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138 䉴

Capítulo 4 • Pronósticos

Tabla 4.2

Promedios móviles —pronóstico basado en un promedio de valores recientes

Resumen de fórmulas para pronósticos

Promedio móvil =

Σ Demanda en los n periodosa nteriores n

(4-1)

Promedios móviles ponderados —un promedio móvil con ponderaciones que varían Promedio móvil ponderado=

Σ (Ponderación para el periodo n)(Demanda en el periodo n ) (4-2) Σ P onderaciones

Suavizamiento exponencial —promedio móvil con ponderaciones que siguen una distribución exponencial Nuevo pronóstico =Pronóstico del periodo anterior+ α (Demanda real del mes anterior − Pronóstico del periodo anterior)

(4-3)

Ft = Ft−1 + α(At−1 − Ft−1)

(4-4)

Desviación absoluta media —medida del error global del pronóstico MAD =

Σ |Errores de pronóstico| Σ| Real – Pronóstico| = n n

(4-5)

Error cuadrático medio —una segunda medición del error de pronóstico MSE =

Σ(Errores฀d e฀p ronóstico) n

2

(4-6)

Error porcentual absoluto medio —tercera medición del error de pronóstico n

∑100 |Real − Pronóstico | i

MAPE =

i

Reali

i =1

n

(4-7)

Suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia —modelo de suavizamiento exponencial que puede tomar en cuenta la tendencia Pronóstico incluyendo la tendencia ( FITt ) = Pronóstico suavizado exponencialmente (Ft) + te n dencia suavizada exponencialmente (Tt)

(4-8)

Ft = α(At−1) + (1 − α)(Ft−1 + Tt−1)

(4-9)

Tt = β(Ft − Ft−1) + (1 − β)Tt−1

(4-10)

Proyección de la tendencia y análisis de regresión —ajuste de una recta de tendencia a los datos históricos o de una recta de regresión a una variable independiente yˆ = a + bx b=

Σxy − nx y Σx 2 − nx 2

a = y − bx

(4-11)

(4-12)

(4-13)

Análisis de regresión múltiple —modelo de regresión con más de una variable independiente (de predicción) ˆy = a + b1 x1 + b2 x2 + ... + bn xn

(4-17)

Señal de control —medida de qué tan bien predicen el pronóstico los valores reales Señal de control

RSFE MAD

Σ(Demanda real del periodo i – Demanda pronosticada del periodo i) MAD (4-18)...