Series
de tiempo
Todos
los pronósticos de serie de tiempo parten, básicamente, de un supuesto común:
que la demanda pasada sigue cierto patrón, y que si este patrón puede ser
analizado podrá utilizarse para desarrollar proyecciones para la demanda
futura, suponiendo que el patrón continúa aproximadamente de la misma forma.
Casi
todos los modelos de pronósticos de serie de tiempo intentan capturar de manera
matemática los patrones subyacentes de la demanda pasada.
Promedios
móviles simples (PMS)
Como su nombre lo indica, nada más que el promedio matemático
de los últimos periodos recientes de la demanda real. La ecuación general para
obtenerlos tiene la siguiente forma:
Ejemplo:
Los
promedios móviles simples por lo general no deben utilizarse para pronosticar
la demanda, cuando la información claramente sigue algún tipo de tendencia o
patrón cíclico regular.
El
término móvil indica que conforme se tiene disponible una nueva observación de
la serie de tiempo, se reemplaza la observación más antigua de la ecuación y se
calcula un nuevo promedio. Como resultado, el promedio cambiará; es decir, se
moverá, al ir quedando disponibles nuevas observaciones.
Un
promedio móvil simple resultará siempre menor que los datos en aumento y mayor
que los datos en disminución. Por lo tanto, si aparecen amplias elevaciones o
caídas, los promedios móviles simples no se desempeñarán bien. Se ajustan mejor
a datos con pequeños variaciones, dando alguna estabilidad frente a
perturbaciones aleatorias.
Método para resolver:
1.
Realizar un diagrama de dispersión, para observar que no existan grandes
tendencias.
2.
Realice cálculos para el pronóstico de por lo menos dos móviles (n=2, n=3 n=4,
etc.).
3.
Determine los errores cuadráticos. A la demanda real réstele el pronóstico que
corresponda al mismo año y, el resultado elévelo al cuadrado.
4. Realice una suma de los errores cuadráticos (Σ EC)
correspondientes a cada móvil.
5.
Calcule el error cuadrático medio (ECM). Es la suma de los errores cuadráticos
divididos entre el total de los errores cuadráticos.
6.
Determine la raíz del error cuadrático medio (RECM). Es la raíz del ECM.
7.
Elija el pronóstico que tenga la RECM más pequeña; dado a que es la menor
variación que se presenta en los pronósticos. Para nuestro ejemplo: la RECM más
pequeña es uno; por lo que el pronóstico más adecuado es el del móvil 4, es
decir el pronóstico es de 83 envíos.
8.
Grafique nuevamente, ahora incluyendo la línea de tendencia (media móvil).
ACTIVIDAD DE REFORZAMIENTO. Elabore los siguientes
proyectos:
Proyecto 1.Con base en la
información del cuadro 1, que corresponde a la venta o demanda
mensual de sillas en un cierto año, por parte de la empresa ERGO, SA DE CV , aplicaremos la técnica de
promedios móviles (para N=3, N=4y N=5) a fin de obtener el pronóstico
correspondiente hasta el doceavo periodo, es decir, para el mes de
diciembre. Aplique los ocho pasos del método PMS (Determine el gráfico de dispersión, los errores
cuadráticos, la suma de errores cuadráticos, error cuadrático medio, raíz del
error cuadrático medio y elabore gráfica de tendencia de la media móvil) Analice los indicadores y determine cuál es la mejor
serie de pronósticos.
Cuadro
1
|
||
Mes
|
Periodo (t)
|
Demanda (Xt)
|
Enero
|
1
|
147
|
Febrero
|
2
|
157
|
Marzo
|
3
|
166
|
Abril
|
4
|
143
|
Mayo
|
5
|
141
|
Junio
|
6
|
155
|
Julio
|
7
|
146
|
Agosto
|
8
|
145
|
Septiembre
|
9
|
167
|
Octubre
|
10
|
175
|
Noviembre
|
11
|
169
|
Diciembre
|
12
|
¿?
|
Proyecto 2. En el cuadro 2
se reporta la evolución de la mano de obra empleada por la industria
maquiladora mexicana, a nivel nacional, durante el periodo 1999-2021. Se trata
de determinar la forma de la curva y pronosticar el nivel de empleo en
esta industria para el año 2021.
Cuadro
2
|
|
Año
|
Miles de empleos
|
1999
|
130
|
2000
|
131
|
2001
|
127
|
2002
|
151
|
2003
|
155
|
2004
|
155
|
2005
|
140
|
2006
|
145
|
2007
|
138
|
2008
|
148
|
2009
|
162
|
2010
|
156
|
2011
|
142
|
2012
|
165
|
2013
|
166
|
2014
|
155
|
2015
|
172
|
2016
|
170
|
2017
|
175
|
2019
|
178
|
2020
|
155
|
2021
|
¿?
|
Proyecto 3. Basándose en los
siguientes datos históricos de una empresa comercializadora de aparatos
electrónicos:
Mes
|
Demanda real de
TV en Xalapa (2020)
|
1
|
62
|
2
|
65
|
3
|
67
|
4
|
64
|
5
|
60
|
6
|
64
|
7
|
61
|
8
|
63
|
9
|
66
|
10
|
64
|
11
|
61
|
12
|
59
|
Desarrolle los
ocho pasos del método PMS (Determine el gráfico de dispersión, los
errores cuadráticos, la suma de errores cuadráticos, error cuadrático medio,
raíz del error cuadrático medio y elabore gráfica de tendencia de la media
móvil) Analice los indicadores y determine cuál es la mejor serie de
pronósticos.
Calcule un pronóstico de promedio
móvil simple para n= 3 y n=4 meses para el mes 1 de 2021.
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