Métodos


En éstos métodos se atenúan o suavizan los datos (es decir los valores observados en la serie de tiempo que se está analizando) obteniendo la media aritmética de un subconjunto de los datos históricos más recientes observados eliminando la observación o dato histórico más antiguo cada vez que se dispone de una nueva observación o dato. 
De manera que el promedio o media aritmética se va, por decirlo así, moviendo o desplazando, es por esto que se les conocen o nombran como “promedios móviles”. 
Basados en esas medias o promedios obtenidos se calcula el valor estimado para el siguiente periodo, o dicho de otra manera el valor pronosticado para ese periodo. Existiendo diferentes formas o variantes de hacerlo en cada método o técnica particular. 

Existen dos maneras generales comúnmente utilizadas de suavizar series de tiempo.
La primera es a través de los métodos o técnicas conocidas como de “promedios móviles” y la segunda por medio de las técnicas llamadas de “suavización exponencial”. 
Dentro de las de "promedios móviles" podemos mencionar las que siguen: El Promedio Simple, El Promedio Móvil Simple, y El Promedio Móvil Doble. 

El promedio simple se usa más comúnmente para fines didácticos que para análisis reales, pero podría ser utilizado en el caso de que tengamos series de tiempo estacionarias, es decir que el valor promedio de los valores observados en la serie de tiempo en cuestión se mantenga estable, o dicho de otra forma, no cambie con el transcurrir del tiempo. 

Estos casos son poco comunes y en tal situación, debido a su naturaleza, no tiene mucho sentido utilizar alguna técnica o método sofisticada para estimar un pronóstico.
Dentro de las técnicas de “suavización exponencial“ hay una gran variedad pero entre ellas mencionaremos unas de las más utilizadas que son las que siguen: 

  • Suavización Exponencial Simple
  • Suavización Exponencial Doble (Método de Brown)
  • Suavización Exponencial Ajustada a la tendencia (Método de Holt)
  • Suavización Exponencial Simple de Respuesta Adaptativa
  • Suavización Exponencial Cuadrática (Método de Brown)
  • Suavización Exponencial Triple o de Tres parámetros de Winter.


Promedio Simple
Este modelo solo es recomendable para series de tiempo que no presentan patrones de tendencia, estacionalidad, o ciclisidad en los datos.


Promedio Móvil Simple
Se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener el pronóstico. 
El pronóstico se obtiene al calcular la media aritmética del conjunto de datos más recientes seleccionado. 

Cada vez que se tiene una nueva observación se agrega esta al conjunto de datos, y se elimina de éste la observación o dato más antiguo. 
El número de datos más recientes a considerar en el conjunto de observaciones del cual se calcula la media aritmética es una decisión del analista que realiza el pronóstico; la sensibilidad a los cambios en el comportamiento de la serie se reduce al utilizar un número mayor de observaciones en el conjunto de datos. 

Nota: Este modelo no maneja muy bien los datos con estacionalidad o con tendencia pero si lo hace mejor que la técnica del promedio simple.

Promedio Móvil Doble
El método consiste en calcular un conjunto de promedios móviles y en seguida se calcula un segundo conjunto como promedio móvil del primero.
Este método se utiliza para realizar pronósticos de series que tienen una tendencia lineal ya que éste método maneja mejor la tendencia lineal que el “Método del Promedio Móvil Simple” el cual presenta un rezago respecto de la serie original en estos casos.

A continuación, se presenta el siguiente video donde se explica cómo realizar pronósticos de serie de tiempo a través del software WINQSB (más adelante se explica en detalle este programa):



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