Previsión de Ventas. Métodos no paramétricos Previsión de Ventas. Tema 2. 1 Antonio Montañés Bernal Curso 2007-08.

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1 Previsión de Ventas. Métodos no paramétricos Previsión de Ventas. Tema 2. 1 Antonio Montañés Bernal Curso 2007-08

2 Introducción Previsión de Ventas. Tema 2. Introducción 2 Hasta el momento hemos considerado variables sencillas como la que se presenta a continuación.

3 Introducción Previsión de Ventas. Tema 2. Introducción 3 En la medida que nos enfrentemos a esta variable, los métodos anteriores son válidos. Ahora bien, ¿cuál de las dos series representa mejor el comportamiento de unas ventas, la que hemos visto antes, o la que se incluye a continuación?

4 Introducción Previsión de Ventas. Tema 2. Introducción 4 En la medida en que esperamos que las ventas pueden crecer a lo largo del tiempo, los métodos anteriores no recogen una característica que sí está presente en esta variable: TENDENCIA. Esto supone trabajar en un entorno de variables que se miden a lo largo del tiempo. SERIES TEMPORALES Dado que la mayoría de los escenarios que demandan predicciones sobre el valor futuro de las ventas se basan en el uso de series temporales, tenemos que darle una importancia capital al correcto tratamiento de estas series y de cómo predecir sus valores futuros

5 Introducción Previsión de Ventas. Tema 2. Introducción 5 Esto tiene una ventaja: las predicciones para series temporales se apoyan en los valores anteriores y, desde este punto de vista, suelen ser más acertadas. Por el contrario, lo métodos presentados requieren una adaptación. En lo que sigue, vamos a suponer que los valores de la variable que queremos estudiar dependen de una tendencia y t = a + b t Este modelo no es el único posible, tal y como discutiremos en próximos capítulos.

6 Métodos Simples Previsión de Ventas. Tema 2. Métodos Simples6 Predicción Ingenua. El uso del último valor no parece tener sentido ahora, por cuanto la serie crece a lo largo del tiempo. Tiene más sentido usar el siguiente método:

7 Métodos Simples Previsión de Ventas. Tema 2. Métodos Simples7 Predicción Ingenua. Esto supone utilizar como predicción para el periodo T+1 el valor del periodo T más la media de los incrementos observados en la muestra (1, 2,.... T) Este método suele ofrecer una predicción de referencia (benchmark) que es complicado de mejorar, como veremos. La predicción para varios periodos hacia delante puede aproximarse correctamente a los valores futuros. El resto de los métodos ingenuos no conviene usarlos.

8 Dobles Medias Móviles Previsión de Ventas. Tema 2. Métodos Simples8 Esta técnica asume la existencia de una tendencia en la variable que queremos estudiar. Supone el cálculo de dos medias móviles. La primera sobre el valor original de la variable y la segunda sobre la media móvil simple. La primera vendría a calcular el valor del periodo T y con la segunda obtenemos su incremento. La predicción para más allá de un periodo supone la pérdida de información o el uso de predicciones.

9 Medias Móviles Previsión de Ventas. Tema 2. Métodos Simples9 Entonces, si denotamos como MM la media móvil de longitud k La doble media móvil de orden k se define como:

10 Medias Móviles Previsión de Ventas. Tema 2. Métodos Simples10 La obtención de la predicción no es directa. Se parte de la siguiente fórmula: Siendo :

11 Alisado Exponencial Previsión de Ventas. Tema 2. Alisado Exponencial11 Las técnicas de alisado están muy próximas a las medias móviles. Por tanto, también hay que adaptarlas. Podemos seguir un esquema similar a de las Dobles medias móviles y definir un Doble alisado exponencial, también llamado de Brown. Esto supone alisar la serie y, luego, aplicar el mismo procedimiento a la serie alisada. El primer alisado calcula el valor de la tendencia y el segundo el de la pendiente.

12 Doble Alisado Exponencial Previsión de Ventas. Tema 2. Alisado Exponencial12 Este método se obtiene de la siguiente manera. Primero alisamos la serie original: Para, a continuación, aplicar el mismo procedimiento a la serie alisada El método implica seleccionar tanto los valores iniciales de ambas series, como el valor óptimo del parámetro  .

13 Doble Alisado Exponencial Previsión de Ventas. Tema 2. Alisado Exponencial13 La predicción final se obtiene a partir de la siguiente ecuación: donde ahora

14 Alisado Exponencial de Holt Previsión de Ventas. Tema 2. Alisado Exponencial14 Este método es muy similar al anterior. La gran diferencia es que considera que los dos parámetros de alisado pueden cambiar. Los parámetros  y  deben seleccionarse, de forma que 0< ,  <1

15 Alisado Exponencial de Holt Previsión de Ventas. Tema 2. Alisado Exponencial15 El predictor se obtiene como suma de los anteriores componentes:

16 ¿Cómo se determina la existencia de tendencia? Previsión de Ventas. Tema 2.Alisado Exponencial16 Se puede emplear el coeficiente de correlación de rangos de Spearman: Donde D es la diferencia de rangos de la i-ésima observación y N es el número de observaciones de la variable. Cuánto más próximo a la unidad se encuentre, mayor es el grado de correlación con una tendencia.