suavizacion exponencial

A) SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE DE RESPUESTA ADAPTIVA (SESRA)
Cuando se usa un SES se define un valor de α desde el principio y dicho valor ya no es modificado a través del tiempo. La suavizaciónexponencial simple de respuesta adaptiva es un método que trata de que el valor de la constante de suavización se adapte al cambio que están teniendo los datos. Es básicamente un SES con algunasadecuaciones y anexiones, pero la filosofía y los casos de uso son los mismos. Una cuestión importante es que el valor de α va a depender de un valor β (también entre cero y uno; aunque algunos autores lolimitan de 0.2 a 0.3) que va a suavizar el error y no el pronóstico, por lo que se considera que es más sensible a cambios en el medio y por lo tanto no será tan definitivo determinar dicha β desdeel principio. Una cuestión importante es la siguiente; α es un valor entre cero y uno, si la fórmula asociada con α da como resultado un número mayor o igual que uno, vamos a asignarle siempre el valorde β.
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Fórmulas




Observación
Es importante en todos los métodos tener cuidado con el manejo de los subíndices; en particular sea cuidadoso en este método.
Inicialización


es conocidacomo el valor de suavización, mientras que M se le llama valor absoluto de suavización.
Recuerde que tomará el valor de hasta que el resultado de la fórmula proporcione un valor entre cero y uno.B) VENTAJAS
Determina automáticamente el coeficiente de suavización en base a los errores de los periodos previos.
No funciona bien con series erráticas (muy aleatorias, por ejemplo con baja autocorrelación).
No es útil para pronósticos rutinarios debido a su complejidad de cálculos.





C) Ejemplo
Use los datos del vendedor de verduras de “La Soledad” para hacer el pronóstico parafebrero con α =0.5 (este valor es totalmente neutro, ya que da la misma importancia a lo histórico que a lo presente).
Solución
El primer paso es inicializar la tabla de pronósticos, en este caso el...