Promedios móviles
El método de promedio simple usa, para pronosticar, la media de todos los datos. Pero, ¿qué sucede si el analista está más interesado en las observaciones recientes? Se puede especificar como conjunto un número de puntos de datos y calcular la media para las observaciones más recientes.
Para describir este en foque, se emplea el término promedio móvil. Al estar disponible cada nueva observación, se puede calcular una nueva media eliminando el valor más antiguo e incluyendo el más reciente.
Entonces, se usa este promedio móvil para pronosticar el siguiente periodo. La ecuación 5.7 establece el modelo simple de promedio móvil.
El promedio móvil para el periodo t es la media aritmética de las n observaciones más recientes.
Nótese que se asignan ponderaciones iguales a cada observación. Al hacerse disponible, cada nuevo punto de datos se incluye en el promedio y se descarta el más antiguo.
La proporción de respuesta a los cambios en el patrón subyacente de los datos depende del número de periodos, n, que se incluyen en el promedio móvil.
Nótese que la técnica de promedio móvil se refiere sólo a los últimos n periodos de datos conocidos; el número de puntos de datos en ca da promedio no cambia al correr del tiempo. El modelo de promedio móvil funciona mejor con datos estacionarios. No maneja muy bien la tendencia o la estacionalidad, aunque lo hace mejor que el método de promedio simple.
En un promedio móvil, el analista debe escoger el número de periodos n. Un promedio móvil de orden 1 tomaría la última observación y t y la usaría para pronosticar el siguiente periodo.
Para datos trimestrales, los datos en un promedio móvil de 4 trimestres arrojan un promedio de los 4 trimestres; y para datos mensuales, un promedio móvil de 12 meses elimina o promedia los efectos estaciona les.
Es frecuente que se utilicen los promedios móviles con datos trimestrales o mensuales para auxiliar en el examen de los componentes en una serie de tiempo, como se muestra en el cap. 8.
Entre mayor sea el orden del promedio móvil, mayor será el efecto de atenuación. Empleado como un pronóstico, un promedio móvil grande presta poca atención a las fluctuaciones en la serie de datos.
Fuente: Apuntes de Introducción a la Planeación y Control de la Producción de la UNIDEG
