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CUALES SON LOS PRONOSTICOS Y SERIES DE TIEMPO


Enviado por   •  4 de Abril de 2018  •  Ensayo  •  790 Palabras (4 Páginas)  •  265 Visitas

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PRONOSTICOS Y SERIES DE TIEMPO

Un aspecto esencial en la administración de cualquier empresa es la planeación de hecho el exito a largo plazo de una organización esta íntimamente relacionada con la capacidad de su administración de anticipar el futuro y desarrollar estrategias adecuadas.

Buen juicio, intuición y sensibilidad al estado de la ECONOMIA le puede a dar al administrador una idea aproximada o un sentimiento de lo que probablemente ocurrirá en el futuro. Sin embargo, convertir ese sentimiento en cifras que puedan emplearse, como el volumen de ventas para el siguiente trimestre o el costo unitario de materias primas para el año que viene, es bastante difícil.

Los programas de producción, los planes de adquisición de materia prima, las políticas de inventarios y las cuotas de ventas quedaran afectados por los pronósticos que preparemos, en consecuencia, pronósticos mal elaborados pueden resultar en costos más elevados para la organización. Para poder desarrollar esta técnica es necesario, organizar información cuantitativa, de las variables de interés y darle tratamiento estadístico.

Una de las formas de tratamiento estadística son las series de tiempo estas se constituyen en un conjunto de observaciones respecto a un variable mediante o puntos sucesivos en el tiempo y también a lo largo de periodos sucesivos. Existen varios procedimientos para analizar las series de tiempos que tienen como objetivo elaborar un buen pronóstico o predicción.

Los métodos de elaboración de pronósticos se pueden clasificar en:

  1. Cuantitativos
  2. Cualitativos

Problema 11

Métodos de los promedios móviles simples

Considere los datos de las 12 semanas que se presentan en la tabla y en la figura. En esta tabla se presenta el número de galones de gasolina vendidos en las últimas 12 semanas en una gasolinera de Bennnington. se observa que, aunque existe una variabilidad aleatoria, la serie de tiempo parece ser estable a lo largo del tiempo.

Serie de tiempo de las ventas de gasolina

Semana

Ventas (en miles de galones)

1

17

2

21

3

19

4

23

5

18

6

16

7

20

8

18

9

22

10

20

11

15

12

22

Para emplear este método en el pronóstico de las ventas de gasolina, primero hay que decidir cuantos valores se usarán para calcular los promedios móviles.

Aquí por ejemplo se calcularán promedios móviles de 3 semanas.

Serie de tiempo de las ventas de gasolina

Semana

Ventas (en miles de galones)

Pronostico por promedios móviles

Error del pronostico

Cuadrado del error del pronostico

1

17

2

21

3

19

4

23

19

4

16

5

18

21

-3

9

6

16

20

-4

16

7

20

19

1

1

8

18

18

0

0

9

22

18

4

16

10

20

20

0

0

11

15

20

-5

25

12

22

19

3

9

Totales

0

92

10.22

Promedio de la suma de los errores al cuadrados = [pic 1]

Para sacar los pronósticos se suman 1,2,3 y se divide entre 3 y se ponen en la fila 4, para el siguiente se suman 2,3,4 y se vuelve a dividir entre 3 y se colocan en la fila 5, y así sucesivamente.

[pic 2]

Esta tabla es la tabla de datos que resulta de minitab

        

   PromM1

AJUSTES1

RESID1

1

17

*

*

*

2

21

*

*

*

3

19

19

*

*

4

23

21

19

4

5

18

20

21

-3

6

16

19

20

-4

7

20

18

19

1

8

18

18

18

0

9

22

20

18

4

10

20

20

20

0

11

15

19

20

-5

12

22

19

19

3

Promedios móviles ponderados

Problema 12

En el método de los promedios móviles, a todos los datos que se emplean en el cálculo se les da el mismo peso. En una variación conocida como promedios móviles ponderados, a cada uno de los valores de los datos se les da un peso diferente, y después, se calcula el promedio ponderado de los valores de los “n” datos más recientes para obtener el pronóstico. En la mayoría de las veces, a la observación más reciente se le da el mayor peso y los pesos disminuyen conforma a los datos más antiguos, por ejemplo, con los datos de la venta de gasolina se calcula un promedio móvil ponderado de 3 semanas,

...

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