Alisamiento exponencial

El suavizado exponencial es un método para suavizar datos de series temporales utilizando una media móvil ponderada exponencialmente (EWMA). Se utiliza para pronosticar los niveles de producción e identificar cualquier tendencia subyacente, estacionalidad o comportamiento cíclico en el conjunto de datos. Puede utilizarse tanto para previsiones a corto como a largo plazo.

La idea principal del alisamiento exponencial es dar más peso a los datos más recientes que a los más antiguos a la hora de calcular la previsión. Para ello, se asignan ponderaciones exponencialmente decrecientes a los puntos de datos a medida que se alejan en la secuencia de valores. A los datos más antiguos de la secuencia se les asigna la ponderación más baja, mientras que a los más recientes se les asigna la más alta.

El método puede utilizarse para pronosticar valores con un único parámetro de suavizado para todo el conjunto de datos, o con múltiples parámetros de suavizado que correspondan a distintos periodos estacionales o periodos vacacionales de los datos. Esto permite que el algoritmo sea muy flexible a la hora de tratar datos que presentan patrones o ciclos interesantes.

El suavizado exponencial se utiliza en muchas aplicaciones, como la planificación de inventarios, la previsión de ventas y demanda de clientes y el diseño de modelos económicos. Al hacer hincapié en los datos recientes, resulta especialmente eficaz para observar tendencias con datos que experimentan cambios rápidos en poco tiempo. Tiene la ventaja de ser una técnica relativamente sencilla, con parámetros claros y cálculos razonables, a la vez que muy eficaz.