Principales Caracteristicas y Clasificación de las Series de Tiempo

Las series de tiempo estudian la evolución de una variable que observamos a lo largo del tiempo. Las principales características de una serie antes de someterla a un proceso de pronósticos, se resumen en cuatro:

1. Cualitativas: Es decir dada su importancia y características, han pasado por un proceso previo de análisis cualitativo y se ha logrando identificar que son susceptibles de prever su comportamiento en el futuro.

2. Temporales: Las series de tiempo en las empresas son normalmente expresadas en términos del calendario, es decir los valores que se pronostican son asignados a fechas concretas (meses, días, horas, etc., dependiendo de la base de tiempo que trabaje cada empresa)

3. Cuantitativas: Corresponde al valor en si que toman las variables para expresar las distintas variaciones.

4. Probabilísticas: Es decir la confiabilidad de que el valor pronosticado ocurra en el horizonte planeado.

La clasificación de las series de tiempo depende principalmente del volumen de datos que tengan así:

Series tipo A: Son de alto volúmen. Son bastante regulares de tal forma que los métodos estadísticos como los que utiliza Forecast Pro funcionan bien. Generalmente las series de alto volúmen son importantes para las empresas, y las consecuencias de errores en el pronóstico pueden ser significativas. Por lo tanto si no son muchas, conviene revisar detenidamente una a una, e incluso hacer ajustes por experiencia si se considera conveniente.

Series tipo B: Son de volumen medio. Normalmente estas series pueden ser pronosticadas con buena exactitud por los métodos de Forecast Pro. Ya que este grupo de ítems no es tan crucial para el resultado de la empresa, se presta para pronosticarlos de manera automática.

Series tipo C: Son de bajo volúmen, y muchas veces representan más del 50% del total de las series. Muchas de estas series contienen ceros “0” con ventas ocasionales y eventualmente una venta grande. El porcentaje de error de los pronósticos de las series tipo C es casi siempre muy grande pero las consecuencias de este error normalmente son pequeñas. Cuando aparecieron los sistemas de pronósticos tipo C, casi nunca eran pronósticados. Se usaba un pronóstico por defecto (0 o 1).