Revisión de preguntas Lista algunas de las operaciones y funciones en una empresa que dependen de una previsión de la demanda del producto. ¿Cuál es la diferencia entre los métodos cuantitativos de predicción y los métodos cualitativos de predicción? Describa la diferencia entre los pronósticos a corto y largo plazo. Discutir el papel de la previsión en la gestión de la cadena de suministro. ¿Por qué es tan importante la previsión exacta para las empresas que utilizan un sistema de inventario de reposición continua Discuta la relación entre la previsión y la TQM. Qué tipos de métodos de pronóstico se utilizan para la planificación estratégica a largo plazo Describir el método Delphi para la previsión. ¿Cuál es la diferencia entre una tendencia y un ciclo y un patrón estacional? ¿Cómo es el método del promedio móvil similar al alisamiento exponencial? En los ejemplos de capítulo para los métodos de series de tiempo, se suponía siempre que el pronóstico inicial era el mismo que la demanda real en el primer período . Sugiera otras maneras de que el pronóstico inicial pueda derivarse en el uso real. ¿Qué efecto sobre el modelo de suavizado exponencial aumentará la constante de suavizado? ¿Cómo el suavizado exponencial ajustado difiere de suavizado exponencial? ¿Qué determina la elección de la constante de suavizado para la tendencia en un modelo de suavizado exponencial ajustado? Modelo de regresión para la predicción De los modelos de series temporales presentados en este capítulo, incluyendo el promedio móvil y el promedio móvil ponderado, el suavizado exponencial y el suavizado exponencial ajustado, y la línea de tendencia lineal, ¿cuál considera el mejor? Sobre una línea de tendencia lineal para la demanda pronosticada que muestra una tendencia Describa cómo se monitorea un pronóstico para detectar sesgos. Explicar la relación entre el uso de una señal de seguimiento y los límites del control estadístico para el control de pronósticos. Selección de MAD, MAPD, MSE, E y E. ¿Cuál es la diferencia entre regresión lineal y múltiple? Definir los diferentes componentes (y, x, a, yb) de una ecuación de regresión lineal. Una empresa que produce equipos de video, incluyendo videograbadoras, cámaras de video y televisores, intenta predecir qué nuevos productos e innovaciones de productos pueden ser tecnológicamente viables y que los clientes podrían exigir diez años en el futuro. Especule sobre qué tipo de métodos cualitativos podría utilizar para desarrollar este tipo de pronóstico. Ejercicio de arrastrar la gota Con el ratón, arrastre los términos a la ubicación correcta en el gráfico. Lanzamiento Ejercicio 10.1 Problemas resueltos 1. Promedio móvil Una empresa manufacturera tiene una demanda mensual de uno de sus productos de la siguiente manera: Desarrollar un pronóstico promedio móvil de tres periodos y un pronóstico promedio ponderado ponderado de tres periodos con pesos de 0,50, 0,30 y 0,20 para Los valores de demanda más recientes, en ese orden. Calcule MAD para cada pronóstico e indique cuál parece ser la más precisa. Solución: Paso 1. Calcular el promedio móvil de 3 meses usando la fórmula Para mayo, el pronóstico del promedio móvil es el Paso 2. Calcular el promedio móvil ponderado de 3 meses usando la fórmula Para mayo, el pronóstico promedio ponderado es Los pronósticos promedio se muestran en la siguiente tabla: Paso 3. Calcular el valor MAD para ambas previsiones: El valor MAD para la media móvil de 3 meses es 80.0 y el valor MAD para la media móvil ponderada de 3 meses es de 75.6, indicando que hay No hay mucha diferencia en la exactitud entre las dos previsiones, aunque la media móvil ponderada es ligeramente mejor. 2. Suavizado Exponencial Una empresa de software de computadora ha experimentado la siguiente demanda para su paquete de software de Finanzas Personales: Desarrollar un pronóstico de suavizado exponencial usando un 0,40 y un ajuste de suavizado exponencial ajustado utilizando un 0,40 yb 0,20. Comparar la exactitud de los dos pronósticos utilizando MAD y el error acumulativo. Solución: Paso 1. Calcular el pronóstico de suavizado exponencial con un 0.40 usando la siguiente fórmula: Para el período 2, el pronóstico (asumiendo F 1 56) es Para el período 3, la previsión es Las previsiones restantes se calculan de forma similar y se muestran en el anexo mesa. Paso 2. Calcule el pronóstico de suavizado exponencial ajustado con 0.40 yb 0.20 usando la fórmula Comenzando con la previsión para el período 3 (desde F 1 F 2 y asumiremos T 2 0), Los pronósticos ajustados restantes se calculan de manera similar y son Como se muestra en la siguiente tabla: Paso 3. Calcule el valor MAD para cada pronóstico: Paso 4. Calcule el error acumulativo para cada pronóstico: Debido a que MAD y el error acumulativo son menores para el pronóstico ajustado, parecería ser el más preciso . 