Método de pronósticos

Método de pronósticos

La precisión del pronóstico es el grado de cercanía entre la expresión de cantidad y el valor real de esa cantidad. El valor real generalmente no puede medirse en el momento en el que se realiza el pronóstico, porque la expresión se refiere al futuro.

En otros contextos, las estimaciones de precisión se utilizan para respaldar el análisis de sensibilidad, considerando diferentes escenarios y sus respectivas probabilidades.

Los métodos de pronósticos no son perfectos en su precisión, por lo que la máxima precisión posible se busca en función del análisis de sus errores, existe una formula básica:

Donde:

e t = Error residual del pronóstico (diferencia del valor real y el valor de su pronóstico).

Y t = Valor real de una serie de tiempo en el período t.

Ŷ t = Valor pronosticado en el período t.

Analizaremos cuatro maneras de medir el error:

MAD: desviación absoluta media

Este método promedia las magnitudes y los errores de pronóstico, es útil cuando el analista quiere medir el error pronosticado en las mismas unidades que la serie original.

MSE: error cuadrático medio

En este método, cada error se eleva al cuadrado, se suman y se dividen entre el número de observaciones; lo que hace es que penaliza los errores grandes ya que se elevan al cuadrado.

MAPE: error porcentual absoluto medio

Este método es muy útil cuando la magnitud de la variable del pronóstico es de importancia para la precisión del pronóstico, o cuando los valores de Yt son grandes.

MPE: error porcentual medio

Este sistema de medición se utiliza para saber si el método de pronóstico tiene tendencia; encuentra el error en cada período y divide el resultado entre el valor real para ese período, después se promedian estos errores porcentuales.

El MPE producirá un valor cercano a cero si el método de pronóstico no tiene tendencia; si el resultado es un porcentaje alto negativo, el método sobreestima de forma consistente; y si el resultado es un porcentaje alto positivo, el método subestima de forma consistente.

Causas de error de medición.

Aunque es imposible conocer todas las causas del error es conveniente conocer todas las causas importantes y tener una idea que permita evaluar los errores más frecuentes. Las principales causas que producen errores se pueden clasificar en:

• Error debido al instrumento de medida.

• Error debido al operador.

• Error debido a los factores ambientales

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