Unidad 1

Question 1

Error Porcentual Medio Absoluto

Answer 1

Entrega el error en términos porcentuales de los valores reales.

Question 2

Variaciones Estacionales

Answer 2

Oscilaciones a corto plazo de duración igual o menor a 1 año influenciadas por un componente estacional, las cuales pueden ser en estaciones, períodos o temporadas (alta o baja).

Question 3

Variaciones irregulares o Accidentales y cuales son los tipos que existen de variaciones irregular

Answer 3

Fluctuaciones a corto plazo producidas por factores eventuales, esporádicos e imprevisibles que no muestran periodicidad reconocible.

• Provocadas por acontecimientos especiales fáciles de identificar (inundaciones)
• Variaciones aleatorias que no se pueden señalar en forma exacta

Question 4

Esquemas

Answer 4

Aditivo y Multiplicativo

Question 5

¿Por qué se deben limpiar los datos sucios?

Answer 5

Porque esos datos están en una estacionalidad y al limpiarlos se obtiene una tendencia.

Question 6

¿Cómo se calcula el Esquema Aditivo?

Answer 6

Dato Original - Tendencia Centrada

Question 7

Ventajas y desventajas del Suavizamiento Exponencial

Answer 7

Ventajas: Es una formulación sencilla, ya que solo requiere 3 datos (Pronóstico anterior, Constante de Suavización y la Demanda Real del período anterior), no requiere gran volumen de datos históricos y es más precisa, ya que es un modelo exponencial.

Desventaja: Es la respuesta a la tendencia, ya que aún cuando un valor de alfa (α) logra responder frente a cambios en el promedio, cambios sistemáticos en el harán más grande el error de pronóstico.

Question 8

¿Entre qué valores se encuentra la Constante de Suavización?

Answer 8

Entre (0 y 1).

Si α es cercano al 1, nuestro pronóstico de demanda cuenta con datos más parecidos al período actual, ya que son datos más actuales

Mientras que si α es cercano a 0, el pronóstico de demanda cuenta datos más parecidos al período antiguo, ya que son datos más antiguos.

Question 9

Formula del Suavizamiento Exponencial

Answer 9

Ft = Ft-1 + α (At-1 - Ft-1)

Question 10

Medición del Error en Pronósticos

Answer 10

Se define como la diferencia entre el valor pronosticado y el valor verdadero.

En el caso de las empresas es la comparación entre el valor pronosticado y el valor real.

Question 11

¿Para qué sirve calcular el Error de Pronóstico?

Answer 11

Para tomar mejores decisiones frente a qué método de pronóstico es el mejor y lograr detectar cuando algo en nuestro pronóstico no está marchando bien.

Question 12

Causas en un error de Pronóstico

Answer 12

Sesgados y aleatorios.

Sesgado: Error constante como una mala interpretación de la demanda. Estos errores son fáciles de corregir, ya que son más sistemáticos.

Aleatorio: No tiene explicación, ya que el error es causado por factores imprevisibles que son difíciles de identificar.

Question 13

Tipos de mediciones en el Error de Pronóstico

Answer 13

Suma Acumulada de Errores de Pronóstico, Desviación Media Absoluta, Error Cuadrático Medio y Error Porcentual Medio Absoluto.

Question 14

Suma Acumulada de Errores de Pronóstico

Answer 14

Suma acumulada de los errores de pronóstico. Nos permite evaluar el sesgo del pronóstico.

Question 15

Desviación Media Absoluta

Answer 15

Mide la dispersión del error de pronóstico su medición es en unidades

Question 16

Error Cuadrático Medio

Answer 16

Medida de dispersión del error de pronóstico que maximiza el error al elevar al cuadrado. Se usa para períodos con desviaciones pequeñas.

Question 17

Series Temporales o Series de Tiempo

Answer 17

Sucesión de observaciones de una variable tomada en el transcurso del tiempo, de manera ordenada en intervalos de tiempo regulares.

Question 18

¿Qué refleja la serie temporal?

Answer 18

Toda serie temporal refleja el comportamiento de una variable en el tiempo, estas series se toman en intervalos regulares de tiempo y no faltan observaciones intermedias.

Question 19

¿Cuáles son los dos grandes grupos de magnitudes de la Teoría de Series Temporales?

Answer 19

Magnitudes stock y Magnitudes flujo

Question 20

Magnitudes Stock

Answer 20

Toman valores concretos en momentos concretos del tiempo. Son valores que se miden en determinados momentos de una variable que es continua en el tiempo. (Ej: cantidad de dinero)

Question 21

Magnitudes Flujo

Answer 21

Representan el total acumulado de una variable desde la observación anterior. (Ej: consumo de una familia en un determinado período)

Question 22

Componentes de una Serie Temporal

Answer 22

Tendencia, Variaciones estacionales, Variaciones Cíclicas y Variaciones Irregulares o Accidentales

Question 23

Tendencia

Answer 23

Movimiento regular de la serie a largo plazo que se caracteriza por un patrón gradual y consistente de variaciones que afectan el crecimiento o la reducción de la misma. (cambios en la población, en características demográficas, en los ingresos, en la salud, etc)

Question 24

¿Qué tipos de Tendencia existen?

Answer 24

Tendencia Lineal y Tendencia No Lineal

Question 25

Tendencia Lineal

Answer 25

Tendencia que se aproxima a una línea recta.
Esta tendencia muestra que algo disminuye o aumenta a un ritmo constante

Question 26

Tendencia No Lineal

Answer 26

Presenta un comportamiento curvilíneo.

Question 27

Variaciones Cíclicas

Answer 27

Movimientos a medio plazo superior a 1 año en torno a la tendencia cuyo período y amplitud pueden presentar cierta regularidad.

Question 28

Volatilidad

Answer 28

Es un riesgo o probabilidad de ocurrencia conocida y medida

Question 29

¿Cuándo se debe realizar una Tendencia?

Answer 29

Se debe realizar solamente cuando se disponga de una larga serie de observaciones (mínimo 5 años) en otro caso podrían obtenerse conclusiones erróneas.

Question 30

¿Cómo se calcula el Esquema Multiplicativo?

Answer 30

Dato Original / Tendencia Centrada

Question 31

¿Por qué desestacionalizar?

Answer 31

Porque influye en las propiedades estadísticas de las series de tiempo. En efecto, un mal manejo puede producir una baja capacidad descriptiva y malas predicciones.