Principales características 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 logrado 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 sí 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. Se clasifican así:

Series tipo A: Son de alto volumen. Son bastante regulares de tal forma que los métodos estadísticos como los que utiliza Forecast Pro funcionan bien. Generalmente las series de alto volumen 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. Como 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 volumen 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 pronosticados. Se usaba un pronóstico por defecto (0 o 1).

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