El separador Valores Avanzados proporciona numerosos parámetros que ajustan la forma en la que se ejecutan las previsiones personalizadas. En el método automático, el sistema de previsiones selecciona los valores de parámetros óptimos cuando ejecuta la previsión. En el resto de los métodos, el sistema de previsiones utiliza los valores por defecto, a menos que se proporcionen otros.
Parámetro de Previsión
Muestra los distintos valores que puede modificar. Seleccionar un valor para ver su descripción en el recuadro Descripción de Parámetro de Previsión.
Los parámetros se pueden agrupar en las siguientes categorías:
No todos los parámetros están disponibles para todos los métodos de previsión.
Parámetros de Configuración: Estos parámetros ofrecen al sistema de previsiones información básica sobre cómo se desea abordar la previsión. Defina siempre los parámetros Enfoque de Previsión y Filtro de Datos al utilizar un método concreto de previsión.
Enfoque de Previsión: Especifica el enfoque que el sistema de previsiones sigue al aplicar el sistema experto. El enfoque Automático ofrece un control total al sistema experto. El enfoque Manual ofrece un método y unos valores de parámetro que son adecuados para los datos históricos.
Filtro de Datos: Identifica una característica básica de los datos para el filtrado de los mismos. Defina este parámetro siempre que utilice un método distinto de Automático.
Tamaño de Ventana de Verificación: La ventana de verificación se especifica como una fracción del número de total de períodos históricos. El sistema experto utiliza la ventana de verificación para determinar el mejor método y los valores de parámetro.
Parámetros Generales: Utilice estos parámetros con cualquier método de previsión concreto.
Asignar Último Ciclo: Controla si el último ciclo se calcula mediante asignación o previsión. La asignación puede reducir el riesgo de exceso de ajuste a la tendencia o estacionalidad. Este parámetro depende del valor de Periodicidad.
Periodicidad: Número de períodos de un ciclo único o número de períodos de cada juego de ciclos anidados. El valor por defecto de 1 no agrupa los períodos de ningún modo, por lo que cada período es independiente de forma lógica.
Por ejemplo, si utiliza Mes como nivel base de la previsión y la jerarquía de tiempo tiene niveles para Mes, Trimestre y Año, los ciclos son de 12 meses el año y 3 meses el trimestre. Para un único ciclo, introduzca el número de períodos. Para los ciclos anidados, muestre los ciclos entre paréntesis desde el más agregado al menos agregado, separados con comas, como (12,3).
Máximo de Límite y Mínimo de Límite: Los límites de previsión limitan que el sistema de previsiones genere ocasionalmente unos valores demasiado altos o bajos. El límite superior se calcula multiplicando este parámetro por el valor más grande de la serie histórica. El límite inferior se calcula multiplicando el parámetro Mínimo de Límite por el valor más pequeño de la serie histórica.
Por ejemplo, si el parámetro Máximo de Límite es 100,0 y el valor histórico máximo es 5.600, ningún valor de previsión puede ser mayor que 560.000. Si el parámetro Mínimo de Límite es 0,5 y el valor histórico más pequeño es 300, ningún valor de previsión puede ser menor que 150.
Máximo de Descenso de Acumulado Móvil y Mínimo de Descenso de Acumulado Móvil: Valor máximo de una constante de descenso que está inversamente relacionada con el ruido, la desviación aleatoria y la estabilidad en el historial de datos intermitentes. Defina este valor en un valor superior cuando el historial evolucione rápidamente desde un ciclo hasta el siguiente o cuando el nivel de ruido sea bajo. Este parámetro sólo se utiliza con el filtro Datos Intermitentes. La diferencia entre el máximo y el mínimo debe dividirse de manera uniforme entre 0,4.
Pruebas: Número de pruebas que se ejecuta para determinar el mejor método y la mejor combinación de valores de parámetros.
Parámetros de Ajuste de Datos Históricos: Utilice estos parámetros para obtener una previsión más ajustada de los datos históricos intermitentes.
Usar Datos Históricos Ajustados: Controla si los datos históricos están ajustados. El ajuste normalmente se utiliza para datos semanales o más detallados a los que faltan muchos valores. El ajuste de los datos históricos produce una previsión de línea base más ajustada.
Interpolar Valores que Faltan: Especifica si desea ajustar los datos interpolando los valores que faltan, en lugar de realizar una media. Este parámetro resulta útil cuando los valores que faltan indican datos incompletos en lugar de falta de actividad.
Ventana de Ajuste de Mediana: Número de períodos de tiempo utilizados en una ventana de ajuste de mediana para identificar valores atípicos y sustituirlos con valores de datos ajustados. Este valor debe ser un número impar, para que el período de tiempo actual esté en el centro de la ventana.
En datos mensuales, utilice un valor máximo de 5 para evitar una reducción excesiva de los datos. En datos semanales, utilice un máximo de 13. Utilice una ventana más grande (de 15 o más) para datos diarios u horarios.
Parámetros de Ajuste Exponencial: Utilice estos parámetros con los métodos Ajuste Exponencial Único, Ajuste Exponencial Doble y Holt-Winters.
Alfa: Constante de ajuste que determina la respuesta de una previsión a saltos y caídas inesperadas. Es la importancia del porcentaje proporcionada al período anterior; el resto se distribuye en los otros períodos históricos.
Cuanto más bajo sea el valor de alfa, menor será la respuesta de la previsión a los cambios súbitos. Un valor de 0,5 ofrece un nivel de respuesta alto. Un valor de 1,0 ofrece el 100% de la importancia al período anterior y proporciona los mismos resultados que un cálculo del período anterior. Un valor de 0,0 elimina el período anterior del análisis.
Beta: Constante de ajuste que determina la sensibilidad de una previsión a la tendencia. Cuanto más bajo sea el valor de beta, menos importancia se da a la tendencia. Normalmente, el valor de beta es bajo, porque la tendencia es un efecto a largo plazo.
Gamma: Constante de ajuste que determina la sensibilidad de una previsión a los factores estacionales. Cuanto más bajo sea el valor de gamma, menos importancia se da a los factores estacionales.
Restricción de Tendencia: Constante que determina la rapidez con que la estimación de la tendencia disminuye a lo largo del horizonte de la previsión. Un valor más alto implica un retorno más lento, mientras que un valor más bajo implica un retorno más rápido. Cuanto más bajo sea el valor, menos efecto tendrá una tendencia en la previsión. El valor de este parámetro debe reflejar la confianza en la tendencia.
Parámetros de Regresión: Utilice este parámetro con los métodos de regresión lineal y no lineal.
Descenso Cíclico: Constante que determina la sensibilidad de la previsión a las desviaciones de la actividad de la línea base. Cuanto más bajo sea el valor, menos importancia se concede a las desviaciones.
Si las desviaciones son significativas y están en curso para un número considerable de períodos, defina un valor inferior. Si las desviaciones son casi aleatorias y no están conectadas a períodos de tiempo adyacentes, defina un valor superior.
Valor de Parámetro
Valor actual del parámetro, que puede editar.
Restablecer Valor por Defecto
Restablece los valores originales.
Descripción de Parámetro de Previsión
Muestra una descripción del parámetro de previsión seleccionado actualmente. Para ver la descripción de un parámetro distinto, seleccione el parámetro correspondiente en la lista Parámetro de Previsión.
Copyright © 2003, 2007, Oracle. Todos los Derechos Reservados.