toma

Actividad integradora 1
Instrucciones:
• Las cantidad de un nuevo artículo vendido en una tienda departamental es como sigue:
2009 Cantidad vendida 2010 Cantidad vendida
Ene 299 Ene 395
Feb 313 Feb 404
Mar 291 Mar 411
Abr 319 Abr 419
May 322 May 420
Jun 334 Jun 430
Jul 329 Jul 444
Ago 341 Ago 450
Sep 352 Sep 457
Oct 359 Oct 465
Nov 370 Nov 471
Dic 402 Dic 483
• Responde a lassiguientes preguntas:
o ¿Utilizarías el método Delphi para realizar un pronóstico con la información presentada? ¿Por qué si o por qué no?
o ¿Utilizarías el método de promedios móviles para realizar un pronóstico con la información presentada? ¿Por qué si o por qué no?
o Al graficar esta información, ¿qué puede observar?
o ¿Bajo qué modelo sería conveniente realizar pronósticos en esteejemplo?
o Al graficar esta información, ¿qué puede observar?
o Proyecte una nueva gráfica de los datos reales y los datos pronosticados con el método que utilizó. Explique qué sucede.



2.1 Características de los pronósticos

Ahora realizaremos una clasificación de acuerdo a las características de los pronósticos, estos conceptos ya los conoces por su explicación en el tema anterior,simplemente los veremos ahora a manera de cuadro sinóptico:

Características de los pronósticos
Podemos decir que la función principal de un pronóstico es tratar de minimizar la incertidumbre en el contexto en el cual se realizan los estimados según el problema a analizar. Existen dos reglas que deben considerarse en el proceso para pronosticar:

Otra característica importante es que lospronósticos no suelen ser 100% precisos, por esta razón adquiere un especial interés el estudio de los errores en su proceso, y en función de esto buscar la mayor precisión posible.
2.2 Factores para la selección del método de pronósticos
Previo a elegir una técnica para realizar un pronóstico debemos tener muy claro qué queremos lograr; consideraremos entonces los siguientes aspectos:

Básicamentepodemos centrar la elección de una técnica de pronósticos en el tipo de datos que tenemos, por ejemplo consideremos la elección de acuerdo a lo siguiente:

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 de tiempo son relativamente estables. Estas técnicas son útiles cuando, se requiere un modelomuy simple, cuando se puede lograr estabilidad al hacer correcciones simples, cuando el entorno de los datos no 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 tendenciaUna serie de datos presenta tendencia cuando tiene un componente a lo largo del tiempo que representa un 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 variables económicas, el crecimiento de la población provoca aumentos en la demanda de bienes y servicios, cuandocrece la aceptación de un producto, etc.
Las técnicas recomendadas para datos con tendencia son los modelos 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 estacional cuando 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 por temporada, o el ahorro de energía por el horario de verano.
Las técnicas a considerar en estos casos son los modelos de descomposición clásicos, censo X-12, suavización exponencial de Winters, de regresión múltiple y Box-Jenkins.
Técnicas para datos con series cíclicas
Existe el efecto cíclico...