IBM SPSS Forecasting. Construya pronósticos como un experto rápidamente. IBM Software Business Analytics IBM SPSS Forecasting 22

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1 IBM SPSS Forecasting Construya pronósticos como un experto rápidamente Los pronósticos le proporcionan una base sólida para la planeación en su empresa. IBM SPSS Forecasting le ofrece un sin número de posibilidades que le permitirán a usuarios novatos y experimentados desarrollar rápidamente pronósticos confiables utilizando datos de series de tiempo. Características Realice pronósticos confiables rápidamente Disminuya los errores al realizar pronósticos Actualice y administre modelos de pronósticos eficientemente Proporciónele a los creadores de pronósticos más control y opciones IBM SPSS Forecasting es un módulo de la familia de productos de IBM SPSS Statistics, así que usted contará con todos los estadísticos de SPSS a su disposición y características diseñadas específicamente para crear pronósticos. Dado que ayudan a desarrollar y administrar planes que afectan un número importante de áreas operativas, los pronósticos impactan de manera significativa sus ganancias. Ellos le permiten a su empresa anticiparse de mejor forma a los ingresos; controlar a su personal, inventarios y otros costos; y administrar otros procesos del negocio de manera más precisa para alcanzar sus objetivos. Sin embargo, trabajar con datos de series de tiempo que requieren desarrollar predicciones y pronósticos puede resultar todo un reto. IBM SPSS Forecasting cuenta con las técnicas avanzadas que necesita sin las desventajas de los métodos tradicionales. A diferencia de las hojas de cálculo, IBM SPSS Forecasting le proporciona métodos avanzados para la creación de pronósticos; pero no necesita ser un experto en estadística para crearlos. Los nuevos usuarios podrán crear sofisticados pronósticos teniendo en cuenta una multitud de variables. Los usuarios experimentados podrán utilizar IBM SPSS Forecasting para validar sus modelos. Usted obtiene la información que necesita rápidamente porque IBM SPSS Forecasting hace que la construcción de pronósticos sea fácil.

2 Figura 1: Esta pantalla muestra el modelador de series de tiempo y cómo le proporciona la capacidad de modelar múltiples series simultáneamente. Ya que el módulo presenta resultados en una forma organizada podrá concentrarse en el los modelos que requieran un análisis más profundo. Figura 2: Esta pantalla despliega un pronóstico para la ropa de mujer y cómo usted puede automáticamente determinar cuál modelo se ajusta mejor a las series de tiempo y a las variables independientes.

3 Genere y actualice modelos eficientemente En vez de construir pronósticos laboriosamente re estableciendo parámetros y modelos, variable por variable, usted puede agilizar este proceso con IBM SPSS Forecasting. Usted ahorrará horas de trabajo, incluso días sin comprometer la calidad o confianza en sus pronósticos. Con IBM SPSS Forecasting podrá: Crear pronósticos confiables y rápidamente sin importar qué tan grande sea su base de datos o cuántas variables estén involucradas Disminuir el error de los pronósticos automatizando la selección de los modelos apropiados y sus parámetros Actualizar y administrar los modelos eficientemente, para que usted dedicarse a explorar las razones por la cuales los modelos divergen de la norma Permitir a que un amplio conjunto de personas en su empresa genere pronósticos Permitir que los usuarios experimentados tengan control sobre las opciones que afectan los modelos, parámetros y resultados Mostrar información útil y comprensible a los tomadores de decisiones Contará con una gran flexibilidad al momento de crear sus pronósticos. Por ejemplo, podrá convertir fácilmente datos transaccionales a datos de series de tiempo, y transformar datos de series de tiempo a intervalos de tiempo que mejor se ajusten a las necesidades de planeación de su empresa. Podrá crear pronósticos con el nivel exacto de detalles que necesita por ejemplo, para cada línea de productos, para productos individuales, y a través de áreas geográficas y funcionales. Pronósticos en el comercio al detalle Greg es jefe de inventario en la industria del comercio al detalle. Tiene responsabilidad sobre más de 5,000 productos y utiliza IBM SPSS Forecasting para desarrollar pronósticos de inventario de tres meses para cada producto. Dado que IBM SPSS Statistics automatiza la creación de modelos de miles de variables, el proceso de generación inicial de pronósticos sólo lleva unas horas, en vez de varios días. Y el proceso de actualizar modelos también puede realizarse eficientemente. El data warehouse de su empresa se actualiza mensualmente con los datos reales de las ventas. Así que Greg ejecuta pronósticos en modo batch una vez al mes. Al hacer esto, incorpora los nuevos datos y extiende el horizonte de sus pronósticos un mes más adelante. Puede hacer esto sin estimar los modelos, lo cual acelera el proceso. Para comprobar el funcionamiento del modelo, Greg ha incluido el comando de sintaxis en el modo batch para identificar cualquier serie que tenga puntos de tiempo con ventas observadas fuera de los intervalos de confianza establecidos por el modelo original. Para estas series, ejecuta otro informe en modelo batch para identificar un nuevo modelo que ajuste mejor los datos revisados. Al utilizar IBM SPSS Forecasting, Greg lleva a cabo pronósticos sofisticados y mejora la capacidad de la empresa para planificar eficientemente. Luego, con el Modelador Experto de Forecasting podrá: Determinar automáticamente el mejor ajuste ARIMA o modelo de suavizado exponencial para sus datos Modelar cientos de series de tiempo a la vez, en lugar de realizar el procedimiento por cada variable También podrá: Guardar modelos como archivos XML para que cuando los datos cambien, los pronósticos pueden ser actualizados sin tener que re establecer los parámetros o el modelo Escribir scripts llevar a cabo las actualizaciones de forma automática

