Suavizado exponencial con alfa en Excel

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Suavizado exponencial con alfa en Excel

Curso de Forecasting con Excel

Clase 12 de 15

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Comentarios (20)20 comentarios

SANTIAGO ACERO SANCHEZ

Hace 2 años

Hola profe, tengo una duda. En el video se observa como ud toma para calcular el pronostico, el valor de la venta en la celda B2. Pero en el archivo de recursos, en el ejemplo, toma la celda C2 que es el valor del promedio acumulado.

Es decir:

Video: =F2+0,9*(B2-F2)

Recursos: =F2+0,9*(C2-F2)

Estoy confundido. Muchas gracias por la ayuda

Mayckol Cruzado Ordoñez

Hace 2 años

En el ejercicio piden los meses 17 al 19. Para ello hago la proyección en base a la gráfica que me genera los meses y deudas, en base a esa ecuación considero el promedio y data para el Suavizado Exponecial?

Andrés Anaya Isaza

Profesor

Hace 2 años

Hola muchachon, afirmativo. Recuerda que para hacer el suavizado exponencial, en la celda F2, tenemos que la primera observación es el promedio de todas las observaciones de la columna Ventas. Lo segundo es, al valor del promedio anterior, sumamos el valor de importancia que establece la importancia al futuro o al pasado. Estos valores oscilan entre 0 y 1. siendo 0.9 mas cercano a 1, donde se establece mas importancia a los últimos datos. Acto seguido, se multiplica por la primera observación de las ventas menos la observación de F2, que es el promedio de todas las observaciones de las ventas y listo!!! así de fácil :D te recomendaría ver nuevamente el video para mayor entendimiento :D

Cristian Rojas Mendoza

Hace un año

poco clara y mala la clase, no se explica de manera correcta que hacer en caso de no tener datos de ventas para los demas meses en caso que se quisiera proyectar 5 o mas meses

Michel Santiago Andreu Olarte Moyano

Hace 2 años

No entendí algo, ¿cómo que los datos del presente si son datos históricos?

Debbie Alexander La Rotta Rodríguez

Hace 2 años

Tengo una duda, en la fórmula de ventana móvil 4, no debería ser el promedio de los últimos 4 meses? o si está bien que se tome solamente el primer mes y el cuarto?

Andrés Anaya Isaza

Profesor

Hace 2 años

Hola muchachon, muy buena pregunta. Y la respuesta es no... Realmente no estamos tomando las observaciones de los meses solamente. Recuerda que nuestra variable objetivo se llama "Ventas" y si esto es así, nuestra ventana móvil de 4, se basa en tomar los valores de la venta de los 4 primeros meses. Ejemplo: recuerda que los Meses son puntos de tiempo que nos sirven de referencia. Tomamos el valor de: (Ventas del mes 1, Ventas del mes 2, Ventas del mes 3 y Ventas del mes 4), a estos 4 valores les sacamos el promedio y ahí ya tienes tú promedio móvil de 4. En conclusión: la formula es simple, dado que tomamos el numero de observaciones que para este caso son los 4 valores, correspondientes a las ventas de los 4 primeros meses, del cual, le calculamos el promedio y listo! Eso es todo :)

Andrés Anaya Isaza

Profesor

Hace 2 años

Juan Sebastián Alvarado Guzmán

Hace 2 años

Hola grupo y profe, buen día. Tengo una duda con respecto al ejercicio y antes de revisar más a fondo la duda, comparto el ejercicio.

Con esto busco confirmar si el procedimiento del ejercicio es correcto o qué se debe corregir. Aquí debo mencionar algunos detalles como:

El valor de alfa es 0,9.
Los datos de la columna "Ventana Móvil 4" de mi ejercicio son diferentes a los brindados en el material, debido a que en el material se realiza un promedio del primer y el cuarto dato, cuando debería ser un promedio entre los 4 datos anteriores a la celda.
Se predice el valor del mes 17 utilizando el método Suavizado Exponencial y se añade este dato a la columna "Deuda USD" para el mes 17.
La predicción de los meses 18 y 19 surgen a partir de seleccionar los datos de la columna "Deuda USD" (tomando ya el valor predicho del mes 17) y arrastrarlos para el mes 18 y 19; es decir, se emplea el sistema de predicción por defecto de Sheets.

