Construcción de un modelo para pronosticar la demanda de bicicletas de la empresa Specialized Colombia, usando series de tiempo
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Autores
González Ramírez, Felipe
Director
Arango Marín, Jaime Antero (Thesis advisor)
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2018
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Resumen
En este trabajo se presenta el desarrollo metodológico para la construcción de un modelo de pronóstico de la demanda de bicicletas, de la empresa Specialized Colombia, basado en series de tiempo, los cuales se obtuvieron a partir de los datos históricos proporcionados por la empresa, para 56 periodos mensuales que comprenden desde el año 2011 hasta el año 2016. Todos los cálculos, análisis y modelos, se generaron con el paquete computacional Excel, por su disponibilidad, facilidad, potencia y compatibilidad con otras plataformas como Mac o Linux. Las bases de datos fueron proporcionadas directamente por la empresa Specialized de la sede Manizales. Dentro del amplio portafolio de productos de Specialized, se seleccionaron 5 grupos bicicletas, que son los más representativos por presentar el mayor volumen en ventas para los periodos de estudio. Estos grupos son: ROCHOPPER, HARDROCK, HOTROCK, TARMAC y JETT. Es importante aclarar que la compañía maneja otros productos, pero para este trabajo, el interés se centra en la línea de bicicletas. La metodología empleada consistió en generar las series de tiempo para cada uno de los grupos de bicicletas mencionados arriba. La variable en el eje y ventas por unidad, y en el eje x, el tiempo por meses, con lo cual se generaron 56 periodos de estudio. Cada serie de tiempo se analizó y modelo de manera independiente, ya que cada grupo no se comporta de la misma manera a través del tiempo (Macias Calvario, 2007). Para generar el modelo de pronóstico para cada grupo, se obtuvo primero la función de autocorrelación con el fin de identificar patrones como tendencia, ciclos, estacionalidad e irregularidad presentes en la serie (Sánchez Avillaneda & Martínez Bravo, 2009). Posteriormente se aplicó la prueba de Dickey-Fulle para determinar la presencia o no de raíz unitaria. Dependiendo de estos patrones y los resultados del contraste de raíz unitaria, se decide cual es el mejor método de previsión que se debe utilizar, que para este trabajo fue el método de Holt-Winters por presentar el menor error cuadrático medio.
Abstract
This paper presents the methodological development for the construction and validation of a bicycle demand forecasting model, from the company Specialized Colombia, based on time series, which were obtained from the historical data provided by the company, for 5 periods ranging from 2011 to 2015. All calculations, analysis and models were generated with the Excel computer package, due to its availability, ease, power and compatibility with other platforms such as Mac or Linux. The databases provided by the company were analyzed, validated and refined to ensure the quality and reliability of the data and the model obtained from them. Time series were generated; variables and methods were identified to generate the model. From the broad portfolio of the specialized company, 4 groups of bicycles were selected, which are the most representative because they present the highest sales volume for the study periods. These groups are ROCHOPPER, HARDROCK, HOTROCK and JETT. It is important to clarify that the company handles other products, but for this work, the focus is on the bicycle line. The methodology used consisted of generating the time series for each of the bicycle groups mentioned above. The variable on the y-axis was the demand, and on the x-axis, the time per quarters, which generated 4 points per study period, for 5 periods with 20 points. Each time series was analyzed and modeled independently, because each group behaves differently over time. To generate the forecast model for each group, it assumed that the time series are composed of four components namely: Trend, cyclical, seasonality and irregularity and that the demand model is calculated from the addition or multiplication of each one of these components. Depending on the way in which each series behaves with time, it is decided whether the model is additive or multiplicative. The additive component works best when the time series has approximately the same variability over time. On the contrary, the multiplicative component works very well when an increase rate is observed over time. The component of the trend is calculated by fitting the best mathematical model to the data, which can be linear, polynomial or exponential, which is done with regression methods. Once the trend of the data is estimated, the seasonal component of the demand can be obtained by simple moving averages centered. Regarding the cyclical component, it is difficult to manage so it is assumed that this component is part of the trend which facilitates the model and makes it simple.