Pronosticos Ejercicios

Ejercicios a resolver:

escribe de forma resumida los tres métodos de suavización que estudiaste en el tema cinco.

• Menciona las características de cada método.

• Menciona cuándo es recomendable utilizar cada método de suavización.

• Cuáles son las ventajas y/o desventajas de cada uno.

• Utiliza el método de suavización exponencial simple para analizar esta serie de datos referentes al porcentaje de ocupación hotelera en ciudades de Durango:

α = 0.4, β = 0.1 y γ = 0.2

Mes Ocupación hotelera (porcentaje)

Lerdo

Enero 26.21

Febrero 29.67

Marzo 16.03

Abril 15.10

Mayo 27.72

Junio 21.74

Julio 41.53

Agosto 17.34

Septiembre 20.90

Octubre 16.06

Noviembre 19.24

Diciembre 22.48

Pueblo Nuevo

Enero 39.32

Febrero 41.22

Marzo 44.39

Abril 43.97

Mayo 45.31

Junio 51.27

Julio 59.29

Agosto 49.77

Septiembre 51.27

Octubre 47.62

Noviembre 48.10

Diciembre 51.61

Procedimientos:

• Realizamos el ejercicio como corresponde

• Plasmamos el procedimiento de la tarea

• Realizamos la investigación de fuentes confiables de lo que se me pedía.

• Hicimos toma de pantalla de los ejercicios

• Copiamos las fotos en nuestro trabajo

• Entregamos el trabajo a tiempo

Resultados:

Características de los métodos:

Suavización exponencial simple:

suavización exponencial simple es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, este posee una ventaja sobre el modelo de promedio móvil ponderado ya que no requiere de una gran cantidad de períodos y de ponderacion.

Suavización exponencial lineal

puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado

mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización

Método de Winters

En este tipo de tecnicas se hace uso de datos historicos para obtener una nueva serie mas suave a partir de la cual se hace la prevision . Se toma en consideracion todos los datos previos al periodo de prevision disponible, aunque se les otirgan pesis decrecientes exponencialmente a medida que se distancian de dicho periodo

• Menciona cuándo es recomendable utilizar cada método de suavización.

METODO DE WINTERS

Lo que se debe hacer siempre, antes de decidir cual método de pronóstico usar, es analizar detenidamente la serie para determinar el tipo de comportamiento que tiene, luego hacer una revisión de los diferentes métodos, ver la manera como se ajustan a la serie, revisar los MSE4 de cada una de los métodos y luego aplicarlo.

SUAVIZACION EXPONENCIAL LINEAL

útil cuando los datos que tenemos presentan una tendencia definida y que permita intuir que los próximos datos se moverán hacia arriba, en estos casos se requiere para pronosticar una función de tendencia lineal.

Suavización exponencial simple:

utiliza un promedio móvil exponencial de todos los datos observados previamente, este tipo de modelo es comúnmente idóneo para trabajar con datos que no tienen una tendencia que pueda ser predecible hacia abajo o hacia arriba. El punto es lograr una estimación real, después esta estimación se utilizará como pronóstico para valores futuros.

Cuáles son las ventajas y/o desventajas de cada uno.

Suavización exponencial simple:

ventajas:

Determina automáticamente el coeficiente de suavización en base a los errores de los periodos previos.

No funciona bien con series erráticas (muy aleatorias, por ejemplo con baja auto correlación).

No es útil para pronósticos rutinarios debido a su complejidad de cálculos.

...