Ejemplo Desestacionalizacion de La Demanda

Series temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Gr áfico de la serie original: estacionalidad estacionalidad de orden 4 estacionalidad Gráfico 2.1.1. 2.1.1. Se rie de ventas 100000

90000

80000

70000 s a t n e V

60000

50000

40000

30000

20000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12 12

13

14 14

15

16 16

17

18 18

Periodo Periodo (trimes tre)

Parcialment Parcialmentee traducido traducido y adapatado adapatado de Heizer/Rende Heizer/Renderr – Principles of Operations Management, 5e, and Operations Management, 7e

2-70

Víctor Vergara Cuesta 2007

19

20 20

Series temporales: temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Serie original periodo (trim)

Ventas

1

21335

2

45360

3

75900

4

55880

5

29325

6

53760

7

73245

8

43860

9

23310

10

52000

11

86130

12

60260

13

27615

14

50160

15

67575

16

47880

17

26700

18

58960

19

92805

20

56700

mmc3(4)


mmc2(4)

mmc(4)

trim

49618,75

2-71


Coef estac

Series temporales: temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Serie original periodo (trim)

Ventas

1

21335

2

45360

3

75900

4

55880

5

29325

6

53760

7

73245

8

43860

9

23310

10

52000

11

86130

12

60260

13

27615

14

50160

15

67575

16

47880

17

26700

18

58960

19

92805

20

56700

mmc3(4)


mmc2(4)

mmc(4)

trim

49618,75

2-71


Coef estac

Series temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Serie original

periodo (trim)

Ventas

mmc3(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

4

55880

51616,25

5

29325

6

53760

7

73245

8

43860

9

23310

10

52000

11

86130

12

60260

13

27615

14

50160

15

67575

16

47880

17

26700

18

58960

19

92805

20

56700

mmc2(4)

mmc(4)

trim

Coef estac 1


2-72


Series temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Serie original periodo (trim)

Ventas

mmc3(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

4

55880

51616,25

5

29325

53716,25

6

53760

7

73245

8

43860

9

23310

10

52000

11

86130

12

60260

13

27615

14

50160

15

67575

16

47880

17

26700

18

58960

19

92805

20

56700


mmc2(4)

2-73

mmc(4)

trim

Coef estac


Series temporales: desestacionalizar Paso 1: Cálculo de la MM centrada Serie original periodo (trim) 1

Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

21335

trim

Coef estac 1

49618,75

2

45360

3

75900

49618,75

4

55880

51616,25

5

29325

53716,25

6

53760

53052,5

7

73245

50047,5

8

43860

48543,75

9

23310

48103,75

10

52000

51325

11

86130

55425

12

60260

56501,25

13

27615

56041,25

14

50160

51402,5

15

67575

48307,5

16

47880

48078,75

17

26700

50278,75

18

58960

56586,25

19

92805

58791,25

20

56700

Parcialmente traducido y adapatado de Heizer/Render – Principles of Operations Management, 5e, and Operations Management, 7e

mmc(4)

2-74



Ventas

mmc3(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

4

55880

51616,25

5

29325

53716,25

6

53760

53052,5

7

73245

50047,5

8

43860

48543,75

9

23310

48103,75

10

52000

51325

11

86130

55425

12

60260

56501,25

13

27615

56041,25

14

50160

51402,5

15

67575

48307,5

16

47880

48078,75

17

26700

50278,75

18

58960

56586,25

19

92805

58791,25

20

56700


mmc2(4)

mmc(4)

trim

Coef estac

49618,75 51616,25

2-75



Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

51616,25

4

55880

51616,25

53716,25

5

29325

53716,25

6

53760

53052,5

7

73245

50047,5

8

43860

48543,75

mmc(4)

trim

Coef estac

49618,75

9

23310

48103,75

10

52000

51325

11

86130

55425

12

60260

56501,25

13

27615

56041,25

14

50160

51402,5

15

67575

48307,5

16

47880

48078,75

17

26700

50278,75

18

58960

56586,25

19

92805

58791,25

20

56700


2-76



Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

51616,25

4

55880

51616,25

53716,25

5

29325

53716,25

53052,5

6

53760

53052,5

50047,5

7

73245

50047,5

48543,75

8

43860

48543,75

48103,75

9

23310

48103,75

51325

10

52000

51325

55425

11

86130

55425

56501,25

12

60260

56501,25

56041,25

13

27615

56041,25

51402,5

14

50160

51402,5

48307,5

15

67575

48307,5

48078,75

16

47880

48078,75

50278,75

17

26700

50278,75

56586,25

18

58960

56586,25

58791,25

19

92805

58791,25

20

56700


mmc(4)

trim

Coef estac

49618,75

2-77

50617,5



Ventas

1

21335

2

45360

mmc3(4)

mmc2(4)

mmc(4)

