Definición de Suavización exponencial | Diccionario Economico
La suavización exponencial es una técnica de pronóstico en la que se calcula un promedio ponderado de los valores pasados, dando mayor peso a los datos más recientes a medida que se avanza en el tiempo. Esta técnica es útil para predecir tendencias en series de datos y se utiliza en diversas áreas como la economía.
Por lo tanto, se trata de predecir lo que sucederá y lo que hace es suavizar la serie temporal. El objetivo es reducir las fluctuaciones y poder observar una tendencia que a veces no es visible a simple vista. Es muy utilizado, en primer lugar, en la previsión de ventas y ha demostrado una eficacia más que aceptable.
Método de suavizado exponencial
Veamos un formulario de cálculo simple. La fórmula que mostramos en detalle en el ejemplo incluye la demanda real (Do) y la previsión (Po). Por otra parte, también se tiene en cuenta un factor de suavizado (alfa) expresado muchas veces mayor que uno. La fórmula será:
Lo que estamos haciendo, como veremos al final, es suavizar la serie. A la previsión del periodo anterior (Po) le sumamos la diferencia entre ésta y la demanda (Do), multiplicada por el coeficiente de suavizado (alfa). En este caso se obtienen valores con menor variabilidad y se podrá observar mejor la evolución de la serie temporal.
Por supuesto, hay modelos algo más complejos. Por un lado, el modelo Box-Jenkins, y por otro, el modelo Holt-Winter. Este último es muy conveniente por su sencillez y facilidad de uso. No entraremos en detalles específicos ya que nos excederíamos en nuestro objetivo de mostrar la economía de una forma sencilla.
Beneficios de los métodos de suavizado exponencial
Las ventajas están principalmente en la simplicidad y facilidad de uso, pero hay algo más. Mostramos a continuación las más relevantes:
- No necesita muchos datos históricos, a diferencia de otros métodos como ARIMA.
- Tiene mayor precisión que otros cuando se utilizan métodos de simulación exponencial.
- Es un método con gran flexibilidad debido al uso de datos de demanda que puede elegir el investigador.
- El llamado suavizamiento exponencial doble puede reducir los problemas de pronóstico cuando el factor de suavizamiento es mayor a 0.5. Uno de los pocos defectos.
Ejemplo de suavizado exponencial
Imagina una empresa que vende papas fritas. El director comercial de la matriz mexicana contacta a su colega en España. Esto le dice que va a hacer un pronóstico de ventas para Valencia. Pero, por supuesto, la única métrica con la que empezar son las ventas en una ciudad de México que se pueda comparar. Use un factor para suavizar la serie del 35%.
Como puede ver en la figura, aplicando la fórmula, obtenemos los valores predichos. El primero (P1) para enero de 2015 son las ventas de la Ciudad de México para ese mes. La columna de demanda son los datos reales de ese año. A partir de ahí, al ingresar una fórmula, puede crear el resto de los datos en la columna de pronóstico.
Podemos ver que el suavizado exponencial reduce las fluctuaciones y observamos que no hay una tendencia clara. Sin embargo, la previsión es en la mayoría de los casos superior a la demanda real que finalmente se produjo. Aunque en el período posterior es mucho más.
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