Informe: método de pronósticos que John encontró usando Minitab.

CASO 4.2.  MR. TUX

1. Resuma el nivel de error de pronóstico del mejor método de pronósticos que John encontró usando Minitab.

El mejor método de pronósticos encontrado por John mediante el software Minitab, es el de Suavización Exponencial Multiplicativa de Winters, dado presenta índices menores de MAD y MAPE con respecto a los otros métodos evaluados.

La desviación media absoluta (MAD) obtenida, resulta igual a 25,825 mientras que el error porcentual absoluto medio es del 22.0% indicando así que las desviaciones respecto de los valores reales son mucho menores que los calculados a partir de los distintos métodos evaluados.

1. John usó los valores que Minitab predeterminó para α, β, y δ. John cree que existen otras opciones para estos parámetros que implicarían mediciones del error más pequeñas. ¿Está usted de acuerdo?

Sí, sin embargo, la búsqueda de estos parámetros se complica, debido a la cantidad y el procedimiento del cálculo; la búsqueda de estos debe basarse en criterios relacionados a la forma de la curva del pronóstico, por lo que es necesario el uso de softwares de optimización para la minimización de los errores.

1. Aun cuando se desilusionó con los resultados iniciales, esto es lo mejor que puede hacer con métodos de suavización. ¿Qué puede hacer John, por ejemplo, para determinar qué tan adecuada es la técnica de pronósticos de Winters?

Con la técnica de Winters, John emplea parámetros iguales a 0.2; sin embargo, no son parámetros estimados por el software. El método considera los factores estacionales, por lo que se ajusta con mayor precisión que los otros métodos de suavización exponencial, reduciendo a la mitad el error porcentual promedio. John debe buscar los valores de los parámetros que minimicen los índices MPE Y MAPE, lo cual puede lograr utilizando softwares de optimización.

1. Si bien no se calculó directamente en Minitab, el MPE mide el sesgo del pronóstico ¿Cuál es el valor ideal del MPE?        

El valor ideal del MPE, será cercano a cero, sin embargo; se debe considerar que este índice no considera las tendencias negativas y/o positivas por lo que los valores positivos grandes, pueden ser anulados por valores negativos de magnitud similar; siendo una mejor opción la elección de índices que tomen el valor absoluto de dichos sesgos, lo cual evitará la anulación de estos grandes factores. Si los resultados del MPE resultan en un porcentaje negativo grande, los pronósticos estimados están sobreestimados, contrario cuando se presenta un porcentaje positivo grande.

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