Métodos De Promedios Móviles Y Suavización Exponencial

Métodos De Promedios Móviles Y Suavización Exponencial

Tanto en organizaciones de compañías de negocios como de gobierno se ha puesto un gran énfasis en el mejoramiento de la toma de decisiones. Debido a que existimos en un medio influido por el tiempo, se ha hecho una meta común el asignar tiempo disponible junto con recursos competitivos que de alguna manera sea óptima. Esta meta se puede lograr, en parte, a través de pronósticos precisos. Hace veinte años los directivos tomaban sus decisiones principalmente con base en su propio sentir e intuición sobre la economía y la industria. Ahora están complementando este "sentir" hacia la economía y la industria con técnicas de pronóstico ya sean éstas sencillas o complejas. El incremento en el uso de microcomputadoras continúa fortaleciendo esta tendencia.

Este capítulo describirá las técnicas de pronóstico de promedios móviles y suavización exponencial.

Los métodos de promedio se desarrollan con base en un promedio de observaciones ponderadas.

Métodos De Promedio

Con frecuencia, la administración enfrenta la situación donde se requiere actualizar los pronósticos diarios, semanales o mensualmente para inventarios que contienen cientos de miles de elementos. A menudo no es posible desarrollar técnicas sofisticadas de pronóstico para cada elemento. En vez de ello, para llevar a cabo esta tarea, se necesita alguna herramienta de pronóstico rápido, barato, muy sencillo y de corto plazo. Es probable que un administrador que enfrente tal situación, emplee una técnica de promedios. Este tipo de técnicas utilizan una forma de promedio ponderado de observaciones anteriores para atenuar fluctuaciones de corto plazo. La suposición fundamental de estas técnicas es que las fluctuaciones en los valores anteriores representan puntos de partida aleatorios de alguna curva atenuada. Una vez que se identifica esta curva, se puede proyectar hacia el futuro para producir un pronóstico.

Promedios Simples

Los datos históricos se pueden atenuar en muchas formas. El objetivo consiste en usar datos anteriores para desarrollar un modelo de pronóstico para periodos futuros. En esta sección, se considera el método de promedios simples. Se toma una decisión para utilizar los primeros t puntos de datos como la parte de inicialización y el resto como la parte de prueba. A continuación, se usa la siguiente ecuación para promediar (calcular la media de) la parte de inicialización de los datos y para pronosticar ci siguiente periodo.

Por último, se determinan los errores de pronóstico y se torna una decisión con respecto a lo adecuado de la técnica de pronóstico.

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