En estadística y ciencia de la gestión , una señal de seguimiento monitorea cualquier pronóstico que se haya realizado en comparación con los datos reales y advierte cuando hay desviaciones inesperadas de los resultados de los pronósticos. Los pronósticos pueden relacionarse con las ventas, el inventario o cualquier cosa relacionada con la demanda futura de una organización.
La señal de seguimiento es un indicador simple de que el sesgo de pronóstico está presente en el modelo de pronóstico. Se utiliza con mayor frecuencia cuando la validez del modelo de pronóstico puede estar en duda.
Definición
Una forma de señal de seguimiento es la relación entre la suma acumulada de errores de pronóstico (las desviaciones entre los pronósticos estimados y los valores reales) y la desviación absoluta media . [1] La fórmula para esta señal de seguimiento es:
donde a t es el valor real de la cantidad que se pronostica y f t es el pronóstico. MAD es la desviación absoluta media . La fórmula del MAD es:
donde n es el número de períodos. Conectando esto, la fórmula completa para rastrear la señal es:
Trigg (1964) desarrolló otra señal de seguimiento propuesta. En este modelo, e t es el error observado en el período ty | e t | es el valor absoluto del error observado. Los valores suavizados del error y el error absoluto vienen dados por:
Entonces la señal de seguimiento es la relación:
Si no hay un sesgo significativo en el pronóstico, entonces el error suavizado E t debe ser pequeño en comparación con el error absoluto suavizado M t . Por lo tanto, un valor de señal de seguimiento grande indica un sesgo en el pronóstico. Por ejemplo, con un β de 0,1, un valor de T t mayor que 0,51 indica errores no aleatorios. La señal de seguimiento también se puede utilizar directamente como una constante de suavizado variable. [2]
También se han propuesto métodos para ajustar las constantes de suavizado utilizadas en los métodos de pronóstico basados en alguna medida del desempeño anterior del modelo de pronóstico. Trigg y Leach (1967) sugieren uno de estos enfoques, que requiere el cálculo de la señal de seguimiento. La señal de seguimiento se usa luego como el valor de la constante de suavizado para el próximo pronóstico. La idea es que cuando la señal de seguimiento es grande, sugiere que la serie temporal ha sufrido un cambio; un valor mayor de la constante de suavizado debería responder mejor a un cambio repentino en la señal subyacente. [3]
Ver también
Notas
- ^ Diccionario APICS 12ª edición. Disponible para descargar en http://www.apics.org/Resources/APICSDictionary.htm
- ↑ Nahmias (2005, página 89)
- ↑ Nahmias (2005, página 97)
Referencias
- Alstrom, P., Madsen, P. (1996) "Señales de seguimiento en sistemas de control de inventario: un estudio de simulación", International Journal of Production Economics , 45 (1-3), 293-302, doi : 10.1016 / 0925-5273 ( 95) 00120-4
- Nahmias, Steven (2005) Análisis de producción y operaciones, quinta edición , McGraw-Hill. ISBN 0-07-123837-9
- Trigg, DW (1964) "Monitoreo de un sistema de pronóstico". Operational Research Quarterly , 15, 271–274.
- Trigg, DW y Leach, AG (1967). "Suavizado exponencial con una tasa de respuesta adaptativa". Operational Research Quarterly , 18 (1), 53–59
- Mita Montero, J David (1973). "Análise de Sistemas de Previsão - Amortecimento Exponencial". Tese de Mestrado de Engenharia Industrial PUC-RJ, Brasil. Aplicação Industrial de Tracking Signal.
enlaces externos
- Señal de seguimiento en la predicción por el Dr. Muhammad Al-Salamah
- Señal de seguimiento: una medida de la precisión del pronóstico por Tyler Hedin, Universidad Brigham Young (Powerpoint)