Presentación sobre series de tiempo

1. P A R A E L P R O N Ó S T I C O D E L A D E M A N D A
Métodos cuantitativos
A diferencia de los métodos cualitativos, este grupo de herramientas
pueden validarse estadísticamente con sus residuos (errores). El
pronóstico, tal y como se hace en la opinión y criterio, suele ajustarse
(aprender) conforme sucede el error.
Ningún modelo de pronóstico es estático. El dinamismo de los métodos
depende de la capacidad de quién los usa.

2. Series de tiempo
Para procesos constantes:
 Promedio general
 Promedio móvil a n periodos
 Suavizamiento ó atenuación exponencial simple
Para procesos tendenciosos
 Promedio móvil a n periodos*
 Suavizamiento ó atenuación exponencial doble
 Descomposición de series de tiempo
Para procesos con ciclicidad
 Tres factores de Winters
 Descomposición de series de tiempo*

3. Relaciones causales
Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Múltiple
El modelo de pronóstico se sustenta en
la dependencia de la demanda sobre
un factor X, interno o externo al
negocio, controlable o no controlable.
y = a + bx
El modelo de pronóstico se sustenta en
la dependencia de la demanda sobre
dos o más factores X`s, internos y/ó
externos, controlables y/ó no
controlables.
y = a + b1x1 + b2x2 + …. bkxk