Transcript pronosticos-series

UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMON
FACULTAD DE CIENCIAS Y TECNOLOGIA
CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL
DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS
IND 210
PLANIFICACION Y CONTROL
DE LA PRODUCCION I
Carrera de Ingeniería Industrial
PRONOSTICO DE
SERIES TEMPORALES
PROCESOS CONSTANTES
250
200
150
100
50
0
1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53
Procesos Constantes
TECNICAS DE PROYECCION
• Ultimo Dato
250
• Promedio Global
200
• Promedio Móvil
150
• Promedio Móvil Ponderado
100
• Suavizamiento Exponencial
Simple
50
0
1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53
Los primeros procesos de series temporales a estudiar son los procesos
constantes, al ser registrados y graficados se observa que no presentan
grandes variaciones, tampoco incrementos ni estacionalidades.
Procesos Constantes
TECNICAS DE PROYECCION
• Ultimo Dato
250
• Promedio Global
200
• Promedio Móvil
150
• Promedio Móvil Ponderado
100
• Suavizamiento Exponencial
Simple
50
0
1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53
Existen al menos 5 técnicas para proyectar demandas con este proceso, desde
los más ligeros hasta los más sofisticados, en este curso comenzaremos con
los arriba mencionados.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
|et|
et2
|et|/yt
1225
576
3844
1089
441
3969
4
5
5929
2439
28%
23%
38%
25%
19%
36%
6
7
79%
35%
300
250
92
200
127
150
103
100
165
50
132
1110
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
1
2
-77
0,71
35
24
62
33
21
63
3
77
45
En la tabla se tiene el registro de los datos en los últimos 8 periodos
8
Técnica: Ultimo Dato
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
|et|
et2
|et|/yt
1225
576
3844
1089
441
3969
4
5
5929
2439
28%
23%
38%
25%
19%
36%
6
7
79%
35%
300
250
92
200
127
150
103
100
165
50
132
1110
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
1
2
-77
0,71
35
24
62
33
21
63
3
77
45
En la práctica, se debe tener un gran número de datos para saber si
es un proceso constante
8
Técnica: Ultimo Dato
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Se añade una columna de pronósticos, donde se toma en cuenta al
último valor obtenido
Técnica: Ultimo Dato
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
En la técnica del último dato suponemos que el valor de la última
venta será la que se repetirá en el periodo siguiente
Técnica: Ultimo Dato
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Para poder calificar a la técnica añadimos una columna donde
calcularemos los errores,
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
error = dato – pronóstico.
et
+35
+35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
+35
-24
+62
-33
-21
+63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Un valor positivo indica que el pronóstico ha subestimado al valor real
de la demanda, si es negativo indica todo lo contrario.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
+35
-24
+62
-33
-21
+63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
El promedio de estos errores se denomina Error Bias ó Sesgo
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
+0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
En este caso, el promedio vale +0.71 u., indica una leve desviación (en
promedio) de todo el pronóstico en el pasado.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
+0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
A veces es preferible observar las magnitudes de los errores que los
signos de tales desviaciones, mediante un nuevo error en valor absoluto
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
El promedio de estos valores es el error DAM (Desviación Absoluta Media)
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
La DAM nos informa de una desviación promedio en magnitud de 45 u.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Se puede medir la variabilidad del pronóstico mediante el error cuadrático,
que discrimina errores pequeños de los grandes (ej. error en t=6 y en t=8)
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
El promedio de este error es llamado Error Cuadrático Medio ó DCM
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Nos otorga una idea de la variabilidad en promedio del pronóstico, sirve
para comparar con otros DCM de otras técnicas.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
La desviación porcentual PAME es un error medido en relación al valor
real, se expresa en porcentaje. Ej. PAME en t=3 es 24/103 = 0.23 ó 23%
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
El promedio de esta desviación es el error PAME (Error Promedio Absoluto
Medio), indica el error porcentual y relativo.
