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"Modelos Cuantitativos de Predicción"

Explique qué es el modelo de serie de tiempo y cuáles son sus desventajas Las series de tiempo utilizan fundamentalmente una función descriptiva, ya que pueden procesar una gran cantidad de información en un solo gráfico o tabla. Por otro lado, debido a que las series de tiempo son normalmente intuitivas, existe la tendencia a simplificarlas o malinterpretarlas con facilidad. Algo que se presta a la malinterpretación es el agregado de tiempo que utilizan estas series. Nuestros meses calendario son un modo bastante arbitrario de dividir el tiempo, y no debería ocurrir este error de considerar que nuestros meses son homogéneos desde un punto de vista de negocios. Otro fenómeno que hay que explicar es el de la ciclicidad en la variación de los datos. Las festividades, como Navidad o el Black Friday, por ejemplo, causan sistemáticamente picos de ventas que podrían alterar nuestros reportes, al igual que los pagos de salarios a principios de mes. Sin embargo, esa ciclicidad no necesariamente se ajusta a nuestro calendario. Tradiciones como el Año Nuevo Chino causan variaciones cíclicas en los datos, aunque el ciclo no es mensual o anual. Se debe tratar de evitar, además, dar conclusiones demasiado apresuradas a raíz de las series de tiempo o establecer correlaciones demasiado simples entre gráficos. Por estas razones es de suma importancia tener en cuenta lo que distingue a una variable de la siguiente (las ventas de la demanda o las ganancias). “Las series de tiempo son una de las herramientas matemáticas más básicas y versátiles en los negocios. Para explicarlo de modo simple, una serie de tiempo consiste en una serie de puntos de datos indexados en el tiempo. Este tipo de series, por lo tanto, pueden modelar lo que sea, desde la evolución de las ventas de una empresa hasta la evolución de los precios de sus productos en base anual, mensual, diaria o incluso por hora. Las series de tiempo son particularmente intuitivas, lo que las hace ideales para describir, visualizar, modelar y, por último, pronosticar un número de variables.”^1 El primer paso en el análisis de series de tiempo, consiste en graficar la serie. Esto nos permite detectar las componentes esenciales de la serie. Las series de tiempo acogen una forma multiplicativa en donde la variable de la demanda que se desee analizar está condescendida por el producto de la tendencia de la variable en estudio, la amplitud del ciclo de variación estacional, su comportamiento estacional y un componente de error aleatorio, como se verá en la siguiente imagen. La desventaja principal de estos modelos de series de tiempo son exigir una recopilación habitual de los datos. Que, a su vez, estos datos pueden utilizarse para muchos análisis y actualizarse con mucha facilidad. Explique la forma multiplicativa que las series de tiempo adoptan Esquema multiplicativo: supone que las 4 componentes actúan entre sí de forma multiplicativa, es decir, el valor observado de Y se obtiene mediante el producto de las 4 componentes. (^1) Por Maxime Barbier, junio de 2021 (Series de tiempo).

La definición de media aritmética o también conocido promedio contempla la decisión de qué tan largo será el periodo que se usará para calcular el promedio, ya que entre más largo sea nuestro pronóstico calculado será más suavizado. Por otro lado, cuando se observa una tendencia en la demanda, un periodo más pequeño será mejor al entregarnos resultados con mayor oscilación, siendo más completo a la tendencia actual. Por último, un periodo más largo en el promedio simple nos da un resultado más uniforme, pero con tendencia retrasada. Que un periodo más corto, tenemos más oscilación, pero estamos cercanos a la tendencia. Bibliografía

1. https://www.lokad.com/es/series-de-tiempo-en-cadena-de-suministro
2. Castillo Coto. Ana Lilia. Espinoza Cordero. Carlos Javier. (2018) Gestión de operaciones con enfoque de servicios. Editorial Universo Sur. (pág. 147-151)
3. https://www.ingenioempresa.com/promedio-simple/