Finalmente, sabiendo estas generalidades, mi duda es si es correcto predecir el mes 18 y 19 arrastrando los datos de la columna "Deuda USD", ya que si empleaba el método (Suavizado Exponencial) como proyección para los meses 17, 18 y 19, se repetía el mismo valor para los 3 meses tal y como se ve en la imagen de abajo.

Muchas gracias por la ayuda.

JULIAN ANDRES TEJADA CHICA

Hace 2 años

Comparto el ejercicio realizado, tomando las siguientes consideraciones:

Alfa 0,9
Tome el promedio acumulado para realizar la resta en el suavizado exponencial
El dato de la observación 17 lo reemplacé con el resultado del suavizado exponencial para lograr el cálculo del período 18 y así mismo el del 19.

Andrés Anaya Isaza

Profesor

Hace 2 años

Maravilloso!!! gran trabajo :D haz hecho un excelente proceso :D

Oscar David Alvarez Petro

Hace 2 años

Como aporte, un método para encontrar el mejor valor de alfa que reduzca el error cuadrático medio (MSE) es utilizando la herramienta Solver. Para usarla, ya sea en Spreadsheet o Excel, debes buscarla en los complementos y activarla.

Pasos para su uso en el ejemplo:

En la casilla "Establecer Objetivo", referencia la celda donde se encuentra el cálculo del MSE. Luego, en el recuadro "Para", marca la opción "Min" (Minimizar). En pocas palabras, se le solicita a Solver encontrar el valor más pequeño del MSE.
En la casilla "Para las celdas" o "Cambiando las celdas de variables", debe referenciar la celda donde se establecerá el valor de alfa. Solver determinará el mejor valor en esta celda.
En el último recuadro, selecciona la opción "Agregar", lo que abrirá una ventana emergente.
- En la primera casilla, referencia nuevamente la celda que contiene la variable alfa.
- En la segunda casilla, selecciona el símbolo "<=" y, en la tercera casilla, introduce 1.
- Presiona Aceptar para cerrar la ventana emergente.
Repite el paso anterior, pero esta vez:
- En la segunda casilla, selecciona el símbolo ">=" y, en la tercera casilla, introduce 0.
- Esto define las restricciones, es decir, los límites dentro de los cuales debe estar el valor de alfa (entre 0 y 1).
Podemos dejar el método de solución por defecto.
Finalmente, presiona el botón "Resolver".

Aspectos a tener en cuenta:

En la columna "Suavizado Exponencial", asegúrate de que las fórmulas referencien la celda que contenga el valor de alfa.
Para evitar un ruido excesivo al calcular el MSE, recomiendo que el primer valor de la columna "Suavizado Exponencial" sea el resultado del primer mes o el promedio de los dos primeros meses de la columna "Ventas".

Gracias por llegar hasta aquí. Espero que esta pequeña guía te sea útil. Si deseas profundizar más en las bases teóricas, recomiendo estudiar programación lineal, investigación de operaciones, método simplex...

Diana María Palencia Díaz

Hace 2 años

Adjunto ejercicio.

Se realizo con un alpha: 0.8. (Para variar)
Para la estimación de los meses 17,18 y 19. Solo seleccione los datos y los jale para abajo.
Note que para la ventana móvil de 4 periodos es mas idonea que la de 2 periodos.

Dario Mendoza

Hace 2 años

nice

Sergio Pérez

Hace 2 años

En el ejercicio del archivo excel. En la formula del Suavizado exponencial para el mes 17, que dato de la columna B debo escoger para usar en la formula, considerando que la celda B18 esta vacia.

=F17+0,9*(B18-F18)

Andrés Anaya Isaza

Profesor

Hace 2 años

Debes seguir el patrón. Recuerda lo siguiente. tan fácil como seleccionar todas las observaciones (Columna Suavizado Exponencial) hasta la ultima estimación, para que el algoritmo interno pueda reconocer el patrón y simplemente arrastrar al periodo de tiempo correspondiente. Ahí tendrás las observaciones de las ventas de los meses posteriores.

