Ado Descomposición De Series De Tiempo

DESCOMPOSICIÓN DE UNA SERIE DE TIEMPO

Una serie de tiempo se define como datos ordenados en forma cronológica que pueden contener uno o mas componentes de la demanda: tendencia, estacional, cíclico, auto correlación o aleatorio. La descomposición de una serie de tiempo significa identificar y separar los datos de la serie de tiempo en estos componentes.

Tendencia: se puede identificar aun sin un análisis matemático, casi siempre es sencillo trazar y ver la dirección de su movimiento.

Estacional: se identifica al comparar el mismo periodo año tras año.

Cíclicos: son mas difíciles de identificar ya que pueden durar varios meses o años.

Por lo regular, el encargado de realizar el pronóstico debe de considerar aleatorio cualquier elemento que sobre y que no sea posible identificar como otro componente.

En esta descripción se analizan dos tipos de variación estacional.

Solución

ILUSTRACION 15.14 Cálculo de un factor estacional a partir de datos reales y tendencias

El cálculo del pronóstico para 2008 incluyendo los factores de tendencia y estacional (PFTE) es el siguiente:

EJERCICIO #3

Suponga que en los últimos años una empresa vendió un promedio de 2500 unidades al año de una línea de productos en particular. En promedio se vendieron 600 unidades en Primavera, 700 unidades en Verano, 575 en Otoño y 625 en Invierno. El factor estacional es la razón de la cantidad vendida durante cada estación dividida entre el promedio de todas las estaciones.

VENTAS PASADAS VENTAS PROMEDIO PARA CADA TEMPORADA

(2500/4) FACTOR

ESTACIONAL

PRIMAVERA 600 625 600/625=0.96

VERANO 700 625 700/625=1.12

OTOÑO 575 625 575/625=0.92

INVIERNO 625 625 625/625=1.0

TOTAL 2500

Con estos factores calcula la demanda del próximo año que se espera que sea de 2600 unidades.

DEMANDA ESPERADA PARA EL PROXIMO AÑO VENTAS PROMEDIO PARA CADA TEMPORADA (2600/4) FACTOR

ESTACIONAL PRONOSTICO ESTACIONAL DEL PROXIMO AÑO

PRIMAVERA 624 650 0.96

624

VERANO 728 650 1.12

728

OTOÑO 598 650 0.92

598

INVIERNO 650 650 1.0 650

TOTAL 2600

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