EL SISTEMA DE PRONÓSTICOS (Parte XI): DESARROLLO DE UN MODELO

Una vez identificados los procesos, éstos determinan la forma del modelo. Los pronósticos cualitativos no usan modelos sencillos de establecer. Los modelos causales dependen de la situación particular pero en general tienen la forma:



Donde d, representa la variable dependiente, como la demanda, xt la variable independiente (o factor causal) y et la componente de ruido en el tiempo t. La variable dependiente en el tiempo t es idealmente una función de la variable independiente en el tiempo t-k, k>=1. El lapso o período k permite conocer el valor de la variable independiente antes de hacer el pronóstico de la variable dependiente; si no hay este lapso, deberá pronosticarse la variable independiente antes de obtener un pronóstico para la variable dependiente. La relación funcional entre d y x se representa por f y puede ser lineal, cuadrática y alguna otra relación matemática. Puede haber más de una factor causal.
Para los enfoques de series de tiempos, los modelos comunes que se estudian son constantes, de tendencia lineal y estacional, o combinaciones de éstos. Matemáticamente son:


Donde a representa la parte constante, b la tendencia, ct el factor estacional para el período t y et la componente aleatoria o de ruido. Estos son los modelos más comunes, aunque existen otros.