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PROMEDIOS MÓVILES

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by

Ely Rivera

on 8 March 2014

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Transcript of PROMEDIOS MÓVILES

La utilización de esta técnica supone que la serie de tiempo es estable, esto es, que los datos que la componen se generan sin variaciones importantes entre un dato y otro (error aleatorio=0)
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
• Conocer que son los promedios y su aplicación en los pronósticos.

OBJETIVOS ESPECIFICOS
• Investigar el método de promedios móviles
• Conocer su aplicación y ventajas
• Aplicar el método en una situación determinada

¿QUÉ ES UN PROMEDIO MÓVIL?
Este método de pronóstico se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión.

El pronóstico de promedio móvil es óptimo para patrones de demanda aleatoria o nivelada donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.
CARACTERÍSTICAS
Un promedio móvil muestra la dirección y la duración de una tendencia.

Las características más comunes de los promedios móviles:
1. El promedio móvil es calculado con cierto período de tiempo predefinido.
2. Mientras más corto el período, mayor la probabilidad de una señal falsa.
3. Mientras más largo el período, menor es la sensibilidad del promedio móvil. Es decir, más certera pero existirán menos señales.
TIPOS DE PROMEDIOS MÓVILES
Existen cuatro tipos comunes del indicador de Promedios Móviles:

1. Simple
2. Exponencial
3. Suavizado (Smoothed)
4. Ponderado Linealmente (Linear Weighted)

Promedio Móvil Simple (SMA)
A veces llamado un promedio móvil aritmético y básicamente es un precio promedio a través de un período de tiempo.

Se calcula sumando los precios de cierre del par analizado durante cierto período de tiempo y luego se divide dentro del mismo número de períodos.

PROMEDIOS MÓVILES
El término móvil indica que conforme se tienen una nueva observación de la serie de tiempo, se reemplaza la observación más antigua de la ecuación y se calcula un nuevo promedio.
Promedio Móvil Exponencial (EMA)
El indicador de Promedio Móvil Exponencial reacciona más rápidamente a cambios de precios recientes que el Promedio Móvil Simple debido al hecho que suma los precios de cierre del período actual al período anterior, dando así más peso a los últimos períodos de precio.
Promedio Móvil Suavizado (SMMA)
Suaviza el promedio móvil por medio de la asignación de mismos pesos a precios pasados que a precios recientes, es recomendable utilizar el SMMA con períodos más largos de tiempo para mejores resultados
Ventajas y Desventajas
VENTAJAS
- Unica técnica simple que es fácil para realiza cálculos.
- Puede ser utilizada para filtrar las variaciones.
- Períodos largos que proporcionan mayor suavización

DESVENTAJAS
- Si existe tendencia, es dificil de detectar
- El promedio móvil retarda la tendencia
¿Cuándo utilizar un pronóstico de promedio móvil?
El pronóstico de promedio móvil es óptimo para patrones de demanda aleatoria o nivelada donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.
Promedio Móvil Ponderado Lineal (LWMA)
Se calcula a través de la multiplicación de cada período de tiempo anterior por un peso. El peso está basado en el número de días del promedio móvil. Un Promedio Móvil Ponderado Lineal, da más peso a información más reciente que a datos más antiguos.
FÓRMULA PROMEDIO MÓVIL SIMPLE
Ejemplo de aplicación de un pronóstico de Promedio Móvil
Una compañía presenta en el siguiente tabulado el reporte de ventas correspondiente al año 2009.
Objetivo
Teniendo en cuenta los datos anteriores, se debe calcular un pronóstico mediante la técnica de Promedio Móvil utilizando:
Un período de 3 meses (a partir de abril de 2009)
Un período de 6 meses (a partir de julio de 2009)

El objetivo consiste en identificar con cuál de los dos períodos del pronóstico se obtiene mayor precisión al compararse con las ventas reales del reporte.
Solución
PROMEDIOS MÓVILES
Univerdidad Francisco Gavidia
Facultad de Ingeniería y

Presupuestos de Producción
Ing. Saúl Granados

De la Paz Ramírez, William Alexander
García Cabrera, Yakelin Lizeth
Rivas, Carlos Enrique
Rivera León, Elizabeth Enriqueta
Conclusiones
• La importancia de los promedios móviles para la predicción de eventos a corto plazo
• Las ventaja importante es que toma en cuenta factores intangible como podría ser reseñas históricas
• El método de promedios móviles responde con mayor rapidez a los cambios
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