Descomposición de Series de Tiempo
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Descomposición de series de tiempo Las series de tiempo se basan en el uso de técnicas estadísticas que permiten proyectar las variaciones observadas de una serie de datos históricos en un momento dado con unos determinados componentes (tendencia, estacionales, aleatorios) El enfoque usual en lo que se refiere a descomposición de las series de tiempo consta de 5 etapas. La primera etapa consiste en calcular el promedio móvil centrado en 12 meses, debido a que el promedio es de un año se elimina la estacionalidad. La segunda etapa es la estimación de los índices estacionales utilizando el cociente de la demanda actual entre el promedio móvil centrado en 12 meses. La tercera etapa consiste en fijar una línea para los datos “desestacionalizados”. La intersección y la pendiente de esta línea dan valores necesarios para estimar el componente de tendencia. La cuarta etapa es la extrapolación al futuro de la línea encontrada en la etapa anterior proporcionando un pronóstico de lo que la demanda pudiera ser si no existiera la relación, con más estaciones del año. Por último, la quinta etapa consiste en multiplicar cada valor de pronostico desestacionalizado por su índice de estacionalidad para obtener el pronóstico. Formulas Promedio Móvil Fn+1= ∑ Dn n Factor demanda D = (L+T) x S + R Ejemplo: Dados los siguientes datos.
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Las series de tiempo se basan en el uso de técnicas estadísticas que permiten proyectar las variaciones observadas de una serie de datos históricos en un momento dado con unos determinados componentes (tendencia, estacionales, aleatorios)
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Descomposición de series de tiempo
Las series de tiempo se basan en el uso de técnicas estadísticas que permiten proyectar las variaciones observadas de una serie de datos históricos en un momento dado con unos determinados componentes (tendencia, estacionales, aleatorios)
El enfoque usual en lo que se refiere a descomposición de las series de tiempo consta de 5 etapas.
La primera etapa consiste en calcular el promedio móvil centrado en 12 meses, debido a que el promedio es de un año se elimina la estacionalidad. La segunda etapa es la estimación de los índices estacionales utilizando el cociente de la demanda actual entre el promedio móvil centrado en 12 meses.La tercera etapa consiste en fijar una línea para los datos “desestacionalizados”. La intersección y la pendiente de esta línea dan valores necesarios para estimar el componente de tendencia.La cuarta etapa es la extrapolación al futuro de la línea encontrada en la etapa anterior proporcionando un pronóstico de lo que la demanda pudiera ser si no existiera la relación, con más estaciones del año.Por último, la quinta etapa consiste en multiplicar cada valor de pronostico desestacionalizado por su índice de estacionalidad para obtener el pronóstico. Formulas
Promedio Móvil Fn+1=∑ Dnn
Factor demanda D = (L+T) x S + R
Ejemplo:
Dados los siguientes datos.