Coef estac

49618,75

3

75900

49618,75

51616,25

50617,5

4

55880

51616,25

53716,25

52666,25

5

29325

53716,25

53052,5

6

53760

53052,5

50047,5

7

73245

50047,5

48543,75

8

43860

48543,75

48103,75

9

23310

48103,75

51325

10

52000

51325

55425

11

86130

55425

56501,25

12

60260

56501,25

56041,25

13

27615

56041,25

51402,5

14

50160

51402,5

48307,5

15

67575

48307,5

48078,75

16

47880

48078,75

50278,75

17

26700

50278,75

56586,25

18

58960

56586,25

58791,25

19

92805

58791,25

20

56700


trim

2-78



Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

mmc(4)

1

21335

2

45360

3

75900

49618,75

51616,25

50617,5

4

55880

51616,25

53716,25

52666,25

5

29325

53716,25

53052,5

53384,375

6

53760

53052,5

50047,5

7

73245

50047,5

48543,75

8

43860

48543,75

48103,75

trim

Coef estac

49618,75

9

23310

48103,75

51325

10

52000

51325

55425

11

86130

55425

56501,25

12

60260

56501,25

56041,25

13

27615

56041,25

51402,5

14

50160

51402,5

48307,5

15

67575

48307,5

48078,75

16

47880

48078,75

50278,75

17

26700

50278,75

56586,25

18

58960

56586,25

58791,25

19

92805

58791,25

20

56700


2-79


Series temporales: desestacionalizar Paso 2: Cálculo del coeficiente estacional (periodo) Serie original periodo (trim)

Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

mmc(4)

dividir

trim

Coef estac

1

21335

2 3 4

45360 75900 55880

49618,75 51616,25

49618,75 51616,25 53716,25

50617,5 52666,25

2 3 4

5

29325

53716,25

53052,5

53384,375

1

6

53760

53052,5

50047,5

51550

2

7

73245

50047,5

48543,75

49295,625

3

8

43860

48543,75

48103,75

48323,75

4

9

23310

48103,75

51325

49714,375

1

10

52000

51325

55425

53375

2

11

86130

55425

56501,25

55963,125

3

12

60260

56501,25

56041,25

56271,25

4

13

27615

56041,25

51402,5

53721,875

1

14

50160

51402,5

48307,5

49855

2

15

67575

48307,5

48078,75

48193,125

3

16

47880

48078,75

50278,75

49178,75

4

17

26700

50278,75

56586,25

53432,5

1

18

58960

56586,25

58791,25

57688,75

2

19

92805

58791,25

20

56700


1

3 4

2-80


1,4994814


Ventas

1

21335

2 3 4

45360 75900 55880

5 6 7 8

mmc3(4)

mmc2(4)

mmc(4)

trim

Coef estac 1

dividir

49618,75 51616,25

49618,75 51616,25 53716,25

50617,5 52666,25

2 3 4

29325

53716,25

53052,5

53384,375

1

53760

53052,5

50047,5

51550

2

73245

50047,5

48543,75

49295,625

3

43860

48543,75

48103,75

48323,75

4

9

23310

48103,75

51325

49714,375

1

10

52000

51325

55425

53375

2

11

86130

55425

56501,25

55963,125

3

12

60260

56501,25

56041,25

56271,25

4

13

27615

56041,25

51402,5

53721,875

1

14

50160

51402,5

48307,5

49855

2

15

67575

48307,5

48078,75

48193,125

3

16

47880

48078,75

50278,75

49178,75

4

17

26700

50278,75

56586,25

53432,5

1

18

58960

56586,25

58791,25

57688,75

2

19

92805

58791,25

20

56700


3 4

2-81


1,4994814 1,06102105


Ventas

mmc3(4)

mmc2(4)

mmc(4)

