Pronóstico cuantitativo

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Félix Acosta
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Pronóstico cuantitativo
  1. Pronósticos en los cuales existen antecedentes del fenómeno a pronosticar. Se utilizan modelos matemáticos y estadísticos para pronosticar. Se realizan análisis de series de tiempo
    1. Analizado por las siguientes técnicas:
      1. Regresión lineal: Relación funcional entre dos variables, una dependiente de la otra, a partir de datos observados.
        1. Modelado por las ecuaciones: y = ax + b, b = Σ(xy - n(X^2))/Σ(x^2 - n(XY)) y a = Y - bx
        2. Suavización: Permite la no utilización de demasiado dato histórico, cada dato que pasa hace que se incremente la ponderación del dato en (1-α). α se conoce como la constante de suavización y estas determinada por la demanda y decisiones gerenciales.
          1. El promedio móvil ponderado y la suavización pueden verse interrelacionadas si se define una constante alpha 2/(n+1), donde n es la cantidad de elementos analizados.
            1. Muy pocos registros de los datos históricos
              1. Constante suavizamiento α
                1. La última estimación de la demanda es igual a la anterior ajustada por una fracción de la diferencia de la última demanda real y la estimación anterior
                  1. Ajuste de la tendencia β
                  2. Enfoque intuitivo
                    1. Suponer ventas iguales
                    2. Promedios móviles
                      1. Promedio Móvil Simple: Debido a que los promedios son centralizados estos pueden ayudar a omitir fenómenos externos. El plazo del promedio es siempre fijo y nuevos valores siempre son sustituidos por los más antiguos. Este método requiere que se tenga demasiado dato histórico por lo cual puede ser a veces ineficiente.
                        1. Modelado por la ecuación: F = ΣA/n
                        2. Promedio Móvil Ponderado: Promedio que permite dar más importancia a cualquier campo deseado, siempre y cuando todas las ponderaciones sean igual a 1
                          1. Modelado por la ecuación: F = ΣWA
                            1. Hacer énfasis periodos más recientes
                              1. Suavizar las fluctuaciones de la demanda
                              2. Número de datos historiales reales
                                1. Suponer estabilidad de la demanda por un tiempo
                                  1. Problemas
                                    1. Al aumentar n suaviza mejor las fluctuaciones
                                      1. No reflejan bien las tendencias
                                        1. Se quedan en el pasado
                                        2. Requieren datos históricos
                                      2. Proyecciones de tendencia
                                        1. Recta de tendencia
                                          1. Método de mínimos cuadrados
                                            1. Mejor ajuste
                                          2. Ajuste de datos históricos
                                        2. Categorías
                                          1. 1. Enfoque intuitivo
                                            1. 2. Promedios móviles
                                              1. 3. Suavizamiento exponencial
                                                1. 4. Proyección de tendencias
                                                  1. 5. Regresión Lineal
                                                  2. Modelos
                                                    1. Series de tiempo
                                                      1. El futuro es una función del pasado
                                                        1. Serie de atos puntuales
                                                          1. Igualmente espaciados
                                                        2. Asociativos
                                                          1. Incorpora variables o factores
                                                            1. Influyentes en la variable a pronostricar
                                                        3. Serie de tiempo
                                                          1. Descomposición
                                                            1. Tendencia
                                                              1. Movimiento gradual de los datos en el tiempo
                                                              2. Estacionalidad
                                                                1. Datos repetidos después de un periodo
                                                                2. Ciclos
                                                                  1. Patrones
                                                                    1. Ocurren cierta cantidad de años
                                                                      1. Afectado por acontencimientos
                                                                    2. Variaciones
                                                                      1. Aleatorias
                                                                        1. Situaciones inusuales
                                                                    3. Errores
                                                                      1. La exactitud se verifica con comparar pronósticos con valores reales
                                                                        1. 3 Medidas
                                                                          1. MAD
                                                                            1. Desviación media absoluta
                                                                              1. Se utiliza para probar valores de α y β
                                                                              2. MSE
                                                                                1. Error cuadrático medio
                                                                                  1. Acentua desviaciones debido al cuadrado
                                                                                    1. Se utiliza para tener pequeñas desviaciones en vez de una desviación grande
                                                                                    2. MAPE
                                                                                      1. Error porcentual absoluto medio
                                                                                        1. Evita valores muy grandes
                                                                                      2. 2 Medidas
                                                                                        1. Desviación estándar
                                                                                          1. Coeficientes de correlación
                                                                                        Show full summary Hide full summary

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