Metodo Por Suavizacion Exponencial

INTRODUCCION

En el mundo actual las empresas se mueven en una atmosfera de incertidumbre en cuanto a las variaciones de la demanda y el mercado. Es necesario establecer una serie de estrategias para suplir esta demanda y tener cada vez mayor participación en el mercado, el uso correcto de pronósticos nos ayudara a cumplir con este ambicioso objetivo.

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El método de suavización exponencial es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores.

Es el método de pronóstico formal que se usa más a menudo, por su simplicidad y por la reducida cantidad de datos que requiere. A diferencia del método de promedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda pretérita y n ponderaciones, la suavización exponencial requiere solamente tres tipos de datos: el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro suavizador, alfa , cuyo valor fluctúa entre 0 y 1.0. Para elaborar un pronóstico con suavización exponencial, será suficiente que calculemos un promedio ponderado de la demanda más reciente y el pronóstico calculado para el último periodo.

En la suavización exponencial se asignan pesos a los datos pasados tal que los pesos disminuyen al hacerse los datos más antiguos, esto es que en un proceso cambiante, esto es que los datos recientes son más validos que los datos antiguos.

Este método solo necesita el pronóstico más reciente, una constante de suavización (es un valor arbitrario entre 0 y 1) y el último dato real, y así se elimina la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos pasados.

La suavización exponencial requiere un valor de inicio. Si se tienen datos disponibles se puede emplear un promedio sencillo para iniciar el proceso; si los datos no son seguros se puede hacer una predicción subjetiva.

La ecuación correspondiente a este pronóstico es:

Ft+1= (demanda para este periodo) + (1- )(pronóstico calculado para el último periodo)

Ft+1= Dt + (1- )Ft

La siguiente ecuación es equivalente :

Ft+1= Ft + (Dt-Ft)

La constante de suavización a es un número entre 0 y 1 que entra multiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declina exponencialmente al volverse antiguos los datos.

Una a baja de más ponderación a los datos históricos. Una a de 1 refleja una ajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos serán las demandas reales de los periodos anteriores.

La selección depende de las características de la demanda. Los valores altos de a son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda.

Los valores bajos de a son más apropiados para demandas relativamente estables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación aleatoria.

La suavización exponencial simple es un promedio suavizado centrado en el periodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia, por la que ningún valor de a compensará completamente la tendencia en los datos.

Los valores ordinarios de a varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de a disminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido - dispersión).

Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda (introducciones de nuevos productos y error buscando cuál valor reduce el error del pronóstico.

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