Características de los pronósticos

Título:

Características de los pronósticos.

Resumen:

Las situaciones en que se requiere un pronóstico, tratan con el futuro y el tiempo que está directamente involucrado. Así debe pronosticarse para un punto específico en el tiempo y el cambio de ese punto generalmente altera el pronóstico. Otro elemento siempre presente en situaciones que se necesita pronosticar es la incertidumbre. Si se supiera con certeza las circunstancias que enfrentaremos en el futuro de nada serviría preparar un pronóstico. Es de vital importancia que la información sea confiable o con datos históricos.

Representación gráfica:

Técnica de datos Características Utilidad Modelo de pronostico

Datos estacionarios El valor de medio no cambia, las series de tiempo son estables. Se requiere un modelo simple, es estable con correcciones simples, los datos son errores de pronóstico. Métodos informales, los métodos de promedio simple, promedio móvil, métodos autor regresivos de promedio móvil y Box-Jenkins.

Datos con tendencia Presenta tendencia si algún componente a lo largo del tiempo representa un crecimiento o un decremento. Se requiere un modelo simple, es estable con correcciones simples, los datos son errores de pronóstico. Promedios móviles, de suavización exponencial, de regresión simple, curvas de crecimiento y métodos Box-Jenkins.

Datos estacionales Presenta patrones de cambio y es repetitiva año tras año. Se usa cuando el clima influye en la variable a analizar, por ejemplo: El aumento de las ventas de ropa por temporada o el ahorro de energía por cambio de horario Métodos de descomposición clásicos, censo X-12, suavización exponencial de Winters, de regresión múltiple y Box-Jenkins.

Datos con series cíclicas Cuando los datos van oscilando alrededor de la tendencia, se repiten pocas veces a intervalos fijos y la magnitud de las fluctuaciones también tiende a variar. Se usa cuando hay cambios de gustos masivos o populares como moda, música, comida y cambios en el ciclo de vida de un producto. Descomposición clásica, modelos econométricos, de regresión múltiple, modelos de indicadores económicos y modelos de Box-Jenkins.

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