Promedios Móviles

Promedios Móviles

El método de promedios móviles usa un número  de valores de datos históricos reales para generar un pronóstico. Los promedios móviles son útiles si podemos suponer que la demanda del mercado permanecerá relativamente estable en el tiempo.

Matemáticamente, el promedio móvil se expresa como:

ó también podríamos representarlo de la siguiente manera:

A continuación se muestra un ejemplo con la aplicación de promedios móviles:

Ejemplo-01: Las ventas de cobertizos de almacenamiento en Donnas Garden Supply se muestran en la columna central de la siguiente tabla. A la derecha se da el promedio móvil de 3 meses.   

Conclusión: Por lo tanto vemos que el pronóstico para diciembre es de 21 aproximadamente. Para proyectar la demanda de cobertizos en enero próximo sumamos las ventas de octubre, noviembre y diciembre y dividimos entre 3: pronostico para enero = (18 + 16 + 14)/3 = 16.

Aplicación Excel: Los cálculos de promedio móvil son parte del paquete estadístico de Excel. Para usar ese módulo, primero se escriben los datos en celdas contiguas de una columna. A continuación, en la barra de menú de Excel, haga clic en Análisis de datos en el grupo Análisis de la ficha Datos (si el comando Análisis d datos no está disponible, deberá cargar el programa de complemento Herramientas para análisis).

Cuando se presenta una tendencia o patrón, se utilizan ponderaciones para dar mas importancia a los valores recientes. Esta prácticas permite que las técnicas de pronóstico respondan más rápido a los cambios, ya que puede darse mayor peso a los periodos recientes. La elección de las ponderaciones es un tanto arbitraria porque no existe una formula establecida para determinarlas. Por ello, decidir que ponderación emplear requiere cierta experiencia.
Un pronóstico móvil ponderado se expresa matemáticamente como:

Ejemplo-02: Donnas Garden Supply (véase ejemplo-01) decidió pronosticar las ventas de cobertizos ponderando los últimos tres meses como sigue:

Conclusión: En esta situación particular de pronósticos, se observa que cuanto más se pondera el último mes, la proyección que se obtiene es mucho mas precisa.


Finalmente indicar que los pronósticos móviles presentan tres problemas:

• Aumentar el tamaño de k (el número de periodos promediados) si bien permite suavizar mejor las fluctuaciones, también resta sensibilidad al método ante los cambios reales en los datos.
• Los promedios móviles no reflejan muy bien las tendencias. Puesto que son promedios, siempre se quedaran en niveles pasados, no predicen los cambios hacia niveles altos ni mas bajos; es decir, retrasan los valores reales.
• Los promedios móviles requieren amplios registros de datos históricos.

REFERENCIAS

• Administración de la producción (1er Edición) - Barry Render y Jay Heizer.
• Pronósticos en los negocios (8va Edición) - John E. Hanke y Dean W. Wichern.  
• Investigación de operaciones (7ma Edición) - Handy A. Taha.