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● Algunos ejemplos son:

● Forecast Pro

● Autobox

● SmartForecasts for Windows

● SAS

● SPSS

● SAP

● POM Software Libary

# data[].attributes.body
● Consumer Confidence Index

● Consumer Price Index (CPI)

● Gross Domestic Product (GDP)

● Housing Starts

● Index of Leading Economic Indicators
● Personal Income and Consumption
● Producer Price Index (PPI)

● Purchasing Manager’s Index
● Retail Sales

# data[].attributes.body
● Promedio móvil simple

● Promedio móvil ponderado

● Suavizamiento exponencial simple

● Suavizamiento exponencial con tendencia

● Suavizamiento exponencial con tendencia y estacionalidad.

# data[].attributes.headline
Criterios para seleccionar un método de pronósticos 

# data[].attributes.subject
Criterios para seleccionar un método de pronósticos 

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● Costo

● Exactitud

● Datos disponibles

● Horizonte de planeación

● Naturaleza de los productos y servicios

● Velocidad de respuesta y reducción de ruido.

# data[].attributes.body
● Horizonte de planeación de unos días a unas semanas
● Ciclos, estacionalidad y tendencia pueden tener poco efecto.

● Las fluctuaciones aleatorias son el principal componente de los datos.

# data[].attributes.body
Xt = St+Tt+Ct+Rt

# data[].attributes.body
Xt = St*Tt*Ct*Rt

# data[].attributes.body
-Seleccionar un conjunto de datos representativo.
-Desarrollar un índice para cada estación.
-Usar el índice para desestacionalizar los datos.
-Usar análisis de regresión para calcular pronóstico.
-Usar los índices para estacionalizar el pronóstico.

# data[].attributes.body
Un analista de CPC quiere desarrollar las previsiones trimestrales de ingresos por ventas del próximo año para la línea de CPC de Epsilon Computers. Ella cree que los 8 trimestres más recientes de ventas (que se muestran en la siguiente diapositiva) son representativos de las ventas del próximo año.

# data[].attributes.body
● Generalmente mayor exactitud implica mayor costo.

● Los métodos con mayor exactitud tienen algunas desventajas:
●Usan más datos

●Los datos son difíciles de obtener

●Los modelos son más caros de desarrollar, implementar y operar.
●Toman mayor tiempo para usarse

# data[].attributes.body
Se usan tres características para evaluar un modelo de pronósticos de corto plazo:
● Reducción de ruido.
● Velocidad de respuesta.
● Exactitud

# data[].attributes.headline
Xt = f(St,Tt,Ct,Rt)                                                                                                                                                                                                                                         

# data[].attributes.subject
Xt = f(St,Tt,Ct,Rt)                                                                                                                                                                                                                                         

# data[].attributes.headline
Donde :                                                                                                                                                                                                    

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Donde :                                                                                                                                                                                                    

# data[].attributes.headline
Xt = valor real en periodo t                                                                          

# data[].attributes.subject
Xt = valor real en periodo t                                                                          

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St= Componente estacional en t                                                                

# data[].attributes.subject
St= Componente estacional en t                                                                

# data[].attributes.headline
Tt= Componente tendencial en t                                                              

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Tt= Componente tendencial en t                                                              

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● Tracking Signal (TS)
● El TS mide el error acumulado del pronóstico en n periodos en términos del  MAD
● Si el pronóstico es adecuado TS debe ser cercano a cero
● Si TS es positivo debemos incrementar el pronóstico
● Si TS en negativo debemos disminuir el pronóstico

# data[].attributes.headline
Ct= Componente cíclico en t                                                                       

# data[].attributes.subject
Ct= Componente cíclico en t                                                                       