1. 5.1 Modelos de pronósticos
1.1. Cualitativos
1.1.1. Carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones
1.2. Análisis de series de tiempo o cuantitativos
1.2.1. Datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos
1.2.1.1. Modelos comunes para pronósticos cuantitativos
1.2.1.1.1. Promedio Móvil Simple
1.2.1.1.2. Promedio Móvil Ponderado
1.2.1.1.3. Suavizamiento exponencial
1.2.1.1.4. Análisis de regresión
1.2.1.2. M
1.3. Relaciones causales
1.3.1. La demanda está relacionada con uno o más factores subyacentes del ambiente
1.4. Simulación
1.4.1. Recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico
1.5. 5.1.1 Modelos de pronósticos para un nivel constante
1.5.1. Ultimo valor
1.5.2. Promedio
1.5.2.1. Promedio simple
1.5.2.1.1. Es un promedio de los datos del pasado en el cual las demandas de todos los períodos anteriores tienen el mismo peso relativo
1.5.3. Exponencial
1.5.3.1. 1. Los modelos exponenciales tienen una precisión sorprendente
1.5.3.2. 2. Es muy fácil formular un modelo exponencial.
1.5.3.3. 3. El usuario puede comprender como funciona el modelo
1.5.3.4. 4. Se requiere muy pocos cálculos para usar el modelo
1.6. Promedios móviles
1.6.1. Una media móvil simple combina los datos de demanda de la mayor parte de losperiodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el siguiente periodo
1.7. 5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos.
1.7.1. Estacionario de Primer Orden:
1.7.1.1. Una serie de tiempo está en el estacionario de primer orden si el valor esperado de Xt , se mantiene constante para cualquier valor de t
1.7.1.2. Una serie de tiempo se encuentra estacionaria de segundo orden solamente cuando la estacionaria de primer orden y la covarianza entre Xt y Xs es función de la anchura (t-s.)
1.7.2. Estacionario de Segundo Orden:
2. 5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal
2.1. Suavizado Exponencial
2.1.1. Permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes
2.1.1.1. La demanda real para el periodo más reciente y, El pronóstico más reciente
2.2. Suavizado exponencial de primer orden
2.3. Doble suavizado exponencial
2.3.1. El doble suavizado exponencial tiende a suavizar el ruido en series de demanda estables.
2.3.2. El modelo es directo; suaviza el pronóstico obtenido con un modelo de suavizado exponencial de primer orden y el pronóstico obtenido mediante un modelo de suavizado exponencial doble.