Problema De Pronosticos

PROBLEMAS DE METODOS DE PRONOSTICOS

1. Las tasas de interés de los bonos CEMENTOS PACASMAYO para 12 meses consecutivos son:

9.5, 9.3, 9.4, 9.6, 9.8, 9.7, 9.8, 10.5, 9.9, 9.7, 9.6 y 9.6

a. Desarrolle promedios móviles de 3 y 4 meses para esta serie de tiempo. ¿Qué promedio móvil nos da los mejores pronósticos? Explique.

Month Actual Dato Forecast by 3 -MA Forecast Error CFE MAD MSE MAPE (%) Tracking Signal R-square

1 9,5

2 9,3

3 9,4

4 9,6 9,4 0,2 0,2 0,2 0,04 2,1 1,0

5 9,8 9,4 0,4 0,6 0,3 0,09 2,9 2,0

6 9,7 9,6 0,1 0,7 0,2 0,06 2,3 3,0

7 9,8 9,7 0,1 0,8 0,2 0,05 2,0 4,0

8 10,5 9,8 0,7 1,5 0,3 0,15 3,0 5,0

9 9,9 10,0 -0,1 1,4 0,3 0,12 2,6 5,2

10 9,7 10,1 -0,4 1,0 0,3 0,13 2,8 3,7

11 9,6 10,0 -0,4 0,6 0,3 0,13 3,0 2,0 0,9

12 9,6 9,7 -0,1 0,5 0,3 0,12 2,8 1,7 0,8

13 9,6

CFE 0,47

MAD 0,28

MSE 0,12

MAPE 2,84

Trk.Signal 1,66

R-square 0,81

m=3

b. ¿ Cual es el promedio móvil pronostico para el siguiente mes?.

Month Actual Dato Forecast by 4 -MA Forecast Error CFE MAD MSE MAPE (%) Tracking Signal R-square

1 9,5

2 9,3

3 9,4

4 9,6

5 9,8 9,5 0,4 0,4 0,4 0,1 3,6 1,0

6 9,7 9,5 0,2 0,5 0,3 0,1 2,7 2,0

7 9,8 9,6 0,2 0,7 0,2 0,1 2,4 3,0

8 10,5 9,7 0,8 1,5 0,4 0,2 3,6 4,0

9 9,9 10,0 -0,1 1,4 0,3 0,2 3,0 4,7

10 9,7 10,0 -0,3 1,1 0,3 0,1 3,0 3,8 1,0

11 9,6 10,0 -0,4 0,8 0,3 0,1 3,1 2,5 0,7

12 9,6 9,9 -0,3 0,4 0,3 0,1 3,1 1,4 0,6

13 9,7

CFE 0,45

MAD 0,31

MSE 0,14

MAPE 3,15

Trk.Signal 1,44

R-square 0,59

m=4

RESPUESTA:

a) EL Mejor promedio móvil es cuando m = 3 , es decir nos indica el mejor cuando el MSE es el mejor (0.12). Lo mejor sería cuando m=2 por que su MSE es : 0.11, se recomienda. pero si m se incrementa no conviene, puesto que MSE se incrementa.

b. ¿ Cual es el promedio móvil pronostico para el siguiente mes?.

El mejor pronostico para el mes 13 es 9.6 de tasa de interés de bonos, según el MSE(0.12)

2. Refiérase a los datos de la serie de tiempo de las ventas de gasolina de la tabla siguiente:

Semana Venta

(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

a) Calcule los promedios móviles de 4 y 5 semanas de la serie de tiempo.

Promedio móvil m= 4

Month Actual Dato Forecast by 4 -MA

1 17,0

2 21,0

3 19,0

4 23,0

5 18,0 20,0

6 16,0 20,3

7 20,0 19,0

8 18,0 19,3

9 22,0 18,0

10 20,0 19,0

11 15,0 20,0

12 22,0 18,8

13 19,8

CFE -3,25

MAD 2,72

MSE 9,65

MAPE 15,11

Trk.Signal -1,20

R-square 0,11

m=4

Promedio móvil ( m = 5 )

Month Actual Dato Forecast by 5 -MA

1 17,00

2 21,00

3 19,00

4 23,00

5 18,00

6 16,00 19,60

7 20,00 19,40

8 18,00 19,20

9 22,00 19,00

10 20,00 18,80

11 15,00 19,20

12 22,00 19,00

13 19,40

CFE -1,20

MAD 2,40

MSE 7,41

MAPE 13,35

Trk.Signal -0,50

R-square 0,01

m=5

b) calcule el MSE , para los promedios móviles pronósticos de 4 y 5 semas:

Promedio móvil m= 4 MSE 9,65

Promedio móvil m= 5 MSE 7.41

c). ¿Cuál podría ser el mejor número de semanas de datos previos a usar en el cálculo de promedios móviles? El mejor número de semanas para calcular el promedio móvil es cuando m= 5.

Pero se recomienda que m debe ser igual a 6 (m=6) , puesto que el MSE es menor , es decir es igual 6.79

3. Vuélvase a referir a los datos de la serie de tiempo de las ventas de gasolina de la tabla anterior (2)

Month Actual Dato Forecast by 3 -MA Forecast Error CFE MAD MSE MAPE (%) Tracking Signal R-square

1 17,00

2 21,00

3 19,00

4 23,00 19,20 3,80 3,80 3,80 14,44 16,52 1,00

5 18,00 21,40 -3,40 0,40 3,60 13,00 17,71 0,11 0,20

6 16,00 19,70 -3,70 -3,30 3,63 13,23 19,51 -0,91 0,24

7 20,00 18,00 2,00 -1,30 3,23 10,92 17,13 -0,40 0,24

8 18,00 18,40 -0,40 -1,70 2,66 8,77 14,15 -0,64 0,27

9 22,00 18,20 3,80 2,10 2,85 9,71 14,67 0,74 0,25

10 20,00 20,40 -0,40 1,70 2,50 8,35 12,86 0,68 0,28

11 15,00 20,20 -5,20 -3,50 2,84 10,69 15,59 -1,23 0,22

12 22,00 17,90 4,10 0,60 2,98 11,37 15,93 0,20 0,20

13 19,5

CFE 0,60

MAD 2,98

MSE 11,37

MAPE 15,93

Trk.Signal 0,20

R-square 0,20

m=3

W(1)=2

W(2)=3

W(3)=5

a. Para calcular un promedio móvil ponderado de 3 semanas para la serie de tiempo, utilice un coeficiente de ponderación de ½ para la observación mas reciente,1/3 para la segunda más reciente y 1/6 para la tercera mas reciente.

EL promedio móvil ponderado de 3 semanas para la serie de tiempo, son

Month Actual Dato PROMEDIO MOVIL PONDERADO, m= 3 -MA

1 17,00

2 21,00

3 19,00

4 23,00 19,20

5 18,00 21,40

6 16,00 19,70

7 20,00 18,00

8 18,00 18,40

9 22,00 18,20

10 20,00 20,40

11 15,00 20,20

12 22,00 17,90

13 19,5

b. calcule el error cuadrático medio del promedio móvil ponderado de la parte (a). ¿Prefiere usted este promedio móvil ponderado al promedio

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