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Significa que con la técnica del Ultimo Dato tenemos un 35% de desviación
porcentual promedio, facilita un mejor entendimiento
Técnica: Ultimo Dato
t
1
yt
92
ŷt
et
2
3
4
5
6
7
8
9
127
103
165
132
111
174
97
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Recuerde los resultados de esta técnica: Bias = +0.71 u., DAM = 45 u.,
DCM = 2439 u2 y PAME = 35%
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
En la técnica del Promedio Global, suponemos que todo el registro de datos
nos servirá para pronosticar el periodo siguiente.
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
125
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
El promedio de toda la serie será el pronóstico del periodo 9
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
110
107
122
124
122
129
125
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Los pronósticos anteriores, de haber aplicado la técnica del promedio
global hubieran sido los promedios sucesivos para periodos siguientes.
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
110
107
122
124
122
129
125
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Los pronósticos anteriores, de haber aplicado la técnica del promedio
global hubieran sido los promedios sucesivos para periodos siguientes.
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
110
107
122
124
122
129
125
35
-7
58
10
-13
52
-32
0,71
|et|
35
7
58
10
13
52
32
45
et2
1225
42
3325
105
164
2739
1033
2439
|et|/yt
28%
6%
35%
8%
12%
30%
33%
35%
Tras haber calculado toda la columna de pronósticos, podremos hallar
todas las mediciones de errores
Técnica: Promedio Global
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
110
107
122
124
122
129
125
et
|et|
et2
|et|/yt
35
-7
58
10
-13
52
-32
35
7
58
10
13
52
32
1225
42
3325
105
164
2739
1033
28%
6%
35%
8%
12%
30%
33%
15
30
1233
22%
Según la técnica, tendremos un error Bias = 15u., DAM = 30 u.,
DCM = 1233 u2 y PAME = 22%
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
En la técnica del Promedio Móvil, suponemos que sólo un grupo de datos es
suficiente para pronosticar el periodo siguiente, en nuestro caso grupos de 3
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
127
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
|et|/yt
1225
28%
576
23%
3844
38%
Parámetro
N=3
1089
25%
441
19%
3969
36%
5929
79%
2439
35%
Este número de datos a agrupar es el parámetro N, sólo debemos promediar
los últimos N datos para pronosticar, en este caso (111+174+97)/3 = 127.
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
107
132
133
136
139
127
et
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
De
Mediante
haber aplicado
esta técnica
la técnica
se pierde
del promedio
información,
móvil
en con
un orden
N = 3 de
tendríamos
N datos, en
que
promediar
nuestro caso
cada
los
3 primeros
datos.
N = 3 datos.
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
107
132
133
136
139
127
et
35
-24
58
0
-22
38
-42
6
|et|
35
24
58
0
22
38
42
32
et2
1225
576
3325
0
499
1444
1764
1.406
|et|/yt
28%
23%
35%
0%
20%
22%
43%
24%
Se puede obtener toda la información de los errores cometidos.
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
107
132
133
136
139
127
et
35
-24
58
0
-22
38
-42
6
|et|
35
24
58
0
22
38
42
32
et2
1225
576
3325
0
499
1444
1764
1.406
|et|/yt
28%
23%
35%
0%
20%
22%
43%
24%
Como se ve, se ha perdido información inicial valiosa, esta es una de las
desventajas de la técnica.
