Suavizacion Exponenecial Simple

SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

Una de las principales aplicaciones del estudio de las series temporales está relacionado a la predicción de los valores futuros, como se explicó en el capítulo anterior, siendo la mejor manera de explicar el comportamiento de una variable es el estudio de su tendencia a largo plazo, el problema que trae consigo esta afirmación es que al realizar el estudio se observará que en la serie contiene una considerable cantidad de fluctuaciones aleatorias y cambios estacionales al corto plazo lo que hará difícil encontrar cierto comportamiento particular, por ejemplo el caso de la presencia de una tendencia.

Para remediar tal situación se han propuesto un cierto tipo de técnicas como el cálculo de las medias de los datos para ciertos periodos (promedios móviles). Lográndose con el uso de estas técnicas eliminar las fluctuaciones de la serie que no permiten observar su verdadero comportamiento, esto es a partir del ajuste de los datos históricos de una nueva serie. De todos los métodos de pronóstico por series de tiempo es la suavización exponencial el que más se adecua a la predicción a corto plazo, debido a las posibilidades de automatización del proceso de cálculo, operar con costos relativamente bajos y de dar una mayor importancia a los datos de demandas recientes cuando se realiza el pronóstico.

Existen una variedad de métodos, los cuales se emplean principalmente en las áreas de predicción en los negocios y la economía, como por ejemplo para detectar el comportamiento de las ventas de un producto que ha aparecido en el mercado hace veinticuatro meses y se desea determinar cuál es la época del año en que debe incidir con mayor fuerza (para el uso de campañas de publicidad) con el fin de levantar sus ingresos o si sus ventas presentan un comportamiento mantenido (comportamiento cíclico). Otro ejemplo lo constituye la selección del método de suavización exponencial para proyectar la demanda de productos en las empresas hoteleras, el cual es usado debido a la existencia de un elevado número de artículos así como poseen una demanda independiente aleatoria.

• Aplicación (Condiciones)

Las técnicas más usadas para realizar la suavización son: el método de medias móviles, suavización exponencial simple, suavización exponencial doble (método de

Brown) y el método de suavización con tendencia y estacionalidad (método de Holt-Winters). Para determinar que método elegido es el más conveniente será necesario considerar la exactitud del mismo, lo que significa que tendrá que considerarse como adecuado aquel que sea capaz de originar el menor error de pronóstico, para tal fin se toma como medida referencial al Error Medio Cuadrático (EMC).

El Error Medio Cuadrático (EMC) es un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El objetivo del uso de estas técnicas es eliminar las fluctuaciones que estén presentes en la serie las cuales no permiten observar su verdadero comportamiento, esto se logra a partir de ajustar los datos históricos de a una nueva serie en la cual se pueda determinar el verdadero comportamiento de ésta.

MÉTODOS DE SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

Esta técnica se basa en la atenuación de los valores de la serie de tiempo, obteniendo el promedio de estos de manera exponencial; es decir, los datos se ponderan dando un mayor peso a las observaciones más recientes y uno menor a las más antiguas. Al peso para ponderar la observación más reciente se le da el valor α, la observación inmediata anterior se pondera con

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