Estacionalidad

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Introducción

Estacionalidad

Conclusiones

Bibliografía

ESTACIONALIDAD

En estadística, se dice que la demanda —o las ventas— de un determinado producto muestran estacionalidad cuando la serie de tiempo subyacente atraviesa una variación cíclica predecible, dependiendo de la época del año. La estacionalidad es uno de los patrones estadísticos más utilizados para mejorar la precisión de los pronósticos de demanda.

Ejemplo: la mayoría de los minoristas occidentales tienen ventas pico en la época de Navidad.

Ilustración de series de tiempo estacionales

El gráfico a continuación ilustra 4 series de tiempo estacionales (haga clic para agrandar). Las series de tiempo son agregadas a nivel semanal durante un período de 159 semanas (alrededor de 3 años). Los datos representan los envíos semanales correspondientes a 4 productos distintos del depósito de un gran minorista europeo.

El primer día del año (1.º de enero) está señalado con un marcador vertical gris. Los datos históricos aparecen en rojo, mientras que el pronóstico de Lokad se muestra en color violeta. La estacionalidad se puede observar como una similitud de patrones de un año a otro. Utilice los marcadores grises como referencia.

Desafíos en el cálculo de índices de estacionalidad

El modelo de estacionalidad ilustrado más arriba es un abordaje un tanto ingenuo que puede funcionar para las series de tiempo estacionales llanas. Sin embargo, hay varias dificultades prácticas que se presentan al calcular la estacionalidad:

1. Las series de tiempo son cortas. La vida útil de muchos bienes de consumo no excede los 3 o 4 años. Como resultado, para un determinado producto, la historia de ventas ofrece, en promedio, muy pocos puntos en el pasado para calcular cada índice estacional (es decir, los valores de S(t) durante el curso del año. Ver sección precedente).

2. Las series de tiempo presentan ruido. Las fluctuaciones arbitrarias del mercado tienen impacto sobre las ventas, y hacen difícil aislar la estacionalidad.

3. Varias estacionalidades involucradas. Cuando se observan las ventas a nivel de tienda, la estacionalidad del producto en sí generalmente está entrelazada con la estacionalidad de la tienda.

4. Otros patrones, como la tendencia o el ciclo de vida del producto, también tienen impacto en las series de tiempo, introduciendo varios tipos de desviaciones en el cálculo.

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