Pronosticos basados en factores de tendencia

Se conoce como descomposición al proceso en el cual los factores lineales tanto de tendencia como estacionales se aíslan a fin de desarrollar los pronósticosmás precisos.

Enestadística, se dice que la demanda —o las ventas— de un determinado producto muestra estacionalidad cuando la serie de tiempo subyacente atraviesa una variación cíclicapredecible,dependiendo de la época del año. La estacionalidad es uno de los patrones estadísticos más utilizados para mejorar la precisión de los pronósticos de demanda. Ejemplo: la mayoría delos minoristasoccidentales tienen ventas pico en la época de Navidad

El análisis de una serie de tiempo consiste en la descripción y medición de varios cambios y movimientos,tal como aparecen en la seriedurante un periodo de tiempo. Estos cambios o movimientos pueden clasificarse como siguen:

• Tendencia Secular. Es el crecimiento o disminución delos datos a los largo de un periodo dilatado,• Variaciones Residuales, accidentales o aleatorias. Son perturbaciones poco usuales como guerras, desastres, huelgas u otros accidentesno recurrentes.

• Movimiento cíclico. Es la oscilaciónde la prosperidad a la recesión, depresión, recuperación y vuelta de nuevo al periodo de prosperidad. Este movimiento varíaen tiempo, longitud e intensidad.

• Variación Estacional. Es elmovimiento, más o menos regular, que se presenta con un periodo de 12 meses. Este movimiento se observa un añotras otro, y es debido al cambio de estaciones

Este modelo se selecciona en base ha:• Horizonte de pronóstico

• Disponibilidad de datos

• Precisión requeridaCaracterísticas:

• Las tendencias son movimientos a largo plazo en una serie de datos a loslargo del tiempo.

• La tendencia puede ser descrita por una recta o por una curva.