Flowchart
Métodos de pronóstico: promedios móviles y regresión lineal
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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
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- VENTAS Flowchart on Untitled, created by Maria Isabel Morales Valverde on 22/05/2017.
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- Maria Isabel Morales Valverde
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