Metodo de promedios moviles

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Métodos de promedios
Aunque existen más métodos para pronosticar, por simplicidad presentamos
solamente dos, que consideramos los más usuales y sencillos de llevar a cabo.
_ Promedios Móviles
_ Suavización Exponencial
Estos métodos pueden utilizarse cuando:
a) Hay información disponible de la variable(s) que se está pronosticando.
b) La información puede ser cuantificada.
c) Si seconsidera razonable que el patrón de comportamiento del pasado continuará en el futuro. Si se cuenta con una base de datos histórica y se quiere pronosticar una variable considerando su comportamiento pasado, entonces podemos utilizar el método de promedios móviles o el método de suavización exponencial, que son conocidos también como métodos de series de tiempo1.

Método de Promedios Móviles
Lautilización de esta técnica supone que la serie de tiempo es estable, esto es, que los
datos que la componen se generan sin variaciones importantes entre un dato y otro (error aleatorio=0)2, esto es, que el comportamiento de los datos aunque muestren un crecimiento o un decrecimiento lo hagan con una tendencia constante. Cuando se usa el método de promedios móviles se está suponiendo que todas lasobservaciones de la serie de tiempo son igualmente importantes para la estimación del parámetro a pronosticar (en este caso los ingresos). De esta manera, se utiliza como pronóstico para el siguiente periodo el promedio de los n valores de los datos más recientes de la serie de tiempo. Utilizando una expresión matemática, tenemos:
El término móvil indica que conforme se tienen una nueva observaciónde la serie de

tiempo, se reemplaza la observación más antigua de la ecuación y se calcula un nuevo promedio.
El resultado es que el promedio se moverá, esto es, conforme se tengan nuevos datos y se vayan
sustituyendo en la fórmula, el valor del promedio irá modificándose.
No existe una regla específica que nos indique cómo seleccionar la base del promedio
móvil n. Si la variable que se vaa pronosticar no presenta variaciones considerables, esto es, si su
comportamiento es relativamente estable en el tiempo, se recomienda que el valor de n sea
grande. Por el contrario, es aconsejable un valor de n pequeño si la variable muestra patrones
cambiantes. En la práctica, los valores de n oscilan entre 2 y 10.
El método de promedios móviles es muy útil cuando se tiene información nodesagregada y cuando no se conoce otro método más sofisticado y que permita
predecir con mayor confianza.

1Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones respecto a una variable, medidas en
puntos sucesivos en el tiempo o a lo largo de periodos sucesivos de tiempo. Un análisis de una
secuencia de datos se conoce como análisis de series de tiempo de una variable.
2 El error aleatoriomuestra el grado de confiabilidad con que se van a comportar los datos. La
variación del error puede ser de 0 a 1, en donde, un error aleatorio=0 muestra una total
confiabilidad del comportamiento de los datos y un error aleatorio=1 muestra que los datos no
son confiables en su comportamiento.

Suavización Exponencial
Otro método para realizar un pronóstcico es el método de suavizaciónexponencial. 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 de suavización, 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 quemejor ajusta al pronóstico a los datos reales.
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. De manera particular, esta técnica considera que las observaciones...
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