Análisis de series de tiempo y sus aplicaciones

Prediciendo el futuro

NRAR Robotics presentó recientemente una nueva línea de robots personales al mercado de consumo. Después de aproximadamente tres meses de ventas lentas, las ventas de robots habían aumentado a un promedio del 10% durante los siguientes nueve meses. La empresa tarda unos tres meses en construir un nuevo robot. El equipo de administración debe pronosticar la demanda con tres meses de anticipación para garantizar que haya suficientes robots disponibles. El análisis de series de tiempo ayuda al equipo a mejorar el pronóstico.

Análisis de series temporales

El análisis de series de tiempo es la recopilación de datos a intervalos específicos durante un período de tiempo, con el propósito de identificar tendencias, ciclos y variaciones estacionales para ayudar en el pronóstico de un evento futuro. Los datos son cualquier resultado observado que se pueda medir. A diferencia del muestreo estadístico, en el análisis de series de tiempo, los datos deben medirse a lo largo del tiempo a intervalos consistentes para identificar patrones que forman tendencias, ciclos y variaciones estacionales. Las mediciones a intervalos aleatorios pierden la capacidad de predecir eventos futuros.

Las tendencias son aumentos o disminuciones consecutivos en una medición a lo largo del tiempo. Una tendencia puede durar varios días, meses o años. En casi todas las observaciones, una tendencia se invertirá durante la vida útil de la medición. Esta inversión a veces se denomina corrección . Las correcciones ocurren en la economía, en un mercado de valores y en un negocio. Normalmente sigue un crecimiento o una pérdida sin precedentes. Un ciclo , por otro lado, es un patrón de crecimiento, seguido de una disminución, seguida de un crecimiento. El ciclo se reconoce por el patrón de subida y bajada repetida durante varios períodos de medición.

Las variaciones estacionales se miden durante varios meses y están asociadas con una época específica del año. Los minoristas se dan cuenta de un crecimiento estacional en las ventas durante los meses de noviembre y diciembre. Durante el resto del año, las ventas son relativamente planas. El año se puede dividir en cuatro trimestres. Los primeros tres trimestres muestran un pequeño volumen de ventas dando paso a un gran crecimiento de las ventas en el cuarto trimestre.

Los conocimientos descubiertos durante un análisis de series de tiempo, como el aumento en las ventas para el minorista, se pueden utilizar para pronosticar la demanda para los períodos comerciales posteriores. De hecho, muchos minoristas colocan órdenes de compra para los meses de la temporada de compras navideñas o incluso con un año de anticipación según estos pronósticos.

Es importante recordar que en cualquier análisis de tendencias, el desempeño pasado no garantiza el desempeño futuro. El hecho de que un cliente haya comprado 200 unidades de material el año pasado no significa que todavía tenga la misma necesidad este año.

Ejemplos

Ahora que hemos revisado los conceptos básicos del análisis de series de tiempo, volvamos al problema al que se enfrenta el equipo de gestión: ¿cuántos robots deberían iniciarse? Comenzamos con un examen rápido de los datos de ventas de los últimos 14 meses.

Como observamos a partir de los datos de ventas, las ventas de robots en febrero tuvieron un ligero descenso con respecto al mes anterior. Entre marzo y abril, se realizó un gran aumento en las ventas. El porcentaje de aumento se puede medir restando las ventas de febrero de marzo y luego dividiendo el resultado por las ventas de febrero.

Vaya, las ventas crecieron más del 70% durante este mes. Estoy seguro de que NRAR vio el futuro brillante en abril. Utilizando la misma fórmula, el aumento de las ventas de abril fue del 67%. Dos meses de crecimiento cercano al 70% aseguraron una nueva ronda de inversión. Entonces, llegó May. En mayo, el aumento de las ventas fue de un escaso 10%. Cada mes siguiente aumentó solo un 10% en promedio, excepto en diciembre. En diciembre, las ventas aumentaron un 20,5%.

¿Qué número usamos para pronosticar las ventas de robots en junio? Si examinamos enero y febrero del año en curso, vemos un ligero reinicio del número de ventas en enero. La curva de crecimiento del 10% comenzó de nuevo en febrero. ¿Deberíamos utilizar el 10%? Probablemente sea una buena idea.

El aumento de las ventas en diciembre es de esperarse y forma parte de una tendencia estacional. La caída de enero también forma parte de las rebajas navideñas de temporada. El regreso a una curva de crecimiento del 10% en febrero es alentador. Deberíamos considerar tanto el aumento de diciembre como la caída de enero como parte de una tendencia estacional para propósitos de planificación y excluir las tasas de crecimiento de nuestro pronóstico. Dibujar una línea recta desde el primer mes hasta el último representa con mayor precisión la tendencia del 10%.

Haciendo esto, tenemos una tasa de crecimiento del 10%. Nuestro múltiplo para la previsión es 1,10. Podemos multiplicar nuestras ventas de febrero por 1,10 y repetir esa actividad tres veces. O podemos elevar 1,10 a la potencia de tres (1,10 3 = 1,331) y multiplicar el resultado por las ventas de febrero. De cualquier manera, el resultado es 293.

Nuestro pronóstico de ventas de robots en mayo es de 293 unidades. La producción puede comenzar a trabajar en los robots ahora con la confianza de que se venderán. Por supuesto, necesitaremos monitorear cada mes los cambios en la tendencia de crecimiento y usar un promedio de seis meses continuo ajustado por las tendencias estacionales para proyectar los próximos meses.

Resumen de la lección

El análisis de series de tiempo es útil para proyectar eventos futuros si se espera que el futuro sea similar al pasado. Es probable que la observación de datos históricos dé como resultado tres curvas diferentes: tendencial, cíclica y estacional. Una tendencia es un cambio constante en los datos en una dirección u otra. Un ciclo mostrará un aumento, seguido de una disminución y un retorno a un aumento. Un ciclo tiende a repetirse con regularidad. Las variaciones estacionales también son ciclos, sin embargo, tienden a limitarse a una temporada específica del año, como las vacaciones para los minoristas o la temporada de crecimiento para la agricultura.

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