Técnicas de pronóstico para datos con estacionalidad

Anteriormente definimos una serie estacional como una serie de tiempo con un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año. Por lo regular, el desarrollo de una técnica de pronóstico estacional comprende la selección de un método multiplicativo o uno de adición y estimar después índices estacionales a partir de la historia de la serie.

Estos índices se usan posteriormente para incorporar la estacionalidad al pronóstico o para eliminar tales efectos de los valores observados.

Las técnicas de pronóstico para datos estacionales se usan siempre que:

• El clima influye en la variable de interés. Como ejemplos están el consumo de energía eléctrica, las actividades de verano e invierno (deportes como el patinaje), el guardarropa y las estaciones de desarrollo agrícola.

• El año calendario influye en la variable de interés. Ejemplos de ello son las ventas al menudeo influidas por días festivos, fines de semana de tres días y los calendarios escolares.

Las técnicas a considerar al pronosticar series estacionales son descomposición clásica, Census II atenuación exponencial de Winter, regresión múltiple de series de tiempo y métodos de Box-Jenkins.

Fuente: Apuntes de Introducción a la Planeación y Control de la Producción de la UNIDEG