Promedio movil
Enviado por albajonatica • 28 de Octubre de 2014 • 1.264 Palabras (6 Páginas) • 663 Visitas
PROMEDIO MÓVIL
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El método de pronóstico móvil simple se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión.
Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados.
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¿Cuándo utilizar un pronóstico de promedio móvil?
El pronóstico de promedio móvil es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.
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Modelo de Promedio Móvil
Fórmula
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Promedio de ventas en unidades en el período t
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Sumatoria de datos
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Ventas reales en unidades de los períodos anteriores a t
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Número de datos
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Ejemplo de aplicación de un pronóstico de Promedio Móvil
Una compañía presenta en el siguiente tabulado el reporte de ventas correspondiente al año 2009.
MES VENTAS REALES (2009)
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70
Mayo 80
Junio 105
Julio 100
Agosto 105
Septiembre 100
Octubre 105
Noviembre 100
Diciembre 150
Teniendo en cuenta los datos anteriores, se debe calcular un pronóstico mediante la técnica de Promedio Móvil utilizando:
• Un período de 3 meses (a partir de abril de 2009)
• Un período de 6 meses (a partir de julio de 2009)
El objetivo consiste en identificar con cuál de los dos períodos del pronóstico se obtiene mayor precisión al compararse con las ventas reales del reporte.
Solución
Al ser un pronóstico con un período móvil de 3 meses, este deberá efectuarse a partir del mes de abril, es decir que para su cálculo tendrá en cuenta tres períodos, es decir, Enero, Febrero y Marzo.
Luego para efectuar la previsión del mes de Mayo, deberán tenerse en cuenta los últimos tres períodos que anteceden al mes de Mayo, es decir Febrero, Marzo y Abril.
De esta manera se efectúan las previsiones restantes obteniendo el siguiente resultado:
MES VENTAS REALES (2009) PRONÓSTICO 3 MESES
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70 85
Mayo 80 82
Junio 105 78
Julio 100 85
Agosto 105 95
Septiembre 100 103
Octubre 105 102
Noviembre 100 103
Diciembre 150 102
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El pronóstico restante al ser un pronóstico con un período móvil de 6 meses, este deberá efectuarse a partir del mes de Julio, es decir que para su cálculo tendrá en cuenta seis períodos, es decir, Enero, Febrero, Marzo, Abril, Mayo y Junio.
De esta manera se efectúan las previsiones restantes obteniendo el siguiente resultado:
MES VENTAS REALES (2009) PRONÓSTICO 3 MESES PRONÓSTICO 6 MESES
Enero 80
Febrero 90
Marzo 85
Abril 70 85
Mayo 80 82
Junio 105 78
Julio 100 85 85
Agosto 105 95 88
Septiembre 100 103 91
Octubre 105 102 93
Noviembre 100 103 99
Diciembre 150 102 103
Aunque existen diversos indicadores de precisión de un pronóstico, en este caso el resultado es más que evidente, pues podemos observar como el pronóstico con un período móvil de 3 meses logra aproximarse en una mayor medida a las ventas reales del año 2009 con relación a las previsiones obtenidas mediante el pronóstico con un período móvil de 6 meses.
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En el siguiente formato tan sólo deberás registrar las cantidades en las celdas verdes y obtener tu pronóstico según la cantidad de períodos móviles (hasta los últimos 6 períodos) para el período siguiente (a partir del período número 3) de forma automática.
Suavización Exponencial
Pronóstico Usando Suavización Exponencial
Aunque siempre quiero enfocar todo desde la práctica, detallo aquí este método que, la verdad, no le encuentro aplicación real. Por lo menos la versión básica. Pero,puedo estar equivocado. En cuanto a pronósticos, nadie tiene la última palabra. Bueno, si. El que acierta. Por ejemplo, hace poco, perdí una apuesta con mi jefe, cuando después de que yo acertara durante tres periodos consecutivos el valor de una variable X de interés para nosotros, mi modelo predecía un valor bastante audaz, y mi jefe optó por un valor intuitivo
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