modelos de simulacion - promedios móviles
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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA EQUINOCCIAL
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y NEGOCIOS
INGENIERIA EN MARKETING 6 “D”
MODELOS DE SIMULACIÓN
TEMA:
SERIES DE TIEMPO Y MÉTODO DE PROMEDIOS MÓVILES
AUTOR:
CARLOS PAZMIÑO
MARCO ANDRADE
Quito – Ecuador
2014
SERIES DE TIEMPO Y PROMEDIOS MÓVILES
La planeación del futuro y el éxito a largo plazo de una organización depende de cuán bien la
gerencia anticipa el futuro y elabora las estrategias apropiadas.
Con el podemos calcular los volumen de ventas, y una proyección para el siguiente año
UNA SERIE DE TIEMPO
Es un conjunto de observaciones de una variable medida en puntos sucesivos en el tiempo o a lo
largo de periodos sucesivos. El objetivo de estos análisis es proporcionar buenos pronósticos o
predicciones de los valores futuros de la serie de tiempo.
COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO
Tendencia, cíclico, estacional e irregular, se combinan para proporcionar valores específicos de la
serie de tiempo.
TENDENCIA
Una serie de tiempo es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución
en la serie sobre un periodo amplio. Es la propensión al aumento o disminución en los valores de
los datos de una serie de tiempo, como cambios en la población, características demográficas de la
población, tecnología y preferencias de consumo.
La gráfica a) muestra una tendencia no lineal; indica poco crecimiento inicial, luego un periodo de
rápido crecimiento y por último una estabilización. Este patrón de tendencia podría ser una buena
aproximación de las ventas para un producto desde su introducción, pasando por un periodo de
crecimiento y llegando a un periodo de saturación del mercado. La tendencia lineal decreciente de
la gráfica b) es útil para las series de tiempo que muestran una declinación constante en el tiempo.
La línea horizontal en la gráfica c) representa una serie de tiempo que no tiene un aumento o
disminución constante en el tiempo, y por tanto no muestra tendencia.
COMPONENTE CÍCLICO
Es un conjunto de fluctuaciones en forma de onda o ciclos, de más de un año de duración,
producidos por cambios en las condiciones económicas. Un fenómeno que en lo general parece
estar relacionado con la variación de la actividad económica ocurrida durante periodos de crisis o
prosperidad. La fluctuación también puede presentarse en series de tiempo estacionarias.
COMPONENTE ESTACIONAL
Es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año. El patrón de cambio por lo general es
un aumento o una disminución cuantitativa en los valores observados de una serie de tiempo
específica. Cabe mencionar que aunque en la mayor parte de los casos el patrón estacional es un
fenómeno que se presenta en lapsos de tiempo de duración aproximada a un año
COMPONENTE IRREGULAR
Este comportamiento irregular está compuesto por fluctuaciones causadas por sucesos
impredecibles o no periódicos, como el clima poco usual, huelgas, guerras, rumores, elecciones y
cambio de leyes. Este componente representa la variabilidad aleatoria en las series de tiempo y es
resultado de factores a corto plazo, imprevistos y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo.
Promedios móviles
El método de los promedios móviles utiliza el promedio de los n valores de datos más recientes en la serie de tiempo como el pronóstico para el siguiente periodo.
En términos matemáticos:
Ejemplo
Para utilizar promedios móviles con el fin de pronosticar las ventas de gasolina, primero se debe seleccionar el número de valores de datos que se incluirán en el promedio móvil.
Calculemos los pronósticos con un promedio móvil para las primeras tres semanas de la serie de tiempo de ventas de gasolina
Luego utilizamos este valor de promedio móvil como el pronóstico para la semana 4. El valor real observado en la semana 4 es 23, así que el error de pronóstico en la semana 4 es 23 - 19 = 4, en general, el error asociado con un pronóstico es la diferencia entre el valor observado de la serie de tiempo y el pronóstico.
El cálculo para el segundo promedio móvil de tres semanas es
Por consiguiente, el pronóstico para la semana 5 es 21 y el error asociado con este pronóstico es 18 - 21 = 3. De ahí que el error de pronóstico pueda ser positivo o negativo, dependiendo de si el pronóstico es demasiado bajo o demasiado alto.
Por tanto, el pronóstico para la semana 13 es 19, o 19,000 galones de gasolina