Metod de pronóstico

Esta continuidad del ambiente nunca se da en forma perfecta, sino en forma gradual. Se requiere buen juicio

para suponer que las violaciones a la continuidad no van a afectar a los resultados de la aplicación del

método de pronóstico.

Dentro de los métodos cuantitativos tenemos los siguientes :

Análisis de series de tiempo . Se llama serie de tiempo a cualquier sucesión de observaciones de un

fenómeno que es variable con respecto al tiempo.

Estos métodos suponen que la variable pronosticada tiene información útil para el desarrollo del pronóstico

sobre su comportamiento anterior , considerando probable que lo que sucedió en el pasado continúe

ocurriendo en el futuro.

Es común representar a las series de tiempo por medio de una ecuación matemática que describa los valores

de la variable observada como una función del tiempo o equivalentemente como una curva en una gráfica en

la que la coordenada vertical representa la variable Y y la coordenada horizontal representa el tiempo.

El análisis consiste en encontrar el patrón del pasado y proyectarlo al futuro.

Patrones o componentes de una serie de tiempo

Cuando se tienen datos para hacer un pronóstico, la herramienta mas útil es ¡graficarlos! La gráfica que

queremos es la de los datos contra el tiempo. En el eje horizontal ponemos los tiempos y en el sentido vertical

señalamos el punto cuya altura corresponda a la magnitud de la observación que tengamos para cada tiempo.

Por regla general, los datos se encuentran equiespaciados en el tiempo. Las diferentes formas que toma el

arreglo de los datos en la gráfica nos indican como debemos proceder en el pronóstico.

Las características que, de manera primordial, buscamos en la gráfica son las regularidades que permitan la

proyección del comportamiento observado en el pasado hacia el futuro. Los patrones regulares que nos son

útiles son de varios tipos.

· Patrón horizontal o estacionario . Se presentan como un valor constante (recta horizontal)

alrededor del cual los datos oscilan de forma irregular. Es el patrón de datos mas simple, la mejor

manera de pronosticar en una situación como ésta es estimar la altura de la línea horizontal y usar

ese valor como pronóstico.

· Datos con tendencia. Se presentan como una línea lisa (una recta o una curva suave) que sube o

baja monotonamente y los datos oscilan erráticamente alrededor de ella. La manera de pronosticar

que se ocurre primero, en este caso, es la de calcular una ecuación para la línea y usar ese valor

para pronóstico.

· Datos estacionales. Muchas series de datos presentan este tipo de comportamiento repetitivo. La

componente estacional refleja cambios hacia arriba y hacia abajo en puntos fijos en el tiempo.

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El origen del nombre estacional son, precisamente las estaciones del año. Mucha de la actividad

humana y muchos fenómenos naturales varían de acuerdo a las estaciones. Por extensión, en

muchas actividades se presenta una oscilación semanal o mensual similar a la de las estaciones del

año. Por ejemplo, no es raro observar que en algunos días de la semana se incrementa el

ausentismo laboral. Tenemos otro ejemplo en la cantidad de transacciones que se realizan en las

oficinas bancarias, estas presentan dos ``picos'' mensuales, al principio/fin y al medio. Cuando se

estudia una serie con esta carcterística, es deseable incorporarla al pronóstico. En general se

considera que esta componente o patrón ocurre con un período de un año o menos.

Otro tipo de patrón, es el que se llama cíclico . Este se refiere a curvaturas de largo período

asociadas con grandes ciclos económicos. El pronóstico en estas condiciones es mucho más

complicado ya que la forma de estos ciclos no es simple y la teoría económica no se encuentra

suficientemente desarrollada como para permitir una cuantificación confiable de ellos. Claro que si

observamos tal patrón en los datos, es conveniente incorporarlo al pronóstico aún cuando sea de

una manera imperfecta.

La diferencia principal entre los efectos o patrones estacionales y cí clicos es que los efectos

estacionales pueden predecirse, y ocurren a un intervalo de tiempo fijo de la última

ocurrencia, mientras que los efectos cíclicos son componentes impredecibles.

MÉTODOS PARA SERIES DE DATOS HORIZONTALES.

Métodos de suavizamiento o alisamiento.- Son técnicas de pronósticos que son apropiadas para series de

tiempo mas o menos estables y que presentan un patrón horizontal, es decir, las que no muestran efectos

importantes de tendencia , cíclicos o estaciónales.

Dentro de éstas técnicas de pronósticos tenemos los siguientes métodos .

Promedio Móvil simple

Este consiste en promediar sólo las últimas observaciones. Conforme avanza el tiempo dejamos fuera del

promedio a los datos más viejos y vamos incorporando datos nuevos. Por eso recibe el nombre de promedio

móvil.

Un promedio móvil tiene un parámetro que es la amplitud del promedio, es decir, cuántos datos ponemos en

el promedio.

Si el valor de este parámetro es grande, el suavizado es mayor; si es pequeño el suavizado es menor.

En términos matemáticos, el cálculo de los promedios móviles se realiza de la siguiente manera:

Se considera que:

X t = F t + 1

Donde:

X t = Es el promedio móvil de n términos de x calculados hasta el período t

F t + 1 = representa el pronóstico de x en el período t + 1

X i = valor real de x ( accidentes, ventas, demanda, etc. ) en el período i

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n = número de periodos de demanda a ser incluidos ( orden del promedio movil )

? = Sumatoria

El promedio móvil hasta el período t se usa para el pronóstico del período t + 1

El error correspondiente a cualquier pronóstico está representado por la diferencia entre el valor real

observado y el valor pronosticado. Este puede ser positivo o negativo, dependiendo de si el pronóstico es

demasiado bajo o es demasiado alto.

Una consideración importante al utilizar cualquier método de pronóstico es la precisión del pronóstico. Es

evidente que lo que se desea es que los errores de lo s pronósticos sean reducidos. Unas de las

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