A diferencia del pronóstico de series de tiempo, los modelos pronóstico asociativo casi siempre consideran varias variables que están relacionadas con la cifra por predecir. Una vez que se encuentran estas
variables relacionadas. se construye un modelo estadístico que se usa para pronosticar el elemento (Le
interés. Este enfoque es más poderoso que los métodos de series de tiempo que incluyen solo variables
históricas para la variable que se pronostica.
El análisis asociativo puede considerar muchos factores. Por ejemplo, las ventas de computadoras personales IBM se relacionan con el presupuesto para publicidad de IBM los precios de la compañía, los precios de la competencia, estrategias promocionales e incluso con la economía nacional y los índices de
desempleo. En este caso las ventas de computadoras se denominan la variable dependiente y las otras variables se llaman variables independientes. El trabajo del administrador es desarrollar la mejor relación
es estadística entre las ventas de PC y las variables independientes, El múdelo de pronósticos asociativo
Cuantitativo más común es el análisis de REGRESIÓN FINAL
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