alisamiento exponencial

“SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL Y TENDENCIAS NO LINEALES”
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL
La suavización exponencial es un método de pronóstico basado en el uso de promedios ponderados.
La base de ponderación es exponencial porque se concede la mayor ponderación al valor correspondiente al periodo inmediatamente anterior al periodo de pronóstico y las ponderaciones decrecen exponencialmente para los valoresde datos de periodos anteriores.
El método de suavización exponencial supone que el proceso es constante, al igual que el método de promedios móviles. Esta técnica está diseñada para atenuar una desventaja del método de promedios móviles, en donde los datos para calcular el promedio tienen la misma ponderación.
La suavización exponencial es la técnica más usada para pronosticar. Forma parteintegral de casi todos los programas de cómputo para hacer pronósticos y es muy usado para reponer los inventarios de las empresas minoristas, las compañías mayoristas y las organizaciones que ofrecen servicios.
Las técnicas de suavización exponencial deben su gran aceptación a seis razones básicas:
1. Los modelos exponenciales son asombrosamente acertados.
2. Formular un modelo exponencial esrelativamente fácil.
3. El usuario puede entender cómo funciona el modelo.
4. Se requieren pocos cálculos para usar el modelo.
5. Los requisitos para almacenar en computadora son pocos debido al uso limitado de datos históricos.
6. Las pruebas para conocer la exactitud con que está funcionando el modelo son fáciles de calcular.
El método de suavización exponencial sólo necesita de tres conjuntosde datos para pronosticar el futuro: el pronóstico más reciente, la demanda real que ocurrió en ese período y una alfa constante (α) de suavización. Esta constante de suavización determina el grado de suavización y la velocidad de la reacción ante las diferencias entre las proyecciones y las ocurrencias reales. El valor de la constante está determinado por la naturaleza del producto y por la ideadel gerente de lo que constituye una buena tasa de respuesta. Por ejemplo, si una empresa produjo un bien estándar con una demanda relativamente estable, la tasa de reacción ante las diferencias entre la demanda real y la prevista tendería a ser pequeña, tal vez sólo cinco o diez puntos porcentuales. No obstante, si la empresa estuviera registrando un crecimiento, sería deseable tener una tasa dereacción más alta, quizás entre 15 y 30 puntos porcentuales, para dar mayor importancia al crecimiento registrado recientemente. Cuanto más veloz sea el crecimiento, más alta debería ser la tasa de reacción. En ocasiones, los usuarios del promedio simple optan por la suavización exponencial, pero les gusta mantener los pronósticos prácticamente iguales al promedio simple. En este caso, seaproxima α a 2/(n + 1), donde n es el número de períodos de tiempo.

Otro método para realizar un pronóstico es el método de suavización Exponencial. A diferencia de los promedios móviles, este método pronostica otorgando una ponderación a los datos dependiendo del peso que tengan dentro del cálculo del pronóstico. Esta ponderación se lleva a cabo a través de otorgarle un valor a la constante desuavización, 1, que puede ser mayor que cero y menor que uno. Para nuestro ejemplo, utilizamos un valor de 1 = 0.8, por ser éste el que mejor ajusta al pronóstico a los datos reales.
El modelo básico de suavización exponencial se presenta a continuación: Ft+1 = αYt + (1 - α)Ft (2)
Donde:
Ft+1 = Pronóstico de la serie de tiempo para el periodo de t + 1.
Yt = Valor real del periodo anterior al año apronosticar.
Ft = Valor real del periodo anteanterior al año a pronosticar.
α = Constante de suavización (0 ≤ α ≤ 1).
La utilización de esta ecuación implica algunas especificaciones. El cálculo de Ft+1 está ligado con los 2 periodos anteriores. En otras palabras, el pronóstico de suavización exponencial en determinado periodo es (Ft+1) = al valor real de la serie de tiempo en el periodo...