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Nombre: Ernesto Gamboa | Matrícula: 2459624 |
Nombre del curso: Pronósticos para la toma de decisiones | Nombre del profesor: Roberto González |
Módulo: 1. Introducción a los pronósticos |Actividad: 2. Características de los pronósticos |
Fecha: 25 de agosto del 2012 |
Bibliografía: |

Título: Características de los pronósticos

Resumen:
Diferentes técnicas depronósticos de acuerdo al tipo de datos que se tienen.
Técnicas para datos estacionarios:
Los datos son estacionarios cuando el valor medio no cambia en el tiempo, es decir cuando los datos de las series detiempo son relativamente estables. Estas técnicas son útiles cuando, se requiere un modelo muy simple, cuando se puede lograr estabilidad al hacer correcciones simples, cuando el entorno de los datosno sufre variaciones o cuando los datos son una serie de errores de pronóstico.

Las técnicas recomendadas para estos casos son los métodos informales, los métodos de promedio simple, promedio móvil,métodos autorregresivos de promedio móvil y Box-Jenkins.

Técnicas para datos con tendencia:
Una serie de datos presenta tendencia cuando tiene un componente a lo largo del tiempo que representaun crecimiento o decremento, es decir, si su valor promedio cambia a lo largo del tiempo. Estas técnicas suelen utilizarse cuando, por ejemplo, el poder de compra de una moneda afecta variableseconómicas, el crecimiento de la población provoca aumentos en la demanda de bienes y servicios, cuando crece la aceptación de un producto, etc.
Las técnicas recomendadas para datos con tendencia son losmodelos de promedios móviles, de suavización exponencial, de regresión simple, curvas de crecimiento y métodos Box-Jenkins.

Técnicas para datos estacionales:
Una serie de tiempo es estacionalcuando presenta patrones de cambio y es repetitivo año tras año. Estas técnicas se usan, por ejemplo, cuando el clima influye en la variable a analizar, como el aumento en las ventas de cierta ropa...
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