Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana “San Pablo” Marco teórico Leonardo Gabriel Delgadillo Cadima 12 2.4.2. Nivelación o ajuste exponencial Según Ballou, R. H (2004) La técnica más útil para el pronóstico de corto plazo sea el ajuste exponencial. Es simple, requiere que una cantidad mínima de información sea conservada para su aplicación continua, se ha observado que es la más precisa entre los modelos competidores de su clase, y es autoadaptable a los cambios fundamentales en la información pronosticada. Es un tipo de promedio móvil, donde las observaciones pasadas no reciben la misma ponderación. En vez de ello, las observaciones que son más recientes reciben mayor ponderación que las anteriores. Tal esquema de ponderación geométrica puede reducirse a una simple expresión que incluye sólo al pronóstico del periodo más reciente y a la demanda real para el periodo actual. De esta forma, el pronóstico de demanda para el siguiente periodo estará dado por = ( ) + (1 − )( ó ) donde a es un factor de ponderación, comúnmente denominado como la constante de ajuste exponencial, con valores entre O y l. Obsérvese que el efecto de toda la historia está incluido en el pronóstico anterior, de manera que sólo se requiere conservar un número en todo momento para representar la historia de la demanda. 2.4.3. Método Holt Según Ghiani et al., (2013) El método Holt es una modificación del método de suavizado exponencial y se basa en las siguientes dos relaciones: = + (1 − ) ( − 1 + − 1 ) 1 = ( − − 1) + (1 − ) − 1 2 En la ecuación (1), aT se actualiza suavizando bT − 1 sumado a aT − 1 previamente suavizado. La fórmula (2) permite actualizar la pendiente bT, suavizando la tendencia que se muestra en el último período de tiempo (es decir, aT - aT − 1) resumido en la estimación previa de los tiempos de pendiente (1 - β).