Ciro Wladimir Rangel Rodriguez

Hace 13 días

Mi ejercicio

Hernando Arturo Ladino Ordoñez

Hace 3 meses

Puntos a considerar:

al parecer hay un error en la formula de la ventana movil 4, donde en vez de colocar (:) , dejo (;), por lo que no estaria tomando la ventana correctamente
- error:
  - PROMEDIO(B2;B5)
- correcto
  - PROMEDIO(B2:B5)
en el archivo cargado, la formula aparece:
- Periodo anterior suavizado + alfa *(promedio acumulado anterior - periodo anterior suavizado)
- F2 + alfa * (C2-F2)
en el video el profesor indica:
- Periodo anterior suavizado + alfa *(periodo anterior ventas - periodo anterior suavizado)
- F2 + alfa * (B2-F2)
Finalmente en la imagen si comparamos cual tiene menor margen de variacion en el pronostico respecto al historico podemos determinar el siguiente ranking:
1. ventana movil 2
2. tomando la formula del promedio acumulado (C2)
3. tomando la formula del video que son las ventas historicas (B2)

Hernando Arturo Ladino Ordoñez

Hace 3 meses

el ultimo punto es lo que conocemos como media del error cuadrático

Hernando Arturo Ladino Ordoñez

Hace 3 meses

Suavizado Exponencial

Es una técnica de pronostico que pondera observaciones según su antiguedad usando una constante de suavizado, a diferencia de las medias móviles, aqui tu decides el balance entre memoria historica y reactividad al cambio
- la lógica es simple, en lugar de promediar a ciegas, le dices a la formula que tan rápido debe reaccionar a los cambios recientes, esa decision depende de tu negocio, no de la formula
sirve cuando los datos cambian de manera abrupta

Conceptos

Constante de suavizado (ALFA)
- parámetro entre 0 y 1 que define la sensibilidad del modelo al presente
Pronostico recursivo
- cada predicción depende de la anterior, asi que un buen punto de partida es decisivo
diferenciaciòn
- la resta entre la venta real y el pronostico anterior representa el erro que el modelo corrige en cada paso
función average
- la usas solo una vez para inicializar la serie de pronósticos

Cuando usarlo?

cuando trabajas con datos que cambian rapido y necesitas predicciones en tiempo real, como ventas diarias, demanda volátil o tendencias emergentes

Como se calcula?

se necesitan 2 elementos para arrancar:

Valor inicial del pronostico
- la primera fila de tu columna de suavizado exponencial debe ser el promedio de todas las observaciones reales
  - para nuestro ejercicio, tenemos datos con ventas de 16 meses y queremos estimar el mes 17
Formula recursiva
- toma el pronostico del periodo inmediatamente anterior (F2)
- súmale el valor de alfa, multiplicado por la diferencia entre la venta real del periodo (B2) y ese mismo pronostico anterior (F2)
- arrastra la formula hacia abajo y obtienes la prediccion para el siguiente mes
- Formula
  - F2 + alfa * (B2-F2)

Que hace la constante Alfa?

decide el peso de los datos recientes en el pronostico
la elección de alfa
- si tu serie tiene mucho ruido
  - un valor alto puede hacerte perseguir variaciones aleatorias
- si la tendencia es estable
  - un valor bajo conserva mejor la señal de fondo
el valor de alfa se mueve de 0 a 1 donde:
Cerca de 1
- reacciona rapido al presente
- Le das prioridad al presente
- una ventana atípica del mes anterior impacta fuertemente el siguiente pronostico
Cerca de 0
- conserva la inercia del pasado
- Le das prioridad al pasado
- Los registros históricos tienen mayor peso en la estimación

Criterios para elegir alfa

datos volatiles con tendencias emergentes
- valores altos entre 0.7 y 0.9
datos estables y predecibles
- valores bajos entre 0.1 y 0.3
cuando dudas
- prueba varios valores y compara el error de pronostico

Diferencias con el método de media movil

Media MóvilSuavizado Exponencial

as medias moviles tratan todas las observaciones dentro de la ventana con el mismo peso

el suavizado exponenciar en cambio le da mas importancia a lo reciente y va olvidando gradualmente lo viejo

Mario Ever Bernal Portillo

Hace 7 meses

Ottmar Joseph

Hace un año

"calcular" α directamente. En su lugar, el valor óptimo de α se estima a través de un proceso de optimización que minimiza los errores de pronóstico en los datos históricos. La forma más eficiente de hacerlo es usando software estadístico o de optimización.