3. Regresión lineal Una tienda local de productos de construcción ha acumulado datos de ventas de 2 165 4 madera (en pies de tabla) y el número de permisos de construcción en su área durante los últimos diez trimestres: Desarrollar un modelo de regresión lineal para estos datos y determinar la fuerza De la relación lineal usando correlación. Si el modelo parece ser relativamente fuerte, determine el pronóstico para la madera que se le ha dado diez permisos de construcción en el próximo trimestre. Paso 1. Calcule los componentes de la ecuación de regresión lineal, y a bx, usando las fórmulas de mínimos cuadrados Paso 2. Desarrolle la ecuación de regresión lineal: Paso 3. Calcule el coeficiente de correlación: Por lo tanto, parece haber una relación lineal fuerte. Paso 4. Calcular el pronóstico para x 10. ¿Cuál es la diferencia entre un promedio móvil simple y un promedio móvil exponencial? La única diferencia entre estos dos tipos de media móvil es la sensibilidad que cada uno muestra a los cambios en los datos utilizados en su cálculo . Más específicamente, el promedio móvil exponencial (EMA) da una mayor ponderación a los precios recientes que el promedio móvil simple (SMA), mientras que el SMA asigna igual ponderación a todos los valores. Los dos promedios son similares porque son interpretados de la misma manera y son comúnmente utilizados por los comerciantes técnicos para suavizar las fluctuaciones de precios. El SMA es el tipo más común de media utilizado por los analistas técnicos y se calcula dividiendo la suma de un conjunto de precios por el número total de precios que se encuentran en la serie. Por ejemplo, una media móvil de siete periodos se puede calcular agregando los siete precios juntos y luego dividiendo el resultado por siete (el resultado también se conoce como media aritmética media). Ejemplo Teniendo en cuenta la siguiente serie de precios: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 El cálculo de la SMA se vería así: 10111216171920 105 SMA 105/7 de 7 períodos 15 Dado que los EMAs ponen una ponderación más alta sobre los datos recientes que sobre Más antiguos, son más reactivos a los últimos cambios de precios que los SMA, lo que hace que los resultados de las EMAs sean más oportunos y explica por qué la EMA es el promedio preferido entre muchos comerciantes. Como se puede ver en el gráfico de abajo, los comerciantes con una perspectiva a corto plazo no puede preocuparse acerca de qué promedio se utiliza, ya que la diferencia entre los dos promedios es por lo general una cuestión de centavos de dólar. Por otro lado, los comerciantes con una perspectiva a más largo plazo deben dar más consideración al promedio que utilizan porque los valores pueden variar por unos pocos dólares, lo que es suficiente de una diferencia de precio para demostrar en última instancia influyente en los rendimientos realizados - especialmente cuando estás El comercio de una gran cantidad de acciones. Como con todos los indicadores técnicos. No hay un tipo de promedio que un comerciante puede utilizar para garantizar el éxito, pero mediante el uso de prueba y error que sin duda puede mejorar su nivel de comodidad con todos los tipos de indicadores y, como resultado, aumentar sus probabilidades de tomar decisiones comerciales sabias. Para obtener más información sobre los promedios móviles, vea Fundamentos de los promedios móviles y los fundamentos de los promedios móviles ponderados. Los promedios móviles exponenciales son más que el estudio de una secuencia de números en orden sucesivo. Los primeros practicantes del análisis de series de tiempo estaban más preocupados por los números de series temporales individuales que por la interpolación de esos datos. Interpolación. En forma de teorías de probabilidades y análisis, se produjo mucho más tarde, a medida que se desarrollaron patrones y se descubrieron correlaciones. Una vez comprendidas, se dibujaron varias curvas y líneas de forma a lo largo de las series de tiempo en un intento de predecir dónde podrían ir los puntos de datos. Éstos ahora se consideran los métodos básicos usados actualmente por los comerciantes técnicos del análisis. Análisis de la cartografía se remonta a Japón del siglo 18, sin embargo, cómo y cuando los promedios móviles se aplicó por primera vez a los precios de mercado sigue siendo un misterio. Se entiende generalmente que los promedios móviles simples (SMA) se usaron mucho antes de los promedios móviles exponenciales (EMA), porque los EMAs se construyen sobre el marco SMA y el continuo SMA fue más fácil de entender para el trazado y los propósitos de seguimiento. Promedios móviles simples (SMA) Los promedios móviles simples se convirtieron en el método preferido para el seguimiento de los precios de mercado porque son rápidos de calcular y fáciles de entender. Los primeros profesionales del mercado operaban sin el uso de las métricas de gráficos sofisticados en uso hoy en día, por lo que se basaron principalmente en los precios de mercado como sus únicos guías. Ellos calcularon los precios de mercado a mano, y graficaron esos precios para indicar tendencias y dirección de mercado. Este proceso fue bastante tedioso, pero resultó bastante rentable con la confirmación de nuevos estudios. Para calcular una media móvil sencilla de 10 días, simplemente añada los precios de cierre de los últimos 10 días y divida por 10. La media móvil de 20 días se calcula sumando los precios de cierre en un período de 20 días y divida por 20, y pronto. Esta fórmula no sólo se basa en los precios de cierre, pero el producto es una media de los precios - un subconjunto. Los promedios móviles se denominan movimientos porque el grupo de precios