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15.  Ejemplo: Caso anterior
 Para el 1er. Trimestre 2011:
 Error:
 Para el 1er. Trimestre 2013:
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