Los modelos cuantitativos de pronósticos son modelos matemáticos, que se basan es datos históricos. Estos modelos suponen que los datos históricos son relevantes para el futuro. Casi siempre puede obtenerse información pertinente al respecto.
1. Regresión lineal: modelo que utiliza el mínimo de los métodos cuadrados para identificar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, presentes en un conjunto de observaciones históricas.
2. Promedios móviles: modelo de pronóstico del tipo de series de tiempo a corto plazo que pronostica las ventas para el siguiente periodo. En este modelo, el promedio aritmético de las ventas reales para un determinado número de los periodos pasados más recientes es el pronóstico para el siguiente periodo.
3. Promedio móvil ponderado: modelo parecido al modelo del promedio móvil arriba descrito, excepto que el pronóstico para el siguiente periodo es un promedio ponderado de las ventas pasadas en lugar del promedio aritmético.
4. Suavización exponencial: modelo también de pronóstico de series de tiempo a corto plazo que pronostica las ventas para el siguiente periodo. En este método las ventas pronosticadas para el último periodo se modifican utilizando la información correspondiente al error de pronóstico del último periodo.
5. Suavización exponencial con tendencia: el modelo de suavización exponencial arriba descrito, pero modificado para tomar en consideración datos con un patrón de tendencia.
1. Regresión lineal: modelo que utiliza el mínimo de los métodos cuadrados para identificar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, presentes en un conjunto de observaciones históricas.
2. Promedios móviles: modelo de pronóstico del tipo de series de tiempo a corto plazo que pronostica las ventas para el siguiente periodo. En este modelo, el promedio aritmético de las ventas reales para un determinado número de los periodos pasados más recientes es el pronóstico para el siguiente periodo.
3. Promedio móvil ponderado: modelo parecido al modelo del promedio móvil arriba descrito, excepto que el pronóstico para el siguiente periodo es un promedio ponderado de las ventas pasadas en lugar del promedio aritmético.
4. Suavización exponencial: modelo también de pronóstico de series de tiempo a corto plazo que pronostica las ventas para el siguiente periodo. En este método las ventas pronosticadas para el último periodo se modifican utilizando la información correspondiente al error de pronóstico del último periodo.
5. Suavización exponencial con tendencia: el modelo de suavización exponencial arriba descrito, pero modificado para tomar en consideración datos con un patrón de tendencia.
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