Tarea 2 Pronosticos Para La Toma De Decisiones

Título: Técnicas de pronósticos

Resumen:

Básicamente podemos centrar la elección de una técnica de pronósticos en el tipo de datos que tenemos, por ejemplo consideremos la elección de acuerdo a lo siguiente:

1. Técnicas para datos estacionarios: Los datos son estacionarios cuando el valor medio no cambia en el tiempo, es decir cuando los datos de las series de tiempo son relativamente estables. Estas técnicas son útiles cuando, se requiere un modelo muy simple, cuando se puede lograr estabilidad al hacer correcciones simples, cuando el entorno de los datos no sufre variaciones o cuando los datos son una serie de errores de pronóstico.

2. Técnicas para datos con tendencia: Una serie de datos presenta tendencia cuando tiene un componente a lo largo del tiempo que representa un crecimiento o decremento, es decir, si su valor promedio cambia a lo largo del tiempo. Estas técnicas suelen utilizarse cuando, por ejemplo, el poder de compra de una moneda afecta variables económicas, el crecimiento de la población provoca aumentos en la demanda de bienes y servicios, cuando crece la aceptación de un producto, etc.

3. Técnicas para datos estacionales: Una serie de tiempo es estacional cuando presenta patrones de cambio y es repetitivo año tras año. Estas técnicas se usan, por ejemplo, cuando el clima influye en la variable a analizar, como el aumento en las ventas de cierta ropa por temporada, o el ahorro de energía por el horario de verano.

4. Técnicas para datos con series cíclicas: Existe el efecto cíclico en los datos cuando hay oscilación alrededor de la tendencia, sin embargo esta oscilación pocas veces se repite a intervalos fijos y la magnitud de las fluctuaciones también tiende a variar. Estas técnicas se usan cuando hay cambio en gustos masivos o populares como modas, música, comida etc., cuando se den cambios en la población por guerras, epidemias o catástrofes naturales, también cuando hay cambios en el ciclo de vida de un producto.

Representación gráfica:

DATOS ESTACIONARIOS largo plazo

Es cuando el valor medio no cambia en modelos: métodos

el tiempo los datos son relativamente informales, promedio

estables. Son útiles cuando se requieren simple, promedio

un modelo muy simple cuando se puede movil, autorregresivos

lograr estabilidad al hacer correcciones de promedio movil, métodos

simples.

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