Técnica: Promedio Móvil
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
107
132
133
136
139
127
et
|et|
35
-24
58
0
-22
38
-42
6
35
24
58
0
22
38
42
et2
|et|/yt
1225
576
3325
0
499
1444
1764
28%
23%
35%
0%
20%
22%
43%
32 1.406
24%
Con el promedio de unos cuantos, tendremos un error Bias = +6 u.,
DAM = 32 u., DCM = 1406 u2, PAME = 24%
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
En la técnica del Promedio Móvil Ponderado debemos recoger el promedio de
N datos pero con diferentes pesos, ó ponderaciones. En el Promedio Móvil con
un N = 3 los pesos eran de 1/3,1/3 y 1/3; ahora podremos cambiar esos valores
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
103
165
132
111
174
97
et
|et|
Pesos
35
35
anteriores:
W3 = 1/3 24
-24
W2 = 1/3 62
62
W1 = 1/3
-33
33
Suma = 1
-21
21
63
63
-77
77
0,71
45
et2
Pesos
1225
nuevos:
W3 =576
20%
W23844
= 30%
W1 = 50%
1089
Suma = 1
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Si cambiamos estos pesos iguales podremos establecer otros, suponiendo
que los últimos registros tienen mayor importancia que los anteriores
estableceremos como pesos los siguientes: 50%, 30% y 20% (suman 100%)
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
103
165
132
111
174
97
et
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
Pesos
1225
nuevos:
W3 =576
20%
W23844
= 30%
W1 = 50%
1089
Suma = 1
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Si cambiamos estos pesos iguales podremos establecer otros, suponiendo
que los últimos registros tienen mayor importancia que los anteriores
estableceremos como pesos los siguientes: 50%, 30% y 20% (suman 100%)
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
92
127
103
165
132
111
174
127
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
|et|
35
24
62
33
21
63
77
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
Pronóstico periodo 9 = 50%(97) + 30%(174) + 20%(111) = 127
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
105
127
127
144
134
127
et
|et|
et2
|et|/yt
35
35
1225
28%
-24
24
576
23%
= 50%(92)+30%(127)+20%(103)
62
62
3844
38%
= 50%(127)+30%(103)+20%(165)
-33
33
1089
25%
= 50%(103)+30%(165)+20%(132)
-21
21
441
19%
= 50%(165)+30%(132)+20%(111)
63
63
3969
36%
= 50%(132)+30%(111)+20%(174)
-77
77
5929
79%
0,71
45 2439
35%
El pronóstico en periodos anteriores tiene la misma lógica.
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
105
127
127
144
134
127
et
60
5
-16
30
-37
0,71
|et|
60
5
16
30
37
45
et2
3636
21
269
882
1376
2439
|et|/yt
37%
3%
15%
17%
38%
35%
Los demás errores se calculan de manera similar a los anteriores.
Técnica: Promedio Móvil Ponderado
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
105
127
127
144
134
127
et
|et|
60
5
-16
30
-37
8
60
5
16
30
37
et2
|et|/yt
3636
21
269
882
1376
37%
3%
15%
17%
38%
30 1.237
22%
Con estos pesos obtenemos un error Bias = +8 u., DAM = 30 u., DCM = 1237 u2
y PAME = 22%, ojo! El valor de los pesos y el número de éstos cambian todo.
Técnica: Suavizamiento Exponencial Simple
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
92
127
103
165
132
111
174
97
et
|et|
et2
|et|/yt
35
35
1225
28%
Fórmula:
-24 ŷt+1
24= α yt 576
+ (1- α) ŷ23%
t
62
62
3844
38%
α es la constante de suavizamiento
-33
33
1089
25%
exponencial.
-21
21
441
19%
63
63
3969
36%
-77
77
5929
79%
0,71
45 2439
35%
La técnica más popular de los procesos constantes consiste en un proceso
iterativo donde se calcula el pronóstico de un periodo mediante la ponderación
del dato anterior y el pronóstico anterior.
Técnica: Suavizamiento Exponencial Simple
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
et
|et|
et2
|et|/yt
125
92
127
103
165
132
111
174
97
35
-24
62
-33
-21
63
-77
0,71
35
24
62
33
21
63
77
45
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Para comenzar las iteraciones es necesario establecer un dato inicial de primer
pronóstico, que puede ser: a) igual al primer dato. b) igual al promedio de los
datos ó c)otro. Elegiremos el promedio.
Técnica: Suavizamiento Exponencial Simple
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
125
122
122
120
125
126
124
129
126
et
|et|
=0.1(92)+0.9(125)
35
35
=0.1(127)+0.9(122)
-24
24
62
62
-33
33
-21
21
63
63
-77
77
=0.1(97)+0.9(129)
0,71
45
et2
1225
576
3844
1089
441
3969
5929
2439
|et|/yt
28%
23%
38%
25%
19%
36%
79%
35%
Luego, el proceso es simple. Siguiendo
con la fórmula hasta terminar
Técnica: Suavizamiento Exponencial Simple
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
125
122
122
120
125
126
124
129
126
et
-33
5
-19
45
7
-15
50
-32
|et|
33
5
19
45
7
15
50
32
et2
1097
27
374
1989
51
212
2488
1031
|et|/yt
36%
4%
19%
27%
5%
13%
29%
33%
1
26
909
21%
Nuevamente calcularemos los errores de la técnica.
