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Publicado: 19 de mayo de 2013
La suavización exponencial
La suavización exponencial es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más recientes tengan más peso en el promedio móvil. Con la suavización exponencial simple, el pronóstico Ft se construye con la predicción del último periodo Ft-1 más una porción α de la diferencia entreel valor de la demanda real del periodo anterior At-1 y el pronóstico del periodo anterior Ft-1.
Ft = El pronóstico de suavización exponencialmente para el periodo t.
Ft-1 = El pronóstico de suavización exponencialmente para el periodo anterior.
At-1 = La demanda real para el periodo anterior.
α = La tasa de respuesta deseada, o constante de suavización.
Ft = Ft-₁ + α (At-₁ – Ft-₁)
Laconstante de suavización α es un número entre 0 y 1 que entra multiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declina exponencialmente al volverse antiguos los datos.
Una α baja da más ponderación a los datos históricos. Una α de 1 refleja una ajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos serán las demandas reales de los periodos anteriores.
La selección de α depende de lascaracterísticas de la demanda. Los valores altos de α son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda.Los valores bajos de α son más apropiados para demandas relativamente estables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación aleatoria.
La suavización exponencial simple es un promedio suavizado centrado en el periodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia,por la que ningún valor de α compensará completamente la tendencia en los datos.
Los valores ordinarios de α varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de α disminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido – dispersión). Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda (introducciones de nuevos productos y error buscando cuál valor reduce el error del pronóstico.
Esto puedehacerse fácilmente modelando el pronóstico en un programa de computo, tratando con diferentes valores de α.
Un valor de α que proporcione aproximadamente un grado equivalente de suavización tanto como un promedio móvil de un periodo es
α = 2 / (n + 1)
Ejemplo:
Una empresa usa suavización exponencial simple con α = 0.1 para pronosticar la demanda. El pronóstico para la semana de octubre 1 fuede 500 unidades, mientras que la demanda real fue de 450 unidades. Pronosticar la demanda de la semana de Octubre 8
Ft = Ft-₁ + α (At-1 – Ft-₁)
Ft = 500 + 0.1 (450 – 500)
Ft = 495 unidades
Resumen
SUAVIZACION EXPONENCIAL SIMPLE
El objetivo de este método es calcular tanto puntuales como intervalos de predicción, de un conjunto de series temporales con errores correlacionadospara cada instante temporal mediante la metodología de suavizado exponencial, Los métodos de suavización exponencial, dada su sencilla formulación y los buenos resultados obtenidos en competiciones de predicción, son reconocidos como una de las herramientas más empleadas en la predicción a corto plazo de series temporales. En la práctica es común encontrar conjuntos de series temporales sujetas acomponentes aleatorias similares o donde las observaciones de una serie temporal donde depende no sólo de los valores pasados de dicha serie sino también de los valores presentes y pasados de otras series temporales.
En el método solo se necesitan tres datos: El pronóstico más reciente, la demanda real que se presentó para ese periodo, y una constante de suavización alfa (α). Esta constantedetermina el nivel de suavización y la velocidad de reacción ante las diferencias entre pronósticos y hechos. Cuanto más rápido sea el crecimiento, mayor debe ser la tasa de reacción.
Preguntas
¿Qué es el método de suavización exponencial?
Es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más...
La suavización exponencial es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más recientes tengan más peso en el promedio móvil. Con la suavización exponencial simple, el pronóstico Ft se construye con la predicción del último periodo Ft-1 más una porción α de la diferencia entreel valor de la demanda real del periodo anterior At-1 y el pronóstico del periodo anterior Ft-1.
Ft = El pronóstico de suavización exponencialmente para el periodo t.
Ft-1 = El pronóstico de suavización exponencialmente para el periodo anterior.
At-1 = La demanda real para el periodo anterior.
α = La tasa de respuesta deseada, o constante de suavización.
Ft = Ft-₁ + α (At-₁ – Ft-₁)
Laconstante de suavización α es un número entre 0 y 1 que entra multiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declina exponencialmente al volverse antiguos los datos.
Una α baja da más ponderación a los datos históricos. Una α de 1 refleja una ajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos serán las demandas reales de los periodos anteriores.
La selección de α depende de lascaracterísticas de la demanda. Los valores altos de α son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda.Los valores bajos de α son más apropiados para demandas relativamente estables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación aleatoria.
La suavización exponencial simple es un promedio suavizado centrado en el periodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia,por la que ningún valor de α compensará completamente la tendencia en los datos.
Los valores ordinarios de α varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de α disminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido – dispersión). Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda (introducciones de nuevos productos y error buscando cuál valor reduce el error del pronóstico.
Esto puedehacerse fácilmente modelando el pronóstico en un programa de computo, tratando con diferentes valores de α.
Un valor de α que proporcione aproximadamente un grado equivalente de suavización tanto como un promedio móvil de un periodo es
α = 2 / (n + 1)
Ejemplo:
Una empresa usa suavización exponencial simple con α = 0.1 para pronosticar la demanda. El pronóstico para la semana de octubre 1 fuede 500 unidades, mientras que la demanda real fue de 450 unidades. Pronosticar la demanda de la semana de Octubre 8
Ft = Ft-₁ + α (At-1 – Ft-₁)
Ft = 500 + 0.1 (450 – 500)
Ft = 495 unidades
Resumen
SUAVIZACION EXPONENCIAL SIMPLE
El objetivo de este método es calcular tanto puntuales como intervalos de predicción, de un conjunto de series temporales con errores correlacionadospara cada instante temporal mediante la metodología de suavizado exponencial, Los métodos de suavización exponencial, dada su sencilla formulación y los buenos resultados obtenidos en competiciones de predicción, son reconocidos como una de las herramientas más empleadas en la predicción a corto plazo de series temporales. En la práctica es común encontrar conjuntos de series temporales sujetas acomponentes aleatorias similares o donde las observaciones de una serie temporal donde depende no sólo de los valores pasados de dicha serie sino también de los valores presentes y pasados de otras series temporales.
En el método solo se necesitan tres datos: El pronóstico más reciente, la demanda real que se presentó para ese periodo, y una constante de suavización alfa (α). Esta constantedetermina el nivel de suavización y la velocidad de reacción ante las diferencias entre pronósticos y hechos. Cuanto más rápido sea el crecimiento, mayor debe ser la tasa de reacción.
Preguntas
¿Qué es el método de suavización exponencial?
Es una técnica de pronóstico de series de tiempo (promedios móviles) que pondera los datos históricos exponencialmente para que los datos más...
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