Que Son Las Historietas
Páginas: 8 (1989 palabras)
Publicado: 22 de noviembre de 2012
Investigación y Técnicas de Mercado
Previsión de Ventas
TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE.
(IV): Ajustes de Tendencia
Profesor: Ramón Mahía
Curso 2002 - 2003
I. Introducción
Hasta el momento, hemos insistido varias veces en la poca habilidad de las técnicas de previsión simple (naive, medias móviles, alisados....) en presencia de componentesregulares (tendencia o estacionalidad) en las series temporales analizadas.
La presencia de estacionalidad, puede ser fácilmente resuelta mediante el cálculo de factores de corrección estacional con los que "filtrar de estacionalidad" la serie original.
La presencia de un fuerte componente tendencial requiere, así mismo, un tratamiento específico, bien a través de algunavariante del alisado exponencial simple (alisados con tendencia), bien mediante algún otro procedimiento ad-hoc como el que aquí se introduce: el ajuste temporal de tendencia.
II. Ajuste de Tendencia: Introducción
El procedimiento generalmente denominado "Ajuste de Tendencia", consiste en estimar un Modelo de Regresión que explique la evolución temporal de la serie analizada enfunción de una variable "de tiempo", es decir, una serie "t" que representa el paso del tiempo T=1,2,3,4.......
Remarquemos algunos aspectos básicos de la anterior definición en el contexto de las técnicas revisadas anteriormente:
• Desde el punto de vista técnico, existe una diferencia fundamental entre esta técnica y el resto: esta técnica no utiliza un simple cálculoaritmético sino que se basa en un ajuste paramétrico, el análisis de regresión, que requiere utilizar un método de estimación estadística de parámetros.
• Lo anterior implica que la utilización de esta técnica exige, en primer lugar, el conocimiento de algún método de estimación de parámetros en una relación bivariante como por ejemplo, el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios.
• Peroademás, la aplicación de un método de estimación de parámetros en un modelo de regresión no sólo requerirá conocer y entender el "algoritmo" de cálculo sino también el "armazón" analítico -estadístico que rodea a este cálculo y que permite manejar con solvencia los resultados obtenidos: hipótesis básicas, propiedades inferenciales de los parámetros, estimación estadística de la precisión de estosparámetros, aplicación de métodos no lineales....
• En este documento, necesariamente introductorio, vamos a centrarnos en la dimensión esencialmente empírica del método renunciando a penetrar en los detalles analíticos, tanto del método de estimación paramétrico, como de las implicaciones inferenciales que una correcta aplicación implicaría.
III. Ajuste de Tendencia: TécnicaPartimos de un modelo genérico de ajuste de tendencia (en adelante AT) que representamos como:
[pic]
donde
• "yi" representa las observaciones temporales "i" de serie analizada
• "ti" representa una serie de tiempo t=1,2,3.......
• "f(ti)" representa la forma funcional en que yi y ti se relacionan
• "ui" representa laperturbación aleatoria de la serie en este modelo, es decir, la parte de yi que, para cada "i" no puede ser "captada" por la serie de tendencia "ti"
La forma matemática de f(ti) puede adquirir mayor menor complejidad en función de la mayor o menor complejidad del patrón de evolución tendencial de la serie analizada. Presentamos en este documento algunos de los más comunes y técnicamenteaccesibles.
• Ajuste Lineal:
• Función: [pic]
• Características temporales: Pendiente monótona creciente constante positiva o negativa
[pic]
• Ajuste Potencial:
• Función: [pic]
• Características temporales: Pendiente absoluta creciente para valores positivos (b -positivo ) y negativos (b-negativo), menos acelerada que la...
Previsión de Ventas
TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE.
(IV): Ajustes de Tendencia
Profesor: Ramón Mahía
Curso 2002 - 2003
I. Introducción
Hasta el momento, hemos insistido varias veces en la poca habilidad de las técnicas de previsión simple (naive, medias móviles, alisados....) en presencia de componentesregulares (tendencia o estacionalidad) en las series temporales analizadas.
La presencia de estacionalidad, puede ser fácilmente resuelta mediante el cálculo de factores de corrección estacional con los que "filtrar de estacionalidad" la serie original.
La presencia de un fuerte componente tendencial requiere, así mismo, un tratamiento específico, bien a través de algunavariante del alisado exponencial simple (alisados con tendencia), bien mediante algún otro procedimiento ad-hoc como el que aquí se introduce: el ajuste temporal de tendencia.
II. Ajuste de Tendencia: Introducción
El procedimiento generalmente denominado "Ajuste de Tendencia", consiste en estimar un Modelo de Regresión que explique la evolución temporal de la serie analizada enfunción de una variable "de tiempo", es decir, una serie "t" que representa el paso del tiempo T=1,2,3,4.......
Remarquemos algunos aspectos básicos de la anterior definición en el contexto de las técnicas revisadas anteriormente:
• Desde el punto de vista técnico, existe una diferencia fundamental entre esta técnica y el resto: esta técnica no utiliza un simple cálculoaritmético sino que se basa en un ajuste paramétrico, el análisis de regresión, que requiere utilizar un método de estimación estadística de parámetros.
• Lo anterior implica que la utilización de esta técnica exige, en primer lugar, el conocimiento de algún método de estimación de parámetros en una relación bivariante como por ejemplo, el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios.
• Peroademás, la aplicación de un método de estimación de parámetros en un modelo de regresión no sólo requerirá conocer y entender el "algoritmo" de cálculo sino también el "armazón" analítico -estadístico que rodea a este cálculo y que permite manejar con solvencia los resultados obtenidos: hipótesis básicas, propiedades inferenciales de los parámetros, estimación estadística de la precisión de estosparámetros, aplicación de métodos no lineales....
• En este documento, necesariamente introductorio, vamos a centrarnos en la dimensión esencialmente empírica del método renunciando a penetrar en los detalles analíticos, tanto del método de estimación paramétrico, como de las implicaciones inferenciales que una correcta aplicación implicaría.
III. Ajuste de Tendencia: TécnicaPartimos de un modelo genérico de ajuste de tendencia (en adelante AT) que representamos como:
[pic]
donde
• "yi" representa las observaciones temporales "i" de serie analizada
• "ti" representa una serie de tiempo t=1,2,3.......
• "f(ti)" representa la forma funcional en que yi y ti se relacionan
• "ui" representa laperturbación aleatoria de la serie en este modelo, es decir, la parte de yi que, para cada "i" no puede ser "captada" por la serie de tendencia "ti"
La forma matemática de f(ti) puede adquirir mayor menor complejidad en función de la mayor o menor complejidad del patrón de evolución tendencial de la serie analizada. Presentamos en este documento algunos de los más comunes y técnicamenteaccesibles.
• Ajuste Lineal:
• Función: [pic]
• Características temporales: Pendiente monótona creciente constante positiva o negativa
[pic]
• Ajuste Potencial:
• Función: [pic]
• Características temporales: Pendiente absoluta creciente para valores positivos (b -positivo ) y negativos (b-negativo), menos acelerada que la...
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