trim

Coef estac

1

21335

2 3 4

45360 75900 55880

49618,75 51616,25

49618,75 51616,25 53716,25

50617,5 52666,25

2 3 4

1,4994814 1,06102105

5

29325

53716,25

53052,5

53384,375

1

0,54931804

6

53760

53052,5

50047,5

51550

2

1,042871

7

73245

50047,5

48543,75

49295,625

3

1,48583165

8

43860

48543,75

48103,75

48323,75

4

0,90762824

9

23310

48103,75

51325

49714,375

1

0,46887847

10

52000

51325

55425

53375

2

0,97423888

11

86130

55425

56501,25

55963,125

3

1,53904915

12

60260

56501,25

56041,25

56271,25

4

1,07088433

13

27615

56041,25

51402,5

53721,875

1

0,51403641

14

50160

51402,5

48307,5

49855

2

1,00611774

15

67575

48307,5

48078,75

48193,125

3

1,40217095

16

47880

48078,75

50278,75

49178,75

4

0,97359124

17

26700

50278,75

56586,25

53432,5

1

0,49969588

18

58960

56586,25

58791,25

57688,75

2

1,02203636

19

92805

58791,25

20

56700


1

3 4

2-82


Series temporales: desestacionalizar Paso 3: Cálculo del coeficiente estacional (trimestre) Serie original periodo (trim)

Ventas

trim

Coef estac

Serie deses

1

21335

1

2

45360

2

3

75900

3

1,499481405

4

55880

4

1,061021052

5

29325

1

6

53760

2

7

73245

3

8

43860

4

9

23310

1

10

52000

2

11

86130

3

12

60260

4

13

27615

1

14

50160

2

15

67575

3

16

47880

4

17

26700

1

0,499695878

18

58960

2

1,022036359

19

92805

3

20

56700

4

m e

0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237

d i a

0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236

Coeficientes estacionales 0,507982199

Trimestre 1 Trimestre 2 Trimestre 3 Trimestre 4


2-83


Series temporales: desestacionalizar Paso 3: Cálculo del coeficiente estacional (trimestre) Serie original periodo (trim) 1 2 3 4

Ventas

trim 1 2 3 4

21335 45360 75900 55880

5 6 7

29325

8 9 10 11 12 13 14 15 16

43860

Coef estac

Serie deses

1,499481405 1,061021052

1 2 3

0,549318035

0,907628237

67575 47880

4 1 2 3 4 1 2 3 4

17

26700

1

0,499695878

18 19

58960 92805

2 3

1,022036359

20

56700

4

53760 73245 23310 52000 86130 60260 27615 50160

1,042870999 1,485831653 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236

Coeficientes estacionales Trimestre 1

0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3 Trimestre 4


2-84


m e d i a

Series temporales: desestacionalizar Paso 3: Cálculo del coeficiente estacional (trimestre) Serie original periodo (trim) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Ventas

trim 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

21335 45360 75900 55880 29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

Coef estac

Serie deses

1,499481405 1,061021052 0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359

m e d i a


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4


2-85


Series temporales: desestacionalizar Paso 3: Cálculo del coeficiente estacional (trimestre) Serie original periodo (trim) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Ventas

trim 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

21335 45360 75900 55880 29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

Coef estac

Serie deses

1,499481405 1,061021052 0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359

m e d i a


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214


2-86


Series temporales: desestacionalizar Paso 4: Dividir por los coeficientes trimestrales Serie sin estacionalidad

periodo (trim)

Ventas

trim

1

21335

1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

45360 75900 55880 29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Coef estac

Serie deses 41999,5032

1,499481405 1,061021052 0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214


2-87


Series temporales: desestacionalizar Paso 4: Dividir por los coeficientes trimestrales Serie sin estacionalidad

periodo (trim)

Ventas

trim

Coef estac

Serie deses

1

21335

1

41999,5032

2

45360

2

44852,45

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

75900 55880 29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

1,499481405 1,061021052 0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214


2-88


Series temporales: desestacionalizar Paso 4: Dividir por los coeficientes trimestrales Serie sin estacionalidad periodo (trim)

Ventas

trim

Coef estac

Serie deses

1

21335

1

41999,5032

2

45360

2

44852,45

3

75900

3

1,499481405

4

55880

4

1,061021052

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359

51227,2507


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214


2-89


Series temporales: desestacionalizar Paso 4: Dividir por los coeficientes trimestrales Serie sin estacionalidad periodo (trim)