Jonathan Javier Veas Realpe

Hace 2 años

se tendria que aplicar el correcto modelo a un conjunto de datos dada su naturaleza o a cualquier conjunto de datos puedo aplicar cualquier metodo o modelo ?

juan esteban cuero

Hace un año

no se si me quedo bien pero este es mi aporte

Derney Andrés Hernández R.

Hace 2 años

Profe, que valor de Deuda se toma para los meses 18 y 19?

Jonathan Higueros Garrido

Hace 2 años

Compartó el reto del ejercicio. Me gustaría recibir feedback sobre el mismo para así saber si se ha hecho bien o hay que corregir algún paso.

Saludos.

Jonathan Higueros Garrido

Hace 2 años

Ejemplo de la clase:

Recursos

El suavizado exponencial es un método de pronóstico que te permite decidir cuánto peso le das a los datos recientes frente a los históricos al momento de predecir tendencias. Es ideal para quienes trabajan con series de tiempo en Excel y necesitan estimaciones rápidas, sobre todo cuando los datos cambian de forma abrupta.

La clave está en una constante llamada alfa, que se mueve entre 0 y 1. Si la acercas a 0, le das prioridad al pasado; si la acercas a 1, al presente. Y eso, en la práctica, lo cambia todo.

¿Qué es el suavizado exponencial y para qué sirve?

Es una técnica de pronóstico que pondera observaciones según su antigüedad usando una constante de suavizado. A diferencia de las medias móviles, aquí tú decides el balance entre memoria histórica y reactividad al cambio.

¿Cuándo conviene usar suavizado exponencial? Cuando trabajas con datos que cambian rápido y necesitas predicciones en tiempo real, como ventas diarias, demanda volátil o tendencias emergentes.

La lógica es simple: en lugar de promediar a ciegas, le dices a la fórmula qué tan rápido debe reaccionar a los cambios recientes. Y aquí viene lo interesante: esa decisión depende de tu negocio, no de la fórmula.

¿Cómo se calcula el suavizado exponencial paso a paso?

Necesitas dos elementos para arrancar: una primera observación que sirva de punto de partida y la fórmula recursiva basada en alfa [0:50].

¿Cuál es el valor inicial del pronóstico?

La primera fila de tu columna de suavizado exponencial debe ser el promedio de todas las observaciones reales. Lo calculas con la función AVERAGE aplicada a tu columna de ventas. Ese valor ancla el resto de las predicciones.

En el ejemplo trabajado, partimos de un set de datos con ventas de 16 meses y queremos estimar el mes 17.

¿Cómo se construye la fórmula en Excel?

La fórmula del suavizado exponencial dice lo siguiente:

Toma el pronóstico del periodo inmediatamente anterior (en el ejemplo, la celda F2).
Súmale el valor de alfa multiplicado por la diferencia entre la venta real del periodo (B2) y ese mismo pronóstico anterior (F2).
Arrastra la fórmula hacia abajo y obtienes la predicción para el siguiente mes.

En términos prácticos, la fórmula queda así: =F2 + alfa*(B2-F2). Con eso basta para generar la columna completa y proyectar el mes 17 [2:30].

¿Qué hace exactamente la constante alfa? Decide el peso de los datos recientes en el pronóstico. Cerca de 1 reacciona rápido al presente; cerca de 0 conserva la inercia del pasado.

¿Por qué elegir alfa igual a 0.9 en este ejemplo?

En la clase se configuró alfa en 0.9, dándole mayor prelación a los datos del presente. Esto significa que el modelo reacciona casi de inmediato a los cambios recientes en las ventas, sacrificando un poco la estabilidad que aportarían los datos históricos.

La elección de alfa no es trivial. Si tu serie tiene mucho ruido, un valor alto puede hacerte perseguir variaciones aleatorias. Si la tendencia es estable, un valor bajo conserva mejor la señal de fondo.

Algunos criterios para elegir alfa:

Datos volátiles con tendencias emergentes: valores altos, entre 0.7 y 0.9.
Datos estables y predecibles: valores bajos, entre 0.1 y 0.3.
Cuando dudas: prueba varios valores y compara el error de pronóstico.

¿En qué se diferencia del método de medias móviles?

Las medias móviles tratan todas las observaciones dentro de la ventana con el mismo peso. El suavizado exponencial, en cambio, le da más importancia a lo reciente y va olvidando gradualmente lo viejo. Por eso responde mejor a cambios estructurales en los datos.

Esa diferencia importa cuando tu negocio vive de detectar pronto un cambio de tendencia, no de promediar el ruido.

¿Qué conceptos clave debes dominar para aplicar este método?

Más allá de la fórmula, hay ideas que vale la pena tener claras antes de abrir Excel:

Constante de suavizado (alfa): parámetro entre 0 y 1 que define la sensibilidad del modelo al presente [0:18].
Pronóstico recursivo: cada predicción depende de la anterior, así que un buen punto de partida es decisivo.
Diferenciación: la resta entre la venta real y el pronóstico anterior representa el error que el modelo corrige en cada paso.
Función AVERAGE: la usas solo una vez, para inicializar la serie de pronósticos [1:40].

Con estos elementos en la cabeza, el método deja de ser una fórmula misteriosa y se convierte en una herramienta concreta para anticipar lo que viene.

¿Has probado distintos valores de alfa con tus propios datos? Cuéntame en los comentarios qué configuración te dio mejores resultados y en qué tipo de serie la aplicaste.

Resumen

La clave está en una constante llamada alfa, que se mueve entre 0 y 1. Si la acercas a 0, le das prioridad al pasado; si la acercas a 1, al presente. Y eso, en la práctica, lo cambia todo.

¿Qué es el suavizado exponencial y para qué sirve?

¿Cuándo conviene usar suavizado exponencial? Cuando trabajas con datos que cambian rápido y necesitas predicciones en tiempo real, como ventas diarias, demanda volátil o tendencias emergentes.

¿Cómo se calcula el suavizado exponencial paso a paso?

Necesitas dos elementos para arrancar: una primera observación que sirva de punto de partida y la fórmula recursiva basada en alfa [0:50].

¿Cuál es el valor inicial del pronóstico?

En el ejemplo trabajado, partimos de un set de datos con ventas de 16 meses y queremos estimar el mes 17.

¿Cómo se construye la fórmula en Excel?

La fórmula del suavizado exponencial dice lo siguiente:

Toma el pronóstico del periodo inmediatamente anterior (en el ejemplo, la celda F2).
Súmale el valor de alfa multiplicado por la diferencia entre la venta real del periodo (B2) y ese mismo pronóstico anterior (F2).
Arrastra la fórmula hacia abajo y obtienes la predicción para el siguiente mes.

En términos prácticos, la fórmula queda así: =F2 + alfa*(B2-F2). Con eso basta para generar la columna completa y proyectar el mes 17 [2:30].

¿Qué hace exactamente la constante alfa? Decide el peso de los datos recientes en el pronóstico. Cerca de 1 reacciona rápido al presente; cerca de 0 conserva la inercia del pasado.

¿Por qué elegir alfa igual a 0.9 en este ejemplo?

Algunos criterios para elegir alfa:

Datos volátiles con tendencias emergentes: valores altos, entre 0.7 y 0.9.
Datos estables y predecibles: valores bajos, entre 0.1 y 0.3.
Cuando dudas: prueba varios valores y compara el error de pronóstico.

¿En qué se diferencia del método de medias móviles?

Esa diferencia importa cuando tu negocio vive de detectar pronto un cambio de tendencia, no de promediar el ruido.

¿Qué conceptos clave debes dominar para aplicar este método?

Más allá de la fórmula, hay ideas que vale la pena tener claras antes de abrir Excel:

Constante de suavizado (alfa): parámetro entre 0 y 1 que define la sensibilidad del modelo al presente [0:18].
Pronóstico recursivo: cada predicción depende de la anterior, así que un buen punto de partida es decisivo.
Diferenciación: la resta entre la venta real y el pronóstico anterior representa el error que el modelo corrige en cada paso.
Función AVERAGE: la usas solo una vez, para inicializar la serie de pronósticos [1:40].

Con estos elementos en la cabeza, el método deja de ser una fórmula misteriosa y se convierte en una herramienta concreta para anticipar lo que viene.

¿Has probado distintos valores de alfa con tus propios datos? Cuéntame en los comentarios qué configuración te dio mejores resultados y en qué tipo de serie la aplicaste.

Introducción

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Suavizado exponencial con alfa en Excel

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Predicción de Tendencias con Métodos Estadísticos Avanzados

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