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Las ventas históricas forman serie de tiempo que es un conjunto de observaciones de una variable medida en puntos o en periodos sucesivos en el tiempo. En este capítulo explicaremos varios procedimientos para analizar series de tiempo. El objetivo de esos análisis es proporcionar buenos pronósticos, o predicciones, de futuros valores de la serie de tiempo.
Los métodos de pronóstico seclasifican en cuantitativos o cualitativos. Los métodos cuantitativos se usan cuando:

1) se dispone de información histórica anterior acerca de la variable que se pronostica,
2) la información se puede cuantificar
3) un supuesto razonable es que el patrón del pasado continuará en el futuro. En tales casos es factible la elaboración de un pronóstico, ya sea con un método de serie de tiempo o con unmétodo causal.
Si los datos o la información histórica se restringen a valores pasados de la variable. El procedimiento de pronóstico se llama método de serie de tiempo. El objetivo de este método es descubrir un comportamiento en los datos históricos para entonces extrapolarlo al futuro el pronóstico sólo se basa en valores pasados de la variable y/o en errores pasados de predic¬ción. En estecapítulo analizaremos tres métodos de serie de tiempo: suavizamiento (prome¬dios móviles, promedios móviles ponderados y suavizamiento exponencial), proyección de tendencias y proyección de tendencias ajustada por influencias estacionales.
Los métodos de pronóstico causal se basan en el supuesto de que la variable por pronos¬ticar tiene relación de causa y efecto con una o más variables. Aquídescribiremos la aplica¬ción del análisis de regresión como método de pronóstico causal. Por ejemplo, el volumen de ventas de muchos productos está influido por gastos de publicidad, así que se pueden aplicar métodos de regresión para encontrar una ecuación que indique cómo se relacionan estas dos variables (ventas y gastos de publicidad). Después, una vez establecido el presupuesto de pu¬blicidad parael siguiente periodo, se sustituye ese valor en la ecuación para calcular una pre¬dicción o pronóstico del volumen de ventas para ese periodo. Observe que si para este ejemplo se usa un método de serie de tiempo para establecer el pronóstico, pueden no consi¬derarse los gastos de publicidad; esto es, sólo se basaría en las ventas pasadas.
Los métodos cualitativos, por lo general, requieren de laopinión de un experto para de¬sarrollar los pronósticos. Por ejemplo, un equipo de expertos puede llegar a un consenso de predicción de la tasa preferencial durante un año a partir del momento. Una ventaja de los procedimientos cualitativos es que se pueden aplicar cuando no es posible cuantificar la in¬formación sobre la variable que se pronostica, y cuando los datos históricos no son aplica¬bleso no están disponibles. La figura 18.1 representa una perspectiva de los métodos de pronóstico.

FIGURA 18.1
CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE PRONÓSTICO

COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO
El patrón o comportamiento de los datos en una serie de tiempo tiene diversos componen¬tes. El supuesto usual es que se combinan cuatro componentes separados: la tendencia, el cí¬clico, el estacional y elirregular para definir valores específicos de la serie de tiempo. Examinemos cada uno de estos componentes.

Componente de tendencia
En el análisis de serie de tiempo, las mediciones pueden efectuarse cada hora, día, semana, mes o año, o en cualquier otro intervalo regular periódico, * Aunque los datos de serie de tiem¬po presentan, por lo general, fluctuaciones aleatorias, esta serie puedemostrar también des¬plazamientos o movimientos graduales hacia valores relativamente mayores o menores a lo largo de un lapso importante de tiempo. El desplazamiento gradual de la serie de tiempo se llama tendencia de esa serie; este desplazamiento o tendencia es, por lo común, el resultado de factores a largo plazo, como cambios en la población, características demográficas de la misma, la...
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