Estimacion Promedio

ESTIMACIÓN DE PROMEDIO

La serie de tiempo tiene por lo menos dos patrones posibles de demanda ( en total son 5 patrones posibles) estas son : el horizontal y el aleatoria . También puede tener patrones de tendencia, estacionales o cíclicos

El patrón horizontal de una serie de tiempo se basa en la media de las demandas

El pronóstico de demandas para cualquier periodo futuro es el promedio de las series de tiempo calculadas en el periodo actual

promedios móviles simples

Métodos de series de tiempo que se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda, promediando las demandas de los n periodos más recientes y , por lo tanto, para suprimir los efectos de las fluctuaciones aleatorias

Este método es más útil cuando la demanda no tiene tendencias pronunciadas ni influencias estacionales

Su fin es usarla como pronóstico para el siguiente periodo

Para el periodo siguiente una vez conocida la demanda, la demanda mas antigua incluida en el promedio anterior se sustituye por la demanda por la demanda mas reciente y luego se vuelve a calcular el promedio. De esta manera, se usa la n demandas mas recientes y el promedio se mueve de un periodo a otro

(suma de las ultimas n demandas )/n = F t+1

n: número total de periodos incluidos en el promedio

F t+1 : pronostico para el periodo t+1

Error de pronóstico: es la diferencia que se obtiene al restar el pronóstico de la demanda real en cualquier periodo determinado

La estabilidad de la serie de demanda determina cuantos periodos será necesario incluir, es decir, el valor de n

Las series de demandas estables son aquellas para las cuales el promedio cambia solamente en forma infrecuente

El promedio móvil simple ponderado, todas las demandas tienen la misma ponderación en el promedio, es decir, 1/n

promedios móviles ponderados

Es un método de serie de tiempo en el que cada una de las demandas históricas que interviene en el promedio puede tener su ponderación; la suma de las ponderaciones es igual a 1

La ventaja de este método es que permite destacar la demanda reciente sobre la demanda anterior

Responde mejor a los cambios registrados en el promedio fundamental de la serie de demandas que el pronostico de promedio móvil simple

Este método presenta los mismos inconvenientes que el método de promedio móvil simple: es necesario recopilar los datos de n periodos de demanda para poder calcular el promedio correspondiente a cada periodo, recopilar esta cantidad de datos no es un gran problema en situaciones sencillas.

Suavizamiento exponencial

Es un método de promedio móvil ponderado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores

Se usa a menuda por su sencillez y por la reducida cantidad de datos que requiere

Para este método de suavizamiento se necesitan tres datos

Pronostico del ultimo periodo

La demanda de ese periodo

Parámetro de suavizamiento, alfa, que fluctua entre 0 y 1

Para poner en marcha el suavizamiento exponencial se requiere un pronóstico inicial y para obtener ese pronostico inicial puede ser usando la demanda del ultimo periodo o si se dispone de datos históricos

El efecto de la estimación inicial del promedio sobre las estimaciones sucesivas del mismo disminuye a través del tiempo porque con el suavizamiento exponencial las ponderaciones asignadas a las demandas históricas sucesivas que se utilizan para calcular el promedio disminuye exponencialmente

En conclusión el suavizamiento exponencial es sencillo y requiere un minimo de datos, su utilización es económico y atractiva

su sencillez se vuelve una desventaja cuando el promedio fundamental se modifica

INCLUSION DE UNA TENDENCIA

En una serie de tiempo, una tendencia es un incremento o decremento sistematico en el promedio de la seria a través del tiempo

Cuando existe una tendencia significativa, los métodos de suavizamiento exponencial deben modificarse; de lo contrario, los pronósticos

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