Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

Promedio Móvil Ponderado

No description
by

viviana gutierrez

on 14 July 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Promedio Móvil Ponderado

se utiliza cúando...
El pronóstico de promedio móvil ponderado es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, dicho enfoque es superior al del promedio móvil simple.
Promedio Móvil Ponderado
Promedio Móvil Ponderado

Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.
Método de Suavización Exponencial Simple
Esta técnica se basa en la atenuación de los valores de la serie de tiempo, obteniendo el promedio de estos de manera exponencial; es decir, los datos se ponderan dando un mayor peso a las observaciones más recientes y uno menor a las más antiguas. Al peso para ponderar la observación más reciente se le da el valor υ, la observación inmediata anterior se pondera con un peso de a (1 - υ), a la siguiente observación inmediata anterior se le da un peso de ponderación de a (1 - υ)2 y así sucesivamente hasta completar el número de valores observados en la serie de tiempo a tomar en cuenta para realizar la atenuación, es decir, para calcular el promedio ponderado. La estimación o pronóstico será el valor obtenido del cálculo del promedio. La expresión para realizar el cálculo de la atenuación exponencial es la siguiente

vídeo promedio móvil
Promedio de ventas en unidades en el período t
sumatoria de datos
factor de ponderación
Ventas o demandas reales en unidades de los períodos anteriores a t

El valor de a siempre se encuentra dentro del siguiente rango 0 < a > 1.


puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización.
Es decir el valor de la serie suavizada en el periodo “t+1” es igual a “a” veces el valor de la serie en el periodo “t”, más “1-a” veces el valor predicho en el periodo “t”.
Ejercicio:

Se dispone de una serie de 12 resultados de una variable X, se relacionan a continuación en la segunda columna, se desea hacer un pronóstico usando Suavización Exponencial Simple:


Para el primer periodo se puede hacer un pronóstico con otro método (bueno, eso no tiene sentido), o asumir que el pronóstico es el igual al valor real presentado, tal como se puede apreciar en la anterior figura, dónde para el periodo 1 el pronóstico se tomó como 17, que fue el valor real presentado. Usando para este ejemplo un Alfa de 0.1, se tiene para el periodo 2:

F2= F1 + Alfa (D1-F1)
F2= 17 + 0.1 (17-17) = 17
F3= 17 + 0.1 (18-17) = 17.1
...
F13= 15.49 + 0.1 (15.49-17) = 15.64

Se trata de la media aritmética de los n valores anteriores ponderados según diferentes criterios. De esta forma, se superan los inconvenientes que ofrece la técnica de media móvil simple pues, en función de las características de los datos analizados podremos decidir si darle mayor importancia a datos más antiguos o más recientes
Como su mismo nombre lo implica, un promedio móvil es un promedio de un cuerpo cambiante de data.

Por ejemplo, un promedio móvil de 50 períodos, utilizado al cierre, es constituido por la sumatoria de los precios de cierre de los últimos 50 períodos, dividido por 50.

Se le designa promedio MÓVIL, por que únicamente los últimos períodos son los evaluados, es decir, son los que están siendo utilizados para calcular los resultados. Y de esa manera, los datos siendo evaluados se mueven hacia adelante con cada día (o período) que avanza.

Precio de Apertura:
El análisis del período se hace en base el precio de apertura de cada cuerpo.
• Precio de Cierre:
El análisis del período se hace en base el precio de cierre de cada cuerpo.
• Precio más Alto:
El análisis del período se hace en base el precio más alto de cada cuerpo.




• Precio más Bajo:
El análisis del período se hace en base el precio más bajo de cada cuerpo.
• Precio Medio:
El análisis del período se hace en base el precio medio de cada cuerpo.
Precio Medio = (Precio Alto + Precio Bajo) / 2
• Precio Típico:
El precio típico del período es calculado de la siguiente forma:
Precio Típico = (Precio Alto + Precio Bajo + Precio Cierre) / 3
• Precio Ponderado:
El precio ponderado del período es calculado de la siguiente forma:
Precio Ponderado = (Precio Alto + Precio Bajo + Precio Cierre + Precio Cierre) / 4
Full transcript