Proyecto final Pronósticos

Proyecto final Pronósticos

E. Compara los resultados del inciso c) y d) ¿A qué se deben estas diferencias?

Existen diferentes resultados debido a que se utilizan técnicas de pronósticos diferentes en ambos ejercicios. Las dos técnicas son iguales al basar sus pronósticos en promedios del pasado pero la diferencia consiste en que los promedios móviles dan la misma valoración a cada valor histórico y en los métodos de suavización dan mayor importancia a los valores recientes.

F. Presenta una tabla donde se demuestren las ventajas y desventajas de utilizar las técnicas de suavizamiento y promedios móviles en series de tiempo como la del precio del dólar

Ventajas Desventajas

Ambos métodos nos facilita tomar una decisión en determinado tiempo, ya que se hacen pronósticos de un suceso que acontecerá en el futuro.

Si existe menos dispersión en los datos reales respecto a los datos pronosticados entonces será más confiable el método empleado. Son métodos que de preferencia se deben utilizar a corto plazo, ya que así es como brindan un mejor resultado.

No generan beneficio utilizándolos en datos estacionales.

Se requiere de un gran número de valores antiguos para su pronostico.

Consultorías Financieras de México fue contratada por una importante empresa comercial para pronosticar el Índice de Precios al Consumidor (IPC) durante los 12 meses del año siguiente.

a.Aplica la técnica tradicional de series de tiempo para descomponer la serie.

b.Estima la ecuación del IPC y calcula los componentes: tendencia, ciclo, estación e irregularidades.

Ecuación de tendencia ajustada

Yt = 901 + 241*t

c. Aplicando la descomposición de series ¿Cuánto será el IPC para noviembre del 2011?

d. Aplica la metodología Box – Jenkins y estima la ecuación del IPC.

e. Gráfica la autocorrelación muestral y la autocorrelación parcial.

f. Aplicando Box – Jenkins ¿Cuánto será el IPC para noviembre de 2011?

El IPC para noviembre de 2011 es 37277.80 con límite superior 49076 y límite inferior 25479.50

Modelo ARIMA: C1

Estimados en cada iteración

Iteración SSE Parámetros

0 134827064 0,100 193,210

1 134459152 0,149 184,076

2 134457994 0,152 183,888

3 134457990 0,152 183,891

El cambio relativo en cada estimado es menor que 0,0010

Estimados finales de los parámetros

Coef.

Tipo Coef de EE T P

AR 1 0,1520 0,0917 1,66 0,100

Constante 183,89 98,27 1,87 0,064

Diferenciación: 1 Diferencia regular

Número de observaciones: Serie original 120, después de diferenciar 119

Residuos:

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