Técnica: Suavizamiento Exponencial Simple
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
yt
92
127
103
165
132
111
174
97
ŷt
125
122
122
120
125
126
124
129
126
et
-33
5
-19
45
7
-15
50
-32
|et|
33
5
19
45
7
15
50
32
et2
1097
27
374
1989
51
212
2488
1031
|et|/yt
36%
4%
19%
27%
5%
13%
29%
33%
1
26
909
21%
Con una constante de suavizamiento de 0.1 tenemos errores iguales a:
Bias = +1 u., DAM = 26 u., DCM = 909 u2 y PAME = 21%
Matriz de Errores
TECNICA
n (errores)
ULTIMO
DATO
PROMEDIO
GLOBAL
PROMEDIO
MOVIL
P. MOVIL
PONDERADO
SUAVIZAM.
EXPONENCIAL
7
7
5
5
8
N=3
W1 = 0.5
W2 = 0.3
W3 = 0.2
α = 0.1
Parámetro
B
+0.71
+15
+6
+8
+1
DAM
45
30
32
30
26
DCM
2439
1233
1406
1237
909
PAME
35%
22%
24%
22%
21%
97
125
127
127
126
Pronóstico
Para elegir una técnica de pronósticos y con el fin de implementarlo en la
empresa debemos recurrir a un análisis de las anteriores técnicas. Este
análisis se puede reunir en la Matriz de Errores.
Matriz de Errores
TECNICA
n (errores)
ULTIMO
DATO
PROMEDIO
GLOBAL
PROMEDIO
MOVIL
P. MOVIL
PONDERADO
SUAVIZAM.
EXPONENCIAL
7
7
5
5
8
N=3
W1 = 0.5
W2 = 0.3
W3 = 0.2
α = 0.1
Parámetro
B
+0.71
+15
+6
+8
+1
DAM
45
30
32
30
26
DCM
2439
1233
1406
1237
909
PAME
35%
22%
24%
22%
21%
97
125
127
127
126
Pronóstico
ANALISIS VERTICAL: Elegir las técnicas que aprovechen mejor la
información, en nuestro caso los promedios móviles no son de confianza al
recoger poca información (ver el n)
Matriz de Errores
TECNICA
n (errores)
ULTIMO
DATO
PROMEDIO
GLOBAL
PROMEDIO
MOVIL
P. MOVIL
PONDERADO
SUAVIZAM.
EXPONENCIAL
7
7
5
5
8
Parámetro
B
N=3
W1 = 0.5
W2 = 0.3
W3 = 0.2
α = 0.1
+0.71
+15
+6
+8
+1
DAM
45
30
32
30
26
DCM
2439
1233
1406
1237
909
PAME
35%
22%
24%
22%
21%
97
125
127
127
126
Pronóstico
ANALISIS HORIZONTAL: de las restantes, analizar en detalle error por error,
el Bias debe ser cercano a cero, el DAM y el DCM los más pequeños posible
y el PAME mínimo (menor al 10% con un número de datos grande)
Matriz de Errores
TECNICA
n (errores)
ULTIMO
DATO
PROMEDIO
GLOBAL
PROMEDIO
MOVIL
P. MOVIL
PONDERADO
SUAVIZAM.
EXPONENCIAL
7
7
5
5
8
N=3
W1 = 0.5
W2 = 0.3
W3 = 0.2
α = 0.1
Parámetro
B
+0.71
+15
+6
+8
+1
DAM
45
30
32
30
26
DCM
2439
1233
1406
1237
909
PAME
35%
22%
24%
22%
21%
97
125
127
127
126
Pronóstico
En la práctica, se deben considerar más técnicas y a su vez las conocidas
se deben probar con otros parámetros, aún así no se garantiza el buen
funcionamiento del pronóstico.