11. Suavización Exponencial Este método pronosticaotorgando una ponderación a los datos dependiendo del peso que tengan dentro del cálculo del pronóstico. Esta ponderación se lleva a cabo a través de otorgarleun valor a la constante de suavización, que puede ser mayor que cero ymenor que uno; que es crucial en la estimación de pronósticos futuros.
12.
13. At+1 = Y t + (1-)F t 0 < < 1 At+1 = Pronóstico de la serie de tiempo para el periodo de t + 1. Yt = Valor real del periodo anterior al año a pronosticar. Ft = Valor real del periodo ante-anterior al año a pronosticar. α= Constante de suavización
17. Ajuste estacional Propósito del ajuste estacional: Estudiar las situaciones de pronóstico que son afectadas por causas en específico y hallar una relación entre éstas.
18. Método X-11del Censo II El método del censo II es una extensión y refinamiento del método de ajuste simple, que desarrolla la versión X-11. Este método se a convertido en el más popular y el más utilizado en los últimos tiempos. Se utiliza en: El gobierno Las grandes empresas
19. Una serie de tiempo puede consistir de componentes diferentes: un componente de temporada (representado por St, donde t es un punto particular en el tiempo) un componente tendencia(Tt), un componente cíclico (Ct) y un componente aleatorio, irregular o de error(It). Xt representa un valor observado en una serie de tiempo t.
20. La diferencia entre componentes cíclicos o de temporada es que éste último ocurre a unos intervalos regulares, mientras los factores cíclicos, usualmente tienen una duración más larga que varia de ciclo a ciclo.
21. Estos datos se pueden combinar por medio de fórmulas que consisten de la suma o la multiplicación: Método de Suma: Xt = TCt + St + It Método Multiplicativo: Xt = Tt*Ct*St*It
22. Ejemplo: Método aditivo Durante el mes de diciembre, un juguete en particular puede aumentar $3,000 cada año. Podemos asumir que para cada mes de diciembre la cantidad de $3,000 se sumará a la estación de temporada.
23. Ejemplo: Método Multiplicativo Durante el mes de diciembre las ventas de un juguete pueden incrementar en un 40%, o aumentar en un factor de 1.4 Este caso multiplicativo varía dependiendo del tamaño de las fluctuaciones.
28. Estimación final para los factores estacionales y series irregulares Modificación de ajuste estacional y series irregulares Resumen de las diversas medidas(media móvil) Graficar
29. En fin el ajuste estacional es un factor importante en la explicación de futuros datos, teniendo en cuenta interpretaciones y análisis correctos. Se desarrollan varios métodos con el fin de mejorar las series de tiempo y para determinar de manera adecuada la situación actual, y proveer con facilidad lo que podría ocurrir en el futuro.
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