Saltar al contenido

Referencias de pronóstico

Media, ingenuo, ingenuo estacional y deriva: el mínimo que cualquier método debe superar.

Pregunta

¿Cuánto error comete la forma más simple posible de proyectar esta serie?

Datos reales (FRED) o sintéticos · cálculo en el navegador

Datos reales · Por defecto, el modelo usa series oficiales públicas descargadas de FRED; cada resultado real cita la serie, el organismo y el período. Opción sintética · Serie mensual sintética: nivel inicial de 1 000 unidades, tendencia lineal, estacionalidad anual con dos armónicos y ruido normal. Todo generado a partir de la semilla.

Controles

Datos reales
Fuente de datos

Series oficiales de EE. UU. (Census, BLS, Reserva Federal, EIA) vía FRED, o datos sintéticos con semilla.

meses
30Con datos reales: los últimos n meses publicados.240
Parámetros del modelo
meses
3Se ocultan al método y sirven para medir su error.18
meses
124

Calculando en tu navegador…

Ficha del modelo

Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.

Qué problema resuelve
¿Cuánto error comete la forma más simple posible de proyectar esta serie?
Qué datos necesita
  • Serie histórica con frecuencia regular.
  • Al menos dos ciclos estacionales completos para la referencia estacional.
Qué supone
  • Media: el futuro se parece al promedio del pasado.
  • Ingenuo: el próximo valor será igual al último.
  • Ingenuo estacional: cada mes repetirá el mismo mes del año anterior.
  • Deriva: la serie seguirá la recta que une la primera y la última observación.
Qué produce
  • Pronóstico de las cuatro referencias.
  • Error de cada una sobre la reserva.
  • Cuál gana.
Qué incertidumbre contiene
Ninguna de las referencias estima su propia incertidumbre; su error sobre la reserva es la única medida disponible.
Cómo se valida
Error absoluto medio de cada método sobre los períodos reservados.
Cuándo puede fallar
  • La media falla con tendencia.
  • El ingenuo arrastra cualquier valor atípico del último período.
  • La deriva sobrerreacciona si el primer o el último dato son anómalos.
Origen del método
Hyndman, R. J. y Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice, 3.ª ed., cap. 5.2.