Exposicion serie de tiempo caro

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Series de tiempo Media simple Métodos cuantitativos

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Series de tiempo Media simple

Méto

dos

cuanti

tati

vos

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Series de tiempo

Méto

dos

cuanti

tati

vos

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objetivos

El principal objetivo de una serie de tiempo, es su análisis para hacer pronóstico.

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Los métodos de pronósticos cuantitativos incluyen métodos de series de tiempo y métodos causales. Un método de serie de tiempo es apropiado cuando los datos históricos están restringidos a valores pasados de la variable que se esta pronosticando.  

introducción

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Una serie tiempo es una secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme, así los datos usualmente son dependientes entre sí.

La serie de tiempos es el conjunto de observaciones sobre una variable medida en puntos sucesivos en el tiempo a lo largo de periodos sucesivos, incluye cuatro componentes separados: tendencia, estacional, irregular y cíclico.

definición

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Algunos ejemplos donde se puede utilizar series temporales

Economía y Marketing Proyecciones del empleo y desempleo. Evolución del índice de precios de la leche. Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria. Índices del precio del petróleo.

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Demografía Número de habitantes por año. Tasa de mortalidad infantil por año

Medioambiente Evolución horaria de niveles de óxido de azufre y de niveles de óxido de nitrógeno en una ciudad durante una serie de años. Lluvia recogida diariamente en una localidad. Temperatura media mensual. Medición diaria del contenido en residuos tóxicos en un río.

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Elección de las técnicas de pronosticoClasificación de las series de

tiempo

Las series temporales se pueden clasificar en:

a.- Estacionarias.- Una serie es estacionaria cuando es estable a lo largo del tiempo, es decir, cuando la media y varianza son constantes en el tiempo. Esto se refleja gráficamente en que los valores de la serie tienden a oscilar alrededor de una media constante y la variabilidad con respecto a esa media también permanece constante en el tiempo.

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Elección de las técnicas de pronosticoClasificación de las series de

tiempo

b.- No estacionarias.

- Son series en las cuales la tendencia y/o variabilidad cambian en el tiempo. Los cambios en la media determinan una tendencia a crecer o decrecer a largo plazo, por lo que la serie no oscila alrededor de un valor constante.

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Componente Definición Razón de influencia Duración

Tendencia Patrón de movimientos ascendentes y descendentes general o persistente a largo plazo.

Debido a cambios en tecnología, población, riqueza o valores.

Varios años

Estacionalidad Fluctuaciones periódicas bastante regulares que ocurren dentro de cada periodo de 12 meses, año con año.

Debido a condiciones de tiempo (desastres naturales), costumbres sociales, religiosas (Navidad, Semana Santa).

Información mensual, trimestral.

Ciclicidad Desplazamiento o movimientos repetitivos ascendentes o descendentes mediante cuatro fases: desde el punto más alto (prosperidad)a la contracción (recesión); de la sima (depresión) a la expansión (crecimiento).

Debido a las interacciones de distintos factores que influyen en la economía.

De 2 a 10 años, con distinta intensidad para la duración de un ciclo completo.

Irregulares o aleatorias

Fluctuaciones erráticas o residuales en una serie de tiempo que existen después de tomar en cuenta los factores anteriores.

Debido a variaciones aleatorias en los datos.Debido a acontecimientos imprevistos.

No definido

Estacionaria Comportamiento sin tendencia y baja o nula variación a través del tiempo

No hay cambios significativos en la variable de estudio

No definido

Componentes

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conclusión

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Media simple

Meto

todos

cuanti

tati

vos

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Objetivo

El objetivo de este método es pronosticar un valor futuro similar al promedio de todos los valores pasados.

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Dentro de las ventajas del método tenemos que es muy amortiguado, por lo cual no

encontramos grandes saltos, y es muy simple de comprender por

cualquier persona.

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El problema es que al tener Pronósticos en cuenta todos los datos históricos, llega un momento donde los valores reales que se agregan Prácticamente no modifican el

pronóstico futuro. Aún así, en algunas ocasiones se utiliza. 

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conclusión

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Problemas a resolver

Méto

dos

Cuanti

tati

vos

Med

ia S

imp

le

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En la procesadora de atún se quiere pronosticar la demanda que tendrán para este nuevo año basándose en el método de media simple, pronosticando las demandas de los 4 años anteriores.2009- 1000002010-1420002011-1249862012-138000¿Demanda para el 2013?

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En la fábrica de pantalones se quiere pronosticar la demanda que tendrán para este semestre basándose en el método de media simple, pronosticando las demandas de los 6 meses anteriores.

Enero- 15000Febrero- 11000Marzo-16500Abril-16890Mayo- 17234Junio- 17500

¿Demanda para el mes de Julio?