Pronóstico de demanda utilizando la metodología de Box-Jenkins

Abstract

En el presente trabajo se realiza un análisis de la capacidad predictiva de uno de los métodos muy utilizados en el ámbito de los pronósticos y la econometría, los modelos ARIMA, que utilizan la metodología de Box-Jenkins, llevándose a cabo un caso práctico a partir de una serie con estacionalidad. Después de revisar la literatura existente relativa a la utilización de las series de tiempo para realizar pronósticos de negocios, se expuso los fundamentos teóricos de las series temporales y la metodología de Box-Jenkins, se aplicó estos resultados para predecir las ventas de aceituna de una empresa de la ciudad de Tacna, la serie utilizada en ventas mensuales en miles de cajas de aceituna de mesa envasada en frascos, para el período 2012 - 2016, se utilizó como período de validación el año 2016. De acuerdo al patrón de los datos y siguiendo la metodología de Box-Jenkins se evaluaron dos modelos: ARIMA (0,0,2) x (2,1,2)12 Suavizamiento exponencial de Winter con alfa 0.237, beta 0.1613 y gama 0.414168 Los hallazgos encontrados nos muestran que el modelo ARIMA reduce el error de la estimación, para el modelo ARIMA se encontró un RMSE igual a 62.0227, mientras que para el modelo de Holt-Winters el RMSE fue 72.4568. La prueba t de Student para probar la significancia de los parámetros del modelo ARIMA muestran valores de P menores que 0.05, lo que indica que los coeficientes del modelo son distintos de cero.