Técnicas de forecasting

Técnicas de forecasting

Existen diferentes métodos y técnicas para predecir el comportamiento de la demanda. Las más comunes son:

Métodos Cuantitativos: series temporales lineales

Naive – También llamado método ingenuo, es el método más sencillo ya que asume que la magnitud de la demanda futura será igual a la última muestra disponible.

Media Simple – Método útil para patrones de demanda estable sin elementos estacionales o de tendencia. El número de muestras a tener en cuenta se calcula automáticamente en base al óptimo.

Media Móvil - Se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes. Útil para patrones de demanda aleatorios donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.

Media Móvil con Tendencia - Este método es igual que el de la media móvil pero aplica a los patrones que muestran alguna tendencia ascendente o descendente.

Media Móvil Ponderada - Este método es una variación de la media móvil. Mientras, en la media móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en la media móvil ponderada se aplica el factor de ponderación mayor al dato más reciente.

Alisado Exponencial Simple - Puede considerarse como una evolución de la media móvil ponderada que utiliza un mecanismo de autocorrección a través de un coeficiente de suavización. Se caracterizan por ponderar con mayor peso a las muestras más recientes. Es útil para series con tienen patrón horizontal ya que ignoran tendencias, ciclos y estacionalidades.

Croston – Es un método de previsión para artículos con demanda intermitente basado en el alisado exponencial simple pero sin tener en cuenta los intervalos de demandas nulas. Es un método de selección manual.

Alisado Exponencial Doble Lineal o de Holt - contempla las tendencias de las serias, sean a la baja o al alza, pero no los ciclos ni las estacionalidades. Útil para series de datos estables que muestran tendencias ascendentes o descendientes.

Métodos Cuantitativos: series temporales estacionales

Media con tendencia y estacionalidad - Este método es útil para patrones con estacionalidad y tendencia a la vez.

Alisado Exponencial Triple - Holt-Winters– contempla las tendencias y la estacionalidad de las series pero no el ciclo. Útil para series de datos estables que muestran una tendencia y a la vez son estacionales.

ARIMA, Box-Jenkings- Modelo auto-regresivo integrado de media móvil- Los métodos de pronóstico ARIMA son los más complejos y costos de calcular, requieren mucho tiempo de ejecución. Pueden utilizarse para modelar series de tiempo con o sin componentes de tendencia o estacionalidad y dependen de los patrones de auto-correlación que existen en losSon muy precisas a corto plazo pero necesitan mínimo 24 muestras. En un modelo ARIMA se considera que el comportamiento de la variable está influenciado por las observaciones de la propia variable en periodos anteriores, incorporadas a un modelo mediante los términos auto-regresivos (AR) y los errores o influencia de los elementos aleatorios que se representan con los términos de medias móviles (MA). Solo funcionan para series largas y estables.

Métodos cualitativos:

  • Información de la red de ventas

  • Información de Dirección de Marketing

  • Método Delphi

  • Investigación de mercado

 

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