Ventas

trim

Coef estac

Serie deses

1

21335

1

41999,5032

2

45360

2

44852,45

3

75900

3

1,499481405

51227,2507

4

55880

4

1,061021052

55697,2454

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960 92805 56700

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359


0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214


2-90


Series temporales: eliminar el ciclo Paso 1: Detectar posible pauta cíclica Serie sin estacionalidad periodo (trim)

Ventas

trim

Coef estac

Serie deses

1

21335

1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

45360 75900 55880 29325 53760 73245 43860 23310 52000 86130 60260 27615 50160 67575 47880 26700 58960

2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2

19

92805

3

62636,9565

20

56700

4

56514,5636

41999,5032

1,499481405 1,061021052 0,549318035 1,042870999 1,485831653 0,907628237 0,468878468 0,974238876 1,539049151 1,070884333 0,514036414 1,006117741 1,402170953 0,973591236 0,499695878 1,022036359

Coeficientes estacionales


Trimestre 1

0,507982199

Trimestre 2

1,011315994

Trimestre 3

1,48163329

Trimestre 4

1,003281214

2-91


44852,45 51227,2507 55697,2454 57728,4008 53158,4592 49435,3093 43716,5566 45887,4347 51418,1525 58131,7932 60062,9207 54362,1411 49598,741 45608,4515 47723,4093 52560,8969 58300,2745

Series temporales: eliminar el ciclo Paso 1: Detectar posible patr ón cíclico Pauta cíclica de orden 7 Gráfico 2.1.2 Serie des estac ionalizada

100000,0

90000,0

80000,0

70000,0 s a t n e V

60000,0

50000,0

40000,0

30000,0

20000,0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Periodo (trimestre)


2-92


19

20

Series temporales:eliminar el ciclo Paso 2: Cálculo de la m. móvil centrada (m=7) Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

41999,5032 44852,45 51227,2507 55697,2454

50585,5169

57728,4008

Coeficientes cíclicos

53158,4592 49435,3093

Ciclo 1

43716,5566

Ciclo 2

45887,4347

Ciclo 3

51418,1525

Ciclo 4

58131,7932

Ciclo 5

60062,9207

Ciclo 6

54362,1411

Ciclo 7

49598,741 45608,4515 47723,4093 52560,8969 58300,2745 62636,9565 56514,5636


2-93



mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

41999,5032 44852,45 51227,2507 55697,2454

50585,5169

57728,4008

50830,8103


53158,4592 49435,3093

Ciclo 1

43716,5566

Ciclo 2

45887,4347

Ciclo 3

51418,1525

Ciclo 4

58131,7932

Ciclo 5

60062,9207

Ciclo 6

54362,1411

Ciclo 7

49598,741 45608,4515 47723,4093 52560,8969 58300,2745 62636,9565 56514,5636

media Parcialmente traducido y adapatado de Heizer/Render – Principles of Operations Management, 5e, and Operations Management, 7e

2-94



mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

41999,5032 44852,45 51227,2507 55697,2454

50585,5169

57728,4008

50830,8103

53158,4592

50978,6653


49435,3093

Ciclo 1

43716,5566

Ciclo 2

45887,4347

Ciclo 3

51418,1525

Ciclo 4

58131,7932

Ciclo 5

60062,9207

Ciclo 6

54362,1411

Ciclo 7

49598,741 45608,4515 47723,4093 52560,8969 58300,2745 62636,9565 56514,5636


2-95


Series temporales:eliminar el ciclo Paso 3: Cálculo de los coeficientes cíclicos (periodo) Serie deses 41999,5032

mmc(7)

CICLO

dividir

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

1

44852,45

2

51227,2507

3 1,10105122

55697,2454

50585,5169

4

57728,4008

50830,8103

5

53158,4592

50978,6653

6

49435,3093

51005,9369

7

Ciclo 1

43716,5566

51353,7295

1

Ciclo 2

45887,4347

51687,2323

2

Ciclo 3

51418,1525

51859,1869

3

Ciclo 4

58131,7932

51882,5343

4

Ciclo 5

60062,9207

52152,8049

5

Ciclo 6

54362,1411

52415,087

6

Ciclo 7

49598,741

52578,3362

7

45608,4515

52602,405

1

47723,4093

52970,1244

2

52560,8969

53277,6133

3

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


media


2-96


Series temporales:eliminar el ciclo Paso 3: Cálculo de los coeficientes cíclicos (periodo) Serie deses

mmc(7)

CICLO

41999,5032 44852,45 51227,2507

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

1

dividir

2 3

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

57728,4008

50830,8103

5

1,13569704

53158,4592

50978,6653

6

49435,3093

51005,9369

7

Ciclo 1

43716,5566

51353,7295

1

Ciclo 2

45887,4347

51687,2323

2

Ciclo 3

51418,1525

51859,1869

3

Ciclo 4

58131,7932

51882,5343

4

Ciclo 5

60062,9207

52152,8049

5

Ciclo 6

54362,1411

52415,087

6

Ciclo 7

49598,741

52578,3362

7

45608,4515

52602,405

1

47723,4093

52970,1244

2

52560,8969

53277,6133

3

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


media Parcialmente traducido y adapatado de Heizer/Render – Principles of Operations Management, 5e, and Operations Management, 7e

2-97


Series temporales:eliminar el ciclo Paso 4: Cálculo de los coeficientes cíclicos (totales) Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

41999,5032

1

44852,45

2

51227,2507

Serie sin c ni e

3

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

57728,4008

50830,8103

5

1,13569704

53158,4592

50978,6653

6

1,04275895

49435,3093

51005,9369

7

0,96920696

Ciclo 1

43716,5566

51353,7295

1

0,85128299

Ciclo 2

45887,4347

51687,2323

2

0,88779052

Ciclo 3

51418,1525

51859,1869

3

0,99149554

Ciclo 4

58131,7932

51882,5343

4

1,12045015

Ciclo 5

60062,9207

52152,8049

5

1,15167191

Ciclo 6

54362,1411

52415,087

6

1,03714683

Ciclo 7

49598,741

52578,3362

7

0,94333036

45608,4515

52602,405

1

0,86704118

47723,4093

52970,1244

2

0,90094954

52560,8969

53277,6133

3

0,98654751

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


2-98

Media Coeficientes cíclicos 0,85916209


Series temporales:eliminar el ciclo Paso 3: Cálculo de los coeficientes cíclicos (periodo) Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

41999,5032

1

44852,45

2

51227,2507

Serie sin c ni e

3

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

57728,4008

50830,8103

5

1,13569704

53158,4592

50978,6653

6

1,04275895

49435,3093

51005,9369

7

0,96920696

Ciclo 1

0,85916209

43716,5566

51353,7295

1

0,85128299

Ciclo 2

0,89437003

45887,4347

51687,2323

2

0,88779052

Ciclo 3

51418,1525

51859,1869

3

0,99149554

Ciclo 4

58131,7932

51882,5343

4

1,12045015

Ciclo 5

60062,9207

52152,8049

5

1,15167191

Ciclo 6

54362,1411

52415,087

6

1,03714683

Ciclo 7

49598,741

52578,3362

7

0,94333036

45608,4515

52602,405

1

0,86704118

47723,4093

52970,1244

2

0,90094954

52560,8969

53277,6133

3

0,98654751

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


2-99

Media Coeficientes cíclicos


Series temporales: eliminación del ciclo Paso 4: dividir por los coef . Cíclicos Serie sin estacionalidad ni ciclo Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

41999,5032

1

44852,45

2

51227,2507

Serie sin c ni e 48884,26033

3

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

57728,4008

50830,8103

5

1,13569704

53158,4592

50978,6653

6

1,04275895

49435,3093

51005,9369

7

0,96920696

43716,5566

51353,7295

1

0,85128299

45887,4347

51687,2323

2

0,88779052

51418,1525

51859,1869

3

58131,7932

51882,5343

4

60062,9207

52152,8049

54362,1411

52415,087

Ciclo 1

0,85916209

Ciclo 2

0,89437003

Ciclo 3

0,98902153

0,99149554

Ciclo 4

1,11075069

1,12045015

Ciclo 5

1,14368448

5

1,15167191

Ciclo 6

1,03995289

6

1,03714683

Ciclo 7

0,95626866

49598,741

52578,3362

7

0,94333036

45608,4515

52602,405

1

0,86704118

47723,4093

52970,1244

2

0,90094954

52560,8969

53277,6133

3

0,98654751

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


2-100

dividir


Series temporales: eliminación del ciclo Paso 4: dividir por los coef . Cíclicos Serie sin estacionalidad ni ciclo Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

41999,5032

1

48884,26033

44852,45

2

50149,76853

51227,2507

3

dividir

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

57728,4008

50830,8103

5

1,13569704

53158,4592

50978,6653

6

1,04275895

49435,3093

51005,9369

7

0,96920696

Ciclo 1

0,85916209

43716,5566

51353,7295

1

0,85128299

Ciclo 2

0,89437003

45887,4347

51687,2323

2

0,88779052

Ciclo 3

0,98902153

51418,1525

51859,1869

3

0,99149554

Ciclo 4

1,11075069

58131,7932

51882,5343

4

1,12045015

Ciclo 5

1,14368448

60062,9207

52152,8049

5

1,15167191

Ciclo 6

1,03995289

54362,1411

52415,087

6

1,03714683

Ciclo 7

0,95626866

49598,741

52578,3362

7

0,94333036

45608,4515

52602,405

1

0,86704118

47723,4093

52970,1244

2

0,90094954

52560,8969

53277,6133

3

0,98654751

58300,2745

4

62636,9565

5

56514,5636

6


2-101


Series temporales: eliminación del ciclo Serie sin estacionalidad ni ciclo Serie deses

mmc(7)

CICLO

Coef Cíclico

Serie sin c ni e

41999,5032

1

48884,26033

44852,45

2

50149,76853

51227,2507

3

51795,89049

55697,2454

50585,5169

4

1,10105122

50143,78661

57728,4008 53158,4592 49435,3093 43716,5566 45887,4347 51418,1525 58131,7932 60062,9207 54362,1411

50830,8103 50978,6653 51005,9369 51353,7295 51687,2323 51859,1869 51882,5343 52152,8049 52415,087

5 6 7 1 2 3 4 5 6

1,13569704 1,04275895 0,96920696 0,85128299 0,88779052 0,99149554 1,12045015 1,15167191 1,03714683

50475,8104 51116,21877 51696,04653 50882,78123 51306,99064 51988,91138 52335,59059 52517,03758 52273,65768

49598,741

52578,3362

7

0,94333036

51866,9521

45608,4515

52602,405

1

0,86704118

53084,80443

47723,4093

52970,1244

2

0,90094954

53359,80377

52560,8969

53277,6133

3

0,98654751

53144,34065

58300,2745

4

52487,27295

62636,9565

5

54767,68966

56514,5636

6

54343,38842

media


Coeficientes cíclicos Ciclo 1 0,85916209 Ciclo 2 0,89437003 Ciclo 3 0,98902153 Ciclo 4 1,11075069 Ciclo 5 1,14368448 Ciclo 6 1,03995289 Ciclo 7 0,95626866

2-102

51931,05014


Series temporales: estimar la tendencia Paso 1: detectar posible patr ón tendencial Pauta tendencial ascendente Gráfico 2.1.3 Ventas sin estacionalidad ni ciclo 100000

90000

80000

70000

s a t n e V

60000

50000

40000

30000

20000 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Periodo (trimestre )


2-103


19

20

Series temporales: estimación de la tendencia Paso 2: Método aproximado: cálculo de los incrementos b'

media de incrementos absolutos

a'

V(1) = a'+b'(t1) es decir, 48884 = a' + 287,32'*1 entonces despejar

Serie sin c ni e (V)

incr absolu

48884,26033 50149,76853

Tend (aprox) 48884,26033

1265,50821

51795,89049 50143,78661

restar

50475,8104 51116,21877 51696,04653 50882,78123 51306,99064 51988,91138 52335,59059 52517,03758 52273,65768 51866,9521 53084,80443 53359,80377 53144,34065 52487,27295 54767,68966 54343,38842

media (V)

51931,05014

b' (aprox)

10,5

a' (aprox)

media(t) Parcialmente traducido y adapatado de Heizer/Render – Principles of Operations Management, 5e, and Operations Management, 7e

2-104


Series temporales: estimación de la tendencia Paso 3: Método aproximado: cálculo de a’ y b’ b'


a'


Serie sin c ni e (V) 48884,26033

a’ = 48884,26 – 287,32

media (V)

Tend (aprox) 48884,26033

50149,76853

1265,50821

51795,89049 50143,78661

1646,12196 1652,10389-

50475,8104

332,023786

51116,21877

640,40837

51696,04653 50882,78123

579,827763 813,265301-

51306,99064

424,209415

51988,91138

681,920739

52335,59059

346,679213

52517,03758 52273,65768

181,446988 243,379906-

51866,9521

406,705579-

53084,80443

1217,85233

53359,80377 53144,34065

274,999341 215,463122-

52487,27295

657,067698-

54767,68966

2280,41672 424,301243-

54343,38842

media

51931,05014

287,322531

b' (aprox)

10,5

48596,9378

a' (aprox)


incr absolu

2-105


Series temporales: estimación de la tendencia Paso 4: Método aproximado: estimar la tendencia de b' Serie sin c ni e (V) incr absolu Tend (aprox) cada periodo media de incrementos absolutos

a'

V(1) = a'+b'(t1) es decir, 48884 = a' + 2 87,32'*1 entonces despejar

48884,26033

T(2) = 48596,93 +287,32*2

50149,76853

1265,50821

51795,89049 50143,78661

1646,12196 1652,10389-

50475,8104

332,023786

51116,21877

640,40837

51696,04653 50882,78123

579,827763 813,265301-

51306,99064

424,209415

51988,91138

681,920739

52335,59059

346,679213

52517,03758 52273,65768

181,446988 243,379906-

51866,9521

406,705579-

53084,80443

1217,85233

53359,80377 53144,34065

274,999341 215,463122-

52487,27295

657,067698-

54767,68966

2280,41672 424,301243-

54343,38842

media (V)

49171,58286

51931,05014

287,322531

b' (aprox)

10,5

48596,9378

a' (aprox)


48884,26033

2-106


Series temporales: estimación de la tendencia Paso 4: estimar la tendencia de cada periodo b'


a'


Serie sin c ni e (V)

T(3) = 48596,93 + 287,32*3


2-107

Tend (aprox)

48884,26033

48884,26033

50149,76853

1265,50821

49171,58286

51795,89049

49458,90539

50143,78661

1646,12196 1652,10389-

50475,8104

332,023786

51116,21877

640,40837

51696,04653 50882,78123

579,827763 813,265301-

51306,99064

424,209415

51988,91138

681,920739

52335,59059

346,679213

52517,03758 52273,65768

181,446988 243,379906-

51866,9521

406,705579-

53084,80443

1217,85233

53359,80377 53144,34065

274,999341 215,463122-

52487,27295

657,067698-

54767,68966

2280,41672 424,301243-

54343,38842

media (V)

incr absolu

51931,05014

287,322531

b' (aprox)

10,5

48596,9378

a' (aprox)


Series temporales: estimación de la tendencia b'


a'


Serie sin c ni e (V) 48884,26033

media (V)

Tend (aprox) 48884,26033

50149,76853

1265,50821

49171,58286

51795,89049

1646,12196 1652,10389-

49458,90539

50143,78661

49746,22792

50475,8104

332,023786

50033,55045

51116,21877

640,40837

50320,87298

51696,04653

579,827763 813,265301-

50608,19551

50882,78123 51306,99064

424,209415

51182,84058

51988,91138

681,920739

51470,16311

52335,59059 52517,03758

51757,48564 52044,80817

52273,65768

346,679213 181,446988 243,379906-

51866,9521

406,705579-

52619,45323

53084,80443

1217,85233

52906,77576

53359,80377 53144,34065

274,999341 215,463122-

53481,42083

52487,27295

657,067698-

53768,74336

54767,68966

2280,41672 424,301243-

54056,06589

54343,38842

50895,51805

52332,1307

53194,0983

54343,38842

51931,05014

287,322531

b' (aprox)

10,5

48596,9378

a' (aprox)


incr absolu

2-108


Series temporales: predicción Modelo Multiplicativo ♦

Una vez estimados los coeficientes estacionales, cíclico y la tendencia se procede a la predicción: ♦

VPt+1 = (coef. estac) m*(coef. cíclico)m* Tt+1

♦

Tt+1 = a’ + b’*(t+1)

♦

No hay estacionalidad: coeficiente estacional = 1

♦

No hay componente cíclico: coef. cíclico = 1

♦

♦

No hay tendencia: tomar como tendencia la media de la serie sin ciclo ni estacionalidad. Para evaluar la predicción, como es habitual, se calcula MCE.


2-109


Ejemplo Desestacionalizacion de La Demanda

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