Un promedio móvil ponderado, una variante del promedio móvil, asigna diferentes pesos a los datos históricos dentro de la ventana de tiempo. Dar más importancia a los datos más recientes mejorará la capacidad del método para adaptarse a cambios en la demanda, lo que resultará útil si existe la posibilidad de que aparezca un patrón de tendencia en la serie de tiempo, pero con el riesgo de confundirlo una variación aleatoria.
No existe una fórmula para calcular los pesos, su elección depende de la pericia del analista. Una posibilidad es probar varios promedios móviles con diferentes ponderaciones y evaluar su exactitud, al final, se selecciona aquel modelo con mejor desempeño.
La desventaja es que, si se presenta una variación aleatoria importante en el último periodo, el promedio móvil podría predecir una demanda muy alta, cuando la realidad es que el cambio se explica por ruido o por algún evento extremo. Si wi es el peso del dato histórico x en el periodo t-i y Ft el pronóstico de ventas para el periodo t, el promedio móvil ponderado se calcula como:
La siguiente tabla muestra la demanda histórica mensual de cajas de fijador para cabello y el promedio móvil ponderado para n=3.
Si los pesos son w1=3, w2=2 y w3=1, el pronóstico de demanda para los meses 4 y 5 se calcula de la siguiente manera:
De manera similar, se calcula el pronóstico para los siguientes periodos hasta estimar la demanda para el periodo 37.
En la siguiente gráfica, se observa que el pronóstico es más sensible a los cambios al dar a los datos históricos recientes más importancia que a los antiguos.
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- Obtención de datos para el pronóstico
- Métodos de pronóstico
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- Regresión lineal simple y análisis de varianza con Microsoft Excel
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