Fundamentos y Aplicaciones de Métodos de Pronóstico en Series de Tiempo

1. Objetivos de los Métodos de Suavización

¿Cuál es el objetivo de los métodos de elaboración de pronósticos, también conocidos como métodos de suavización? El uso de los métodos de series de tiempo es apropiado cuando no se dispone de datos históricos restringidos a valores pasados de la variable que se está pronosticando.

2. Ejercicios de Pronóstico y Aplicaciones

Cálculo de pronósticos con diferentes alfas

Pronostique el mes de enero, para los alfas mostrados (Alfa=0.1, último dato termina en dic 2.055 y Alfa=0.5, último dato termina en dic 2.39): 2.073 y 2.285.

Asistencia en espectáculos de Broadway

Los siguientes datos muestran la asistencia por temporada (en millones) para los espectáculos de Broadway de 1990 a 2001. Pronostique la temporada 2001-2002 (asistencia en millones = 11.9): 12.87 millones.

Componentes de una serie de tiempo

Componente de una serie de tiempo que explica el comportamiento periódico de la misma, a veces por encima de la tendencia y a veces por debajo de ella en lapsos mayores a un año: Componente cíclico.

Métodos de suavización

Método de suavización que emplea un promedio ponderado de los n datos más recientes como pronósticos: Promedios móviles ponderados o Promedios móviles.

Cálculo de promedios móviles

Las tasas de interés del bono corporativo Triple A para 12 meses consecutivos son: 9.5, 9.3, 9.4, 9.6, 9.8, 9.7, 9.8, 10.5, 9.9, 9.7, 9.6 y 9.6. Elabore promedios móviles de tres meses para esta serie de tiempo: 9.40, 9.43, 9.60, 9.70, 9.77, 10.00, 10.07, 10.03 y 9.73.

3. Caso Práctico: Tienda de Departamentos

El dueño y el gerente de una tienda de departamentos han decidido utilizar los pronósticos estadísticos para controlar mejor la demanda de sus principales productos. Se necesita decidir qué método es el más apropiado y se espera que dicho pronóstico mantenga de manera muy similar el comportamiento histórico de los últimos 12 meses. Las ventas mensuales del último año son: (ventas: Ene 23, Feb 24, Mar 22, Abr 28, May 22, Jun 27, Jul 20, Ago 26, Sep 21, Oct 29, Nov 23, Dic 28).

Análisis de componentes

8. Determine qué tipo de componente de serie de tiempo es: Estacional.

Cálculos de pronóstico y ECM

• 9. Pronostique el mes de enero del próximo año, con promedio móvil N=3 y ECM.
• 10. Pronostique el mes de enero del próximo año, con promedio móvil N=5 y calcule ECM: 25.40 y 14.72.
• Pronostique el mes de enero del próximo año con α = 0.90 (suavizamiento exponencial) y el ECM.