4 Guías para los nuevos usuarios Si usted es un usuario novato modelando datos de series de tiempo, o crea modelos de forma ocasional, podrá beneficiarse de las capacidades incluidas en IBM SPSS Forecasting para elegir el modelo más apropiado para sus datos y guiarse a través de todo el proceso de creación del modelo. Con IBM SPSS Forecasting podrá: Crear modelos confiables, incluso si no está seguro de cómo elegir los parámetros de suavizado exponencial o las órdenes ARIMA, o cómo obtener un modelo estacionario Probar automáticamente sus datos para valores perdidos, estacionales o intermitentes; y elegir el modelo apropiado Detectar los datos atípicos y evitar su influencia en los parámetros estimados Crear gráficos que muestren los intervalos de confianza y las bondades de ajuste del modelo Después de que sus modelos son creados y validados, podrá compartirlos con otras personas incorporándolos a aplicaciones de Microsoft Office. O utilizando el Sistema de Administración de Resultados (OMS por sus siglas en inglés), escribiendo los resultados en formato HTML o XML para su publicación en una intranet local. También podrá guardar los modelos como archivos de IBM SPSS Statistics. Esto le permite continuar explorando características en los archivos como por ejemplo, la bondad de ajuste de los modelos. Control para los expertos Si usted es un usuario experimentado, se beneficiará de IBM SPSS Forecasting porque podrá crear modelos de datos de series de tiempo de manera más efectiva y tener el control de aspectos clave del proceso. Por ejemplo, podrá limitar le elección de modelos a modelos ARIMA exclusivamente, o a modelos de suavizado exponencial, a través del Modelador Experto de IBM SPSS Forecasting. También puede elegir utilizar el Modelador Experto y seleccionar cada parámetro del modelo. De manera alternativa, utilice las recomendaciones del Modelador como punto de partida para sus selecciones o para verificar su trabajo. Nuestra suite de software estadístico ahora está disponible en tres ediciones: IBM SPSS Statistics Standard, IBM SPSS Statistics Professional e IBM SPSS Statistics Premium. Al agrupar las capacidades esenciales, estas tres ediciones le proporcionan una forma eficiente de poner al alcance de analistas y usuarios de negocio, las herramientas que necesitan para realizar el análisis que contribuye al éxito de su organización. IBM SPSS Forecasting está disponible para su instalación como cliente, pero para un mejor desempeño y escalabilidad, se encuentre disponible una versión servidor. Obtenga un valor adicional con colaboración Compartir y re-utilizar sus activos eficientemente, protegerlos de forma tal que se cumplan requerimientos internos y externos, y publicar resultados para que varios usuarios pueden visualizarlos e interactuar con ellos es posible con IBM SPSS Collaboration and Deployment Services.

