Pensé ponerle a este post un segundo subtítulo de “al fin pude” o alguna frase similar… pero me pareció mejor ponerla en el inicio del texto. Así que aquí la pongo “al fin pude” acabar de escribir esto. Todavía no termino de estudiar para las clases que daré en Montevideo, pero ya está estudiado lo fundamental.
Cualquier duda que hubiera tenido sobre Series de Tiempo está resuelta (en teoría). Ahora sólo falta afianzar los conceptos… Como los dos post anteriores fueron introductorios creo que en este haré un resumen de lo último que he estudiado.
¿Qué es una serie de tiempo? Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones medidas en puntos sucesivos en el tiempo. Ahora que la estadística está empezando a tener cada vez más prestigio en las empresas y en la investigación, las series de tiempo se multiplicarán. Porque uno puede medir muchísimas cosas, y registrarlas; o quizá te lo registra automáticamente los programas de empresas.
Podemos llevar registros estadísticos de lo que queramos. Especialmente de las ventas.
De hecho, una de las funciones más importantes de los directores es pronosticar. Tratar de prever el futuro, escoger ese futuro y llevar a la empresa a ese futuro. Los pronósticos nos ayudan a hacer eso, porque todo arranca con el pronóstico de ventas. Y también es necesario hacer pronósticos del programa de producción, de la compra de materia prima, del manejo de inventarios, de las cuotas de ventas, etc. Y para esto son necesarios datos históricos, para partir de una base.
Para pronosticar utilizando como base series de tiempo, tenemos dos tipos de métodos. Los métodos cuantitativos y los cualitativos.
Los métodos cuantitativos son:
Suavización
a. Promedios móviles
b. Promedios móviles ponderados.
c. Suavización exponencial
Proyección de tendencias
Proyección de tendencias ajustadas por influencias estacionales.
Los métodos cualitativos son
Método Delphi
Juicio Experto
Redacción de escenarios
Enfoques intuitivos
Un tema interesante es que para usar uno u otro método es necesario el juicio de quien trabajará con la serie de tiempo, porque no se puede aplicar cualquier método a cualquier serie de tiempo.
El caso más complejo es aquel mencionado en los dos post anteriores sobre este mismo tema. Es aquel caso en el que la serie de tiempo está influida por cuatro cosas: una tendencia de crecimiento o decrecimiento de largo plazo; una estacionalidad anual provocada por el clima o las costumbres; una ciclicidad de largo plazo debida a factores exógenos a la empresa; y por último, unas irregularidades no atribuibles a ninguna de las anteriores causas. Utilizando los métodos estadísticos, que no son complejos ni del otro mundo, se pueden aislar los cuatro efectos. Todo con la idea de pronosticar lo que necesitamos.
Las series de tiempo son útiles para todas las empresas que han de realizar pronósticos, es decir, de la mayoría de las empresas.
