Promedio movil

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Método de Promedios Móviles

La utilización 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 promediosmóviles se está suponiendo que todas las observaciones 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 queconforme se tienen una nueva observación de 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 promedioCaracterísticas de 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 sercuantificada
c) Si se considera 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.

CLASIFICACIONLos pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativos, análisis de series de tiempo o cuantitativos, relaciones causales y simulación. Las técnicas cualitativas son de carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones. El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos.Los pronósticos causales suponen que la demanda está relacionada con uno o más factores subyacentes del ambiente. Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico.

• El método de promedios móviles no considera la media de todos los datos, sino solo los más recientes.
• Se puede calcular un promedio móvil de n periodos.
• Elpromedio móvil es la media aritmética de los n periodos más recientes.

Modelo comunes para pronóstico cuantitativos
Promedio Móvil Simple Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. Así, cada punto tiene la misma influencia.
Promedio Móvil Ponderado Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros,según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia.

Suavizamiento Exponencial Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este peso se reduce exponencialmente cuantos más antiguos son los datos.
Análisis de Regresiones Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el valor del dato con el tiempo.
Técnica Box Jenkins Muy complicada, pero al parecer lamás precisa de las técnicas estadísticas disponibles.

Series de Tiempo de Shiskin Eficaz para descomponer una serie de tiempo en estacionalidad, tendencia e irregulares. Requiere por lo menos tres años de datos históricos. Muy bueno para identificar puntos de cambio, por ejemplo, en ventas de una compañía.
EJERCICIO
PROMEDIOS MÓVILES
Un segundo método para el análisis de l a tendencia es...
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