Métodos de pronóstico: promedios móviles y regresión lineal

Metodos cuantitativos

Los promedios móviles suavizan los resultados de las ventas

más recientes, conduciendo así a pronósticos más

conservadores.

La utilización de esta técnica supone que la serie de tiempo es

estable, esto es, que los datos que la componen se generan sin

variaciones importantes entre un dato y otro (error aleatorio=0),

esento o un decrecimiento lo hagan con una tendencia to es, que el comportamiento de los datos aunque muestren un

crecimiconstante.

Cuando se usa el método de promedios móviles se está

suponiendo que todas las observaciones de la serie de tiempo

son igualmente importantes para la estimación del parámetro a

pronosticar (en este caso los ingresos).

La REGRESIÓN LINEAL modela, en la forma de una

ecuación matemática, la relación entre dos variables

“X” (independiente y “ “Y(dependiente).

La regresión se define como la relación funcional

de dos o más variables correlacionadas (demanda

vs tiempo). La regresión lineal se refiere a un tipo

especial de regresión donde las relaciones entre las

variables forman una línea recta.

El alisamiento exponencial ( atenuación exponencial) está

diseñada para compensar la principal debilidad del promedio

móvil, la de no responder lo suficiente a los resultados más

recientes. En esta modificación del promedio móvil, las

observaciones más recientes o los resultados de las ventas

no sólo no se incluyen, sino que en realidad se les da más

peso en la serie de tiempo

ALISAMIENTO EXPONENCIAL ó PROM. MÓVIL PONDERADO: El peso aplicado a la cifra de ventas más reciente, se designa como ∝ (alfa) y se denomina la constante de atenuación. Se le dará un valor entre 0.0 y 1.0

suavizamiento exponencial

PROMEDIOS MÓVILES:

REGRESION LINEAL

SUAVIZAMEINTO EXPONENCIAL