utilizado en el cálculo se mueve de acuerdo al punto del gráfico. Esto significa que los días viejos se abandonan a favor de los nuevos días de cierre de precios, por lo que se necesita siempre un nuevo cálculo que corresponda al marco temporal del promedio empleado. Por lo tanto, un promedio de 10 días se recalcula añadiendo el nuevo día y cayendo el día 10, y el noveno día se deja caer en el segundo día. Promedio móvil exponencial (EMA) El promedio móvil exponencial ha sido refinado y más comúnmente utilizado desde la década de 1960, gracias a los experimentos de los practicantes anteriores con la computadora. La nueva EMA se centraría más en los precios más recientes que en una larga serie de puntos de datos, ya que se requiere la media móvil simple. EMA actual ((Precio (actual) - anterior EMA)) X multiplicador) EMA anterior. El factor más importante es la constante de suavizado que 2 / (1N) donde N el número de días. Una EMA de 10 días 2 / (101) 18.8 Esto significa que una EMA de 10 periodos pesa el precio más reciente 18.8, un EMA de 20 días de 9.52 y 50 días de EMA 3.92 de peso en el día más reciente. La EMA trabaja ponderando la diferencia entre el precio de los períodos actuales y la EMA anterior, y agregando el resultado a la EMA anterior. Cuanto más corto sea el período, más peso se aplicará al precio más reciente. Líneas de Ajuste Mediante estos cálculos, se trazan puntos, revelando una línea de ajuste. Las líneas de montaje por encima o por debajo del precio de mercado significan que todas las medias móviles son indicadores de retraso. Y se utilizan principalmente para seguir las tendencias. No funcionan bien con los mercados de la gama y los períodos de la congestión porque las líneas de la adaptación no denotan una tendencia debido a una carencia de los altos o de los altos más bajos evidentes. Además, las líneas de ajuste tienden a permanecer constantes sin indicio de dirección. Un aumento de la línea de montaje por debajo del mercado significa un largo, mientras que una línea de caída de ajuste por encima del mercado significa un corto. (Para obtener una guía completa, lea nuestro Tutorial de Moving Average). El propósito de emplear una media móvil simple es detectar y medir tendencias al suavizar los datos utilizando los medios de varios grupos de precios. Se observa una tendencia y se extrapola en un pronóstico. Se supone que los movimientos de tendencias anteriores continuarán. Para la media móvil simple, una tendencia a largo plazo se puede encontrar y seguir mucho más fácil que una EMA, con la suposición razonable de que la línea de ajuste se mantendrá más fuerte que una línea EMA debido a la mayor atención a los precios medios. Un EMA se utiliza para capturar movimientos de tendencia más cortos, debido al enfoque en los precios más recientes. Por este método, un EMA supone para reducir cualquier rezago en la media móvil simple así que la línea del ajuste abrazará precios más cercano que una media móvil simple. El problema con la EMA es el siguiente: Su tendencia a romper los precios, especialmente durante los mercados rápidos y períodos de volatilidad. La EMA funciona bien hasta que los precios rompen la línea de ajuste. Durante los mercados más altos de la volatilidad, usted podría considerar el aumento de la longitud del término medio móvil. Incluso se puede cambiar de un EMA a un SMA, ya que el SMA suaviza los datos mucho mejor que una EMA debido a su enfoque en medios a más largo plazo. Indicadores de Tendencia Como indicadores rezagados, los promedios móviles sirven como líneas de apoyo y resistencia. Si los precios descienden por debajo de una línea de ajuste de 10 días en una tendencia al alza, es probable que la tendencia al alza pueda estar disminuyendo, o al menos el mercado pueda estar consolidándose. Si los precios se rompen por encima de un promedio móvil de 10 días en una tendencia bajista. La tendencia puede estar disminuyendo o consolidándose. En estos casos, emplee un promedio móvil de 10 y 20 días juntos y espere a que la línea de 10 días cruce por encima o por debajo de la línea de 20 días. Esto determina la siguiente dirección a corto plazo para los precios. Para períodos de más largo plazo, observe los promedios móviles de 100 y 200 días para la dirección a más largo plazo. Por ejemplo, usando los promedios móviles de 100 y 200 días, si el promedio móvil de 100 días cruza por debajo del promedio de 200 días, se llama cruz de muerte. Y es muy bajista para los precios. Un promedio móvil de 100 días que cruza por encima de un promedio móvil de 200 días se llama la cruz de oro. Y es muy optimista para los precios. No importa si se utiliza un SMA o un EMA, porque ambos son indicadores de tendencia. Es sólo en el corto plazo que la SMA tiene ligeras desviaciones de su contraparte, la EMA. Conclusión Los promedios móviles son la base del análisis gráfico y de series temporales. Los promedios móviles simples y los promedios móviles exponenciales más complejos ayudan a visualizar la tendencia suavizando los movimientos de precios. El análisis técnico a veces se refiere como un arte en lugar de una ciencia, que llevan años para dominar. (Obtenga más información en nuestro Tutorial de análisis técnico.)
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