5 Características TSMODEL Genera modelos para un conjunto de variables de series de tiempo mediante el Modelador Experto o especificando la estructura de ARIMA o de los modelos de suavizado exponencial Permite al Modelador Experto seleccionar el mejor predictor: - Limita el espacio de búsqueda únicamente a los modelos ARIMA o a los modelos de suavizado exponencial - Trata a las variables independientes como sucesos Especifica modelos ARIMA personalizados, que proporcionan estimaciones de máxima verosimilitud para modelos univariados con estacionalidad y sin estacionalidad - Trabaja con modelos generales o con restricciones especificados como autorregresivos de cierto orden, o por el orden de medias móviles, o por el orden de las diferencias, o autorregresivos estacionales, o de medias móviles, y de diferenciación estacional - Utiliza dos transformaciones de las variables dependientes: raíz cuadrada y logaritmo natural - Detecta o especifica datos atípicos automáticamente: aditivo, de cambio de nivel, de innovación, aditivo estacional, de tendencia local y parche aditivo - Especifica numerador de estacionalidad y no estacionalidad, denominador, funciones de diferencias de transferencia y transformaciones para cada una de las variables independientes Especifica suavizado exponencial personalizado - Cuatro tipos de modelos no estacionales: simple, de tendencia lineal de Holt, de tendencia lineal de Brown y de tendencia amortiguada - Tres tipos de modelos estacionales: estacional simple, aditivo y multiplicativo de Winters - Dos transformaciones de la variable dependiente: raíz cuadrada y logaritmo natural Muestra predicciones, medidas de ajuste, estadísticos Ljung-Box, estimaciones de parámetros y datos atípicos por modelo Genera tablas y gráficos para comparar estadísticos de todos los modelos Elige entre 8 medidas de bondad del ajuste: R2, R2 estacionaria, raíz del error cuadrático medio, porcentaje de error medio absoluto, error medio absoluto, porcentaje del error máximo absoluto, error máximo absoluto y criterio normalizado de información de Bayes (BIC) Crea tablas y gráficos de la función de autocorrelación (ACF) y de la función de autocorrelación parcial (PACF) Genera gráficos de valores observados, predicciones, valores ajustados e intervalos de confianza para predicciones y ajusta de los valores para cada una de las series Filtra los resultados a un número fijo o a un porcentaje de los mejores o peores ajustes del modelo Almacena valores pronosticados, límites inferiores y superiores de los intervalos de confianza, y residuos para cada una de las series del conjunto de datos Especifica periodos de predicciones, tratamiento de los valores perdidos e intervalos de confianza Exporta modelos a un archivo XML para su uso posterior por TSAPPLY TSAPPLY Aplica modelos guardados a datos nuevos o actualizados Simultáneamente aplica modelos desde múltiples archivos creados con TSMODEL Re-estima parámetros de los modelos y medidas de la bondad de ajuste Selectivamente elige modelos guardados para aplicarlos Anula la estacionalidad del conjunto de datos activo Elije de entre los mismos resultados la medida del ajuste, los estadísticos y las opciones como TSMODEL Exporta los modelos re-estimados a un archivo XML SEASON Calcula los factores estacionales multiplicativos o aditivos para series de tiempo periódicas. Elije entre un modelo multiplicativo o un modelo aditivo Calcula promedios móviles, razones, estacionalidad y factores de ajuste estacional, series ajustadas estacionalmente, componentes suavizadas del ciclo de tendencia y componentes irregulares SPECTRA Descompone una serie temporal en sus componentes armónicos, un grupo de funciones periódicas regulares en longitudes de onda o períodos diferentes Produce gráficas univariadas o bivariadas de la estimación de densidad espectral Produce gráficas del análisis espectral bivariado Suaviza los valores del periodograma con medias móviles ponderadas Suaviza utilizando la ventana de datos espectrales: Tukey-Hamming, Tukey, Parzen, Bartlett, ponderación igual, no suavizado y ponderaciones especificadas por el usuario Produce gráficos de alta resolución: periodograma, estimación de la densidad espectral y coespectral, coherencia cuadrada, estimación del espectro de cuadratura, espectro de fase, amplitud cruzada y ganancia

6 Sobre IBM SPSS Business Analytics El software de IBM SPSS Business Analytics le proporciona conocimiento a través de sus datos que le ayuda a las organizaciones a trabajar de manera más inteligente y a superar a sus competidores. Este portafolio incluye soluciones para inteligencia de negocios, análisis predictivo, administración de decisiones, del desempeño y del riesgo. Las soluciones Business Analytics le permiten a las empresas identificar y visualizar tendencias y patrones en áreas como análisis de clientes, la cual tiene un efecto importante en el desempeño. Copyright IBM Corporation 2012 IBM Corporation Software Group Route 100 Somers, NY IBM, the IBM logo, ibm.com and SPSS are trademarks of International Business Machines Corporation registered in many jurisdictions worldwide. Other product and services names might be trademarks of IBM or other companies. A current list of IBM trademarks is available on the Web at Copyright and trademark information at BeSmart, antes AMSS Mardoqueo Fernández 207 Providencia Santiago F: M: The content in this document (including currency or printing references which exclude applicable taxes) is current as of the initial date of publication and may be changed by IBM at any time. Not all offerings are available in every country in which IBM operates. THE INFORMATION IN THIS DOCUMENT IS PROVIDED AS IS WITHOUT ANY WARRANTY, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING WITHOUT ANY WARRANTIES OF MERCHANT ABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND ANY WARRANTY OR CONDITION OF NON-INFRIGEMENT. IBM products are warranted according to the terms and conditions of the agreements under which they are provided.

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