PRONÓSTICO ESTACIONALES

Definición:

Se conoce como descomposición al proceso en el cual los factores lineales tanto de tendencia como estacionales se aíslan a fin de desarrollar los pronósticos más precisos.

En estadística, se dice que la demanda —o las ventas— de un determinado producto muestra estacionalidad cuando la serie de tiempo subyacente atraviesa una variación cíclica predecible, dependiendo de la época del año. La estacionalidad es uno de los patrones estadísticos más utilizados para mejorar la precisión de los pronósticos de demanda. Ejemplo: la mayoría de los minoristas occidentales tienen ventas pico en la época de Navidad

El análisis de una serie de tiempo consiste en la descripción y medición de varios cambios y …ver más…

), donde Y(t-1) es la abreviación para Y(t - 1 año) y MA(t) la media móvil en 1 año de Y(t).

El método propuesto en esta sección es un poco ingenuo, pero puede ser implementado fácilmente en Excel. En la literatura específica se pueden encontrar muchos modelos para abordar la estacionalidad con métodos más complicados. Por ejemplo: Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters...

Desafíos en el cálculo de índices de estacionalidad

El modelo de estacionalidad ilustrado más arriba es un abordaje un tanto ingenuo que puede funcionar para las series de tiempo estacionales llanas. Sin embargo, hay varias dificultades prácticas que se presentan al calcular la estacionalidad:
1. Las series de tiempo son cortas. La vida útil de muchos bienes de consumo no excede los 3 o 4 años. Como resultado, para un determinado producto, la historia de ventas ofrece, en promedio, muy pocos puntos en el pasado para calcular cada índice estacional (es decir, los valores de S(t)durante el curso del año. Ver sección precedente).
2. Las series de tiempo presentan ruido. Las fluctuaciones arbitrarias del mercado tienen impacto sobre las ventas, y hacen difícil aislar la estacionalidad.
3. Varias estacionalidades involucradas. Cuando se observan las ventas a nivel de tienda, la estacionalidad del